來看看Python為什麼如此受歡迎
Python語言四大核心優勢
  • 行業前景好

    全球前四大流行語言之一
  • 應用幾乎無限制

    無所不能的“膠水”語言
  • 簡單易學

    很容易從小白變大神
  • 人才需求大

    物以稀為貴 人少薪資高
  • 根據TIOBE最新排名 ,
    Python已超越C#,與
    Java,C,C++一起成為
    全球前4大最流行語言。
    且,國内目前百度指數
    搜索量已經超越Java,
    與C++,即将成為國内
    最受歡迎的開發語言。
  • Python被廣泛應用于後
    端開發、遊戲開發、網
    站開發、科學運算、大
    數據分析、雲計算,圖
    形開發等領域;Python
    在軟件質量控制、提升
    開發效率、可移植性、
    組件集成、豐富庫支持
    等各個方面均處于先進
    地位。
  • python具有 簡單、易學、
    免費、開源、可移植、可
    擴展、可嵌入、面向對象
    等優點,它的面向對象甚
    至比java和C#.net更徹底;
    從事Python開發,所從事
    的工作機會和工作崗位及
    工作内容可選擇的餘地很
    多,未來發展的空間也很
    大。
  • 據統計,Python人才需
    求量每日高達5000+,但
    目前市場上會 Python
    的程序員少之又少, 競争
    小,很容易快速高薪就業。
    從Python開發者薪資的
    變化趨勢來看,目前
    Python正處于行業爆發
    初期的風口上。
高薪高大上行業全面使用Python

Python

工程師薪資和就業
  • 通過各大招聘網站媒體統計目前全國各大互聯網公司都急需高級Python工程師
  • Python待遇8000以上占85%,
  • 全國Python人才需求前三為:北京、上海、廣州

Python工程師平均工資5672RMB

其中比例:

6K~8K占21% 8K~10K占27%

10~12K占17% 12K~15K占19% 其他占16%

Python工程師就業形勢分析

薪資待遇:工資8000-10000占比例為最多,高達27%

經驗要求:0-3年工作經驗要求占60%超大比例

學曆要求:中專和大專學曆要求占99%,

來江蘇萬和學習都有哪些優勢
  • 師 資

    一名好老師可以讓你短時間擁有和老師一樣牛的本領。萬和python課程,8年以上教學經驗,任職于大型軟件互聯網企業架構師級别的大牛老師,手把手親自授課。

  • 教 學

    萬和IT教育所有課程,當然也包括Python課程,全程小班面授非視頻教學,階段性能力測試,質量更有保證。聽不懂随時喊“咔”;一時學不會,後期免費重學。

  • 項 目

    我們信奉實幹才是硬道理!企業項目,真實演練。從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等多個角度幫你快速掌握最科學合理的開發流程。

  • 費 用

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精心定制的課程體系
第一階段:python核心編程
主講内容技術要點
Python開發環境

認識操作系統;認識python;開發環境pycharm

基礎語法

1.     注釋;變量以及類型;标識符;輸出/輸入;

2.     控制語句使用思路、運算符;數據類型的轉換;

3.     字符串介紹;字符串的輸出/輸入;下标和切片;字符串常見操作;

4.     列表的操作;元組操作;字典操作

函數

1.     函數的概念;函數的定義和調用;函數的文檔說明;

2.     函數參數;函數的返回值;

3.     種函數的類型;函數的嵌套調用;

4.     局部變量;全局變量;

5.     函數應用:學生管理系統(函數版);

6.     引用;函數參數高級;遞歸函數;匿名函數;

文件操作

1.     文件介紹;文件的打開與關閉;文件的讀寫;

2.     應用練習:文件拷貝;

3.     文件的随機讀寫定位概念的理解;

4.     文件重命名、删除; 文件夾的相關操作;

5.     應用練習:批量修改文件名;

6.     文件應用:學生管理系統(文件版);

面向對象

1.     面向對象編程介紹;類和對象;類的定義;

2.     創建對象;魔法方法;self;

3.     保護對象的屬性;__del__()方法;

4.     單繼承;多繼承;重寫方法以及調用被重寫的方法;多态;類屬性和實例屬性;

設計模式與異常處理

1.  工廠模式;單例模式;__new__()方法;

2. 異常;捕獲異常;異常的傳遞;自定義異常;異常處理中抛出異常;

模塊

1.     模塊制作;模塊發布;

2.     模塊安裝;模塊使用;

3.     import 語句;from…import 語句;rom…import* 語句;

銀行ATM模拟程序

1. 項目分析與設計;

2. 銀行卡類,主要用來存儲賬戶信息,包括卡号、密碼、用戶名、餘額四個屬性,另外寫了一個構造方法。

3. ATM機類,主要用來查詢和修改銀行卡的信息,寫了五個方法,以銀行卡類的對象作為參數,實現銀行卡查詢(包括卡号、密碼、用戶名、餘額)、存款(銀行卡餘額增加)、取款(銀行卡餘額減少)、修改銀行卡密碼、退卡(退出程序)等功能;

第二階段:python和Linux高級編程
主講内容技術要點
Linux基本命令

1. shell操作;文件和目錄;文件屬性修改命令;查找與檢索命令;

2. 磁盤管理;壓縮包管理;進程管理;用戶管理;網絡管理;

3. 其他命令;常用服務器ftp/ssh/samba;編輯器vim/sublime/gedit;

4. gcc工具鍊;ubuntu軟件安裝與卸載;

5. RedHat軟件安裝與卸載;centOS軟件安裝與卸載;

網絡編程與多任務

1.     多任務-進程;多任務-協程;多任務-線程 ;

2.     網絡-udp;網絡-tcp;收發文件夾;

3.     網絡協議與數據包解析;

實戰項目:mini-web服務器

1.     web服務器的運行原理、MySQL數據庫操作和設計;

2.     元類對數據庫封裝的設計思想;

3.     并發服務器模型;靜态頁面;正則表達式解析;

4.     動态頁面;log日志;數據庫mysql應用;數據庫mysql應用;

5.     mysql與python交互;mysql的ORM實現;mini-web服務器框架集成;

6.     項目驗收與總結;

第三階段:web開發
主講内容技術要點
靜态頁面

1.     html入門;css入門;css高級;

2.     css高級;

動态頁面

1.     JavaScript編程;DOM操作;

2.     JQuery;JQuery高級;

3.      JQuery高級;

4.     項目:電商頁面綜合特效;

Django框架開發

1.     Django入門;Django模型;

2.     Django視圖;

3.     Django模闆;Django常用;

項目:電商平台

1.     GIt版本控制;Redis開發;

2.     購物電商平台項目編碼;

3.     Django高級第三方模塊;

4.     Nginx配置和uWSGI部署;

Flask web框架

1.     Flask入門;模闆與表單;

2.     數據庫;第三方擴展和部署;

微信公衆号開發

1.     公衆号類别;開發原理;

2.     微信服務器驗證;

3.     公衆号接收與發送消息;

4.     微信公衆号菜單;微信jssdk包開發;

項目:租房網o2o

1.     RESTful接口開發;

2.     移動端Web生活類o2o項目編碼;

第四階段:爬蟲開發
主講内容技術要點
爬蟲開發

1.     爬蟲知識體系和urllib2庫基本使用;urllib2高級與Requests模塊;

2.     結構化數據和非結構化數據提取;多線程爬蟲+Selenium+PhantomJS;

3.     定向抓取互聯網中指定領域的海量信息;

4.     數據分析,清洗數據,進行數據分析和挖掘;

Mongodb應用開發

1.     基本使用增删改查;聚合操作;

2.     備份和恢複;

3.     Mongodb和python交互;

Scrapy框架

1.     配置安裝、入門案例;

2.     Scrapy Shell;

3.     item Pipline、Spider;

4.     CrawlSpider;

5.     Downloader Middlewares;

6.     Settings;

Scrapy-redis分布式組件

1.     Scrapy-redis提供了下面四種組件(components):(這四個模塊都要做相應的修改);

2.     Scheduler;

3.     Duplication Filter;

4.     Item Pipeline;

5.     Base Spider;

實戰項目:IT桔子分布式爬蟲

1.     IT桔子是關注IT互聯網行業的結構化的公司數據庫和商業信息服務提供商;

2.     IT桔子緻力于通過信息和數據的生産、聚合、挖掘、加工、處理,幫助目标用戶和客戶節約時間和金錢、提高效率,以輔助其各類商業行為,包括風險投資、收購、競争情報、細分行業信息、國外公司産品信息數據服務等;

3.     需求:運用分布式爬蟲,實現規模化數據采集。采集頁面下所有創業公司的公司信息:

第五階段:人工智能(機器學習、深度學習)
主講内容技術要點
數學基礎

1.     微積分與概率論基礎;

2.     線性代數與矩陣運算;

3.     數理統計與參數估計;

4.     凸優化基礎;

5.     梯度下降和拟牛頓、最大熵模型;

數據分析

1.     科學計算numpy、pandas;

2.     分析策略;數據可視化matpalotlib;

3.     自然語言處理NLTK;

機器學習

scikit-learn;機器學習與特征工程;

分類算法;回歸與非監督學習。

1 .numpy數據處理Ipython入門、numpy導入、ndarray屬性與基本操作

2. pandas 什麼是Series、什麼是DataFrame、DataFrame的數據丢失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數據分析、pandas數據處理、pandas繪圖函數、pandas讀取數據、學生使用pandas練習數據處理

3. scipy scipy安裝、scipy 高數積分、scipy實現登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ;

4.     matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風格和樣式 、matplotlib基礎知識、matplotlib四圖;

5.     KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例;

6.     線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導數回顧、實例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法;

7.     決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實例、貝葉斯實例;

8.     SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例

機器學習項目

算法與項目相結合,選擇經典kaggle項目,從數據預處理開始一步步代碼實戰帶大家快速入門機器學習。選擇經典案例基于真實數據集,從數據預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估,完整的講解如何使用python及其常用庫進行數據的分析和模型的建立。使用pandas進行數據的預處理和分析,使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立

實戰案例:

1.人臉識别;

2.手迹識别;

3.預測年收入;

4.自動臉補全;

5.使用聚類手寫數字識别;

6.汽車車牌識别;

深度學習

1.     TensorFlow框架開發;

2.     Tensorflow IO操作;

3.     神經網絡基礎、全連接神經網絡與實現;

4.     卷積神經網絡網絡與實現;

5.     項目:圖像識别;

深度學習項目實戰

基于深度學習最火Tensorflow框架實戰,結合案例演示如何應用框架構造神經網絡模型并完成案例任務

使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測,驗證碼識别,人臉關鍵點定位,垃圾郵件分類,圖像風格轉換,AI自己玩遊戲等。對于每一個項目實戰,從數據預處理開始一步步構建網絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數據,代碼以及PPT,方便大家快速動手進行項目實踐!

第六階段:自動化運維
主講内容技術要點
LAMP 環境編譯及 Apache 配置

1. LAMP 環境編譯;

2. Apache 基本選項及應用案例;

3. 彈性雲計算;

4. 雲存儲;

5. 雲數據庫;

Nginx 服務

1. LNMP 安裝與管理;

2. FastCGI 模式;

3. 修改 Nginx 配置文件;

4. 配置 Nginx 虛拟主機;

5. 代理負載均衡技術;

6. Nginx 反向代理;

7. 模塊設置;

iptables 防火牆

1. 防火牆概述;

2. TCP_wrappers 防護機制;

3. iptables 防火牆語法;

4. 常用防火牆腳本;

5.将 iptables 作為 NAT 路由器;

Ansible

1. Ansible 簡介;

2. 安裝配置與運行;

3. Ansible 使用;

4. Ansible-API 的使用;

自動化運維工具SaltStack

1. saltstack 介紹;

2. saltstack 安裝運行;

3. saltstack 的使用;

4. saltstack API 使用;

Docker自動化管理平台開發

1.Docker介紹、安裝與基本使用;

2.Docker API介紹與調用;

3.通過API對docker鏡像庫、docker contoiner進行管理;

4.通過web管理所有docker contoiner的增删改查及;

5.狀态監測與監控系統對接實現docker容器狀态的監測;

運維綜合實戰:saltstack與
docker結合構建高可用和自動發現服務

架構說明:管理員在salt-master端使用python程序啟動容器,向redis注冊信息,包括容器名字、IP、端口等。master端會根據這個信息實時生成pillar數據,再根據相應的states文件,就能定期更新haproxy配置和reload服務。

可獲得的原廠認證 (選修)
廠家證書名稱/樣本課程内容證書價值
華為

HCNA-Big Data
(華為認證-大數據管理員認證)

大數據行業與技術趨勢、HDFS分布式文件系統技術、apReduce和YARN分布式計算引擎技術、Spark基于内存的分布式計算技術、Kerberos&Ldap技術及應用、 HBase分布式數據庫、 Hive數據倉庫工具、Loader數據轉換、Flume海量日志聚合、 Solr數據搜索、 Kafka訂閱消息系統、 Oozie工作流引擎、 Zookeeper集群分布式鎖設施、 Streaming數據傳送技術、 Hue圖形化管理、FusionInsight HD解決方案介紹、FusionInsight HD集成設計、FusionInsight HD安裝部署、 FusionInsight HD産品維護

通過HCNA-Big data《大數據管理員》認證,将證明您系統理解大數據架構、技術原理,掌握華為大數據FusionInsight HD方案,具備大數據平台的規劃設計、部署和運維管理能力,勝任大數據平台管理員工作崗位。

HCNP-Big Data
(華為認證-大數據開發者認證)

大數據行業與技術趨勢、 HDFS分布式文件系統技術、MapReduce和YARN分布式計算引擎技術、Spark基于内存的分布式計算技術、Kerberos&Ldap技術及應用、 HBase分布式數據庫、 Hive數據倉庫工具、Loader數據轉換、Flume海量日志聚合、 Solr數據搜索、 Kafka訂閱消息系統、 Oozie工作流引擎、 Zookeeper集群分布式鎖設施

企業擁有HCNP-Big data 《大數據開發者》認證的工程師,意味着企業掌握了運用大數據平台和組件實現大數據解決方案規劃、實施、開發等綜合能力。

HCIE-BigData
(華為認證互聯網專家-大數據)

Linux、數據庫、python開發、華為 FusionInsight、FusionInsight LibrA 實驗、華為企業級的大規模并行處理數據倉庫平台FusionInsightLibrA的架構、功能特性、數據庫設計、數據庫數據導入導出、數據庫調優及數據庫開發等;數據挖掘的理論(包括數據預處理、數據倉庫、分類、聚類、關聯規則等)以及使用華為企業級大數據挖掘平台FusionInsightMiner和基于華為雲的企業智能平台EI(EnterpriseIntelligence)的基礎服務-MLS(MachineLearningService,機器學習服務)進行數據深度分析和挖掘

企業擁有HCIE-Big Data 認證的工程師,意味着企業掌握了運用大數據技術進行大數據分析應用、大數據挖掘應用的能力。

HCNA-Cloud
(華為認證網絡工程師—雲計算)

雲計算原理、雲計算關鍵技術,華為雲計算軟硬件架構和部署管理,桌面雲通用技術及應用,并具備協助設計和部署雲計算平台以及使用華為雲計算設備實施設計

擁有通過HCNA-Cloud認證的工程師,意味着企業擁有綜合部署FusionCloud、桌面雲相關技術,并具備基礎雲計算平台的運維與管理能力。

HCNP-Cloud
(華為認證網絡資深工程師—

華為雲解決方案介紹,雲計算技術和高級技術,雲解決方案安全架構,雲解決方案項目設計和部署,運維管理和故障處理。華為虛拟化數據中心,桌面雲和大數據分析平台的設計和部署流程,并具備使用華為對應産品和解決方案進行實施。

擁有通過HCNP-Cloud資質持證人員,具備使用華為産品構建對應私有雲方案和雲服務的初級能力;初具業務視角來理解和規劃使用華為雲計算産品和解決方案的意識;承擔和完成較複雜任務;指導和培養雲計算初級水平人員的能力等。

(雲計算)
HCIE-Cloud
(華為認證互聯專家—雲計算)

雲計算解決方案、桌面雲解決方案、華為FusionSphere OpenStack虛拟化雲平台和ManageOne管理系統;覆蓋雲計算技術和華為雲計算産品與方案。ICT雲計算解決方案的規劃設計、部署、維護和優化,以及使用華為雲計算産品構建企業雲計算解決方案

擁有通過HCIE-Cloud認證的專家,意味着企業有能力構建企業雲計算解決方案,滿足主流應用需求,并能根據業務發展節奏規劃企業IT平台,應對雲計算時代的挑戰。

HCNA-Security
(華為安全認證)

網絡安全基礎知識,防火牆基礎知識和部署,防火牆訪問控制列表技術,防火牆動态地址轉換技術,防火牆VPN(Virtual Private Network)技術,華賽安全産品介紹

具備協助設計中小型安全網絡以及使用華賽防火牆實施設計的能力。意味着中小企業有能力實現基本的網絡安全,并且能滿足各種安全應用的基本需求

HCNP-Security

防火牆的高可靠性應用,虛拟防火牆技術,入侵和防禦技術,異常流量清洗,防病毒、web過濾、防垃圾郵件技術,終端安全技術。面向中小型企業的網絡安全技術,并具備獨立設計中小企業安全網絡以及使用華賽防火牆設備實施設計

意味着中小企業有能力完成完整的安全網絡的搭建,能滿足各種應用的需求,具備網絡安全基本故障排除能力,能夠提供較高的安全性、可用性和可靠性。

Python+人工智能,部分項目展示

項目一:分布式監控系統開發

監控系統需求

1.可監控常用系統服務、應用、網絡設備等

2.一台主機上可監控多個不同服務、不同服務的監控間隔可不同

3.同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警阈值可不同

4.可以批量的給一批主機添加、删除、修改要監控的服務

5.告警級别:
不同的服務 因為業務重要程度不同,如果出了問題可以設置不同的報警級别可以指定特定的服務或告警級别的事件通知給特定的用戶告警的升級設定

6.曆史數據 的存儲和優化
實現用最少的空間占用量存儲最多的有效數據如何做到1s中之内取出一台主機上所有服務的5年的監控數據?

7. 數據可視化,如何做出簡潔美觀的用戶界面?

8.如何實現單機支持5000+機器監控需求?

9.采取何種通信方式?主動、被動?

10.如何實現監控服務器的水平擴展?

項目二:saltstack與docker結合構建高可用和自動發現服務

架構說明:管理員在salt-master端使用python程序啟動容器,向redis注冊信息,包括容器名字、IP、端口等。master端會根據這個信息實時生成pillar數據,再根據相應的states文件,就能定期更新haproxy配置和reload服務。

項目三:百度音樂系統文件分類

音樂推薦系統就是利用音樂網站上的音樂信息,向用戶提供音樂信息或者建議,幫助用戶決定應該聽什麼歌曲。而個人化推薦則是基于音樂信息及用戶的興趣特征、聽歌曆史行為,向用戶推薦用戶可能會感興趣的音樂或者歌手。推薦算法主要分為以下幾種:基于内容的推薦、協同過濾推薦、基于關聯規則推薦、基于效用推薦、基于知識推薦等;推薦系統常用于各個互聯網行業中,比如音樂、電商、旅遊、金融等

項目四:公安系統圖像檢索

本項目基于卷積神經網在訓練過程中學習出對應的『二值檢索向量』,對全部圖先做了一個分桶操作,每次檢索的時候隻取本桶和臨近桶的圖片作比對,而不是在全域做比對,使用這樣的方式提高檢索速度,使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷積神經網絡,并完成模型訓練以及驗證

項目五:今日頭條CTR廣告點擊量預估

點擊率預估是廣告技術的核心算法之一,它是很多廣告算法工程師喜愛的戰場。廣告的價值就在于宣傳效果,點擊率是其中最直接的考核方式之一,點擊率越大,證明廣告的潛在客戶越多,價值就越大,因此才會出現了刷點擊率的工具和技術。通過對于點擊量的評估,完成對于潛在用戶的價值挖掘

項目六:垃圾郵件過濾系統

郵件主要可以分為有效郵件和垃圾郵件兩大類,有效郵件指的郵件接收者有意義的郵件,
而垃圾郵件轉指那些沒有任何意義的郵件,其内
容主要包含賺錢信息、成人廣告、商業或者個人網站廣告、電子雜志等,
其中垃圾郵件又可以發為良性垃圾郵件和惡性垃圾郵件,良性垃圾郵件
指的就是對收件人影響不大的信息郵件,而惡性垃圾郵件指具有破壞性
的電子郵件,比如包含病毒、木馬等惡意程序的郵件。垃圾郵件過濾主
要使用使用機器學習、深度學習等相關算法,比如貝葉斯算法、CNN等,
識别出所接收到的郵件中那些是垃圾郵件。

項目七:手工數字識别

人認知世界的開始就是從認識數字開始的,深度學習也一樣,
數字識别是深度學習的一個很好的切入口,是一個非常經典的原
型問題,通過對手寫數字識别功能的實現,可以幫助我們後續對
神經網絡的理解和應用。選取手寫數字識别的主要原因是手寫數
字具有一定的挑戰性,要求對編程能力及神經網絡思維能力有一
定的要求,但同時手寫數字問題的複雜度不高,不需要大量的運
算,而且手寫數字也可以作為其它技術的一個基礎,所以以手寫
數字識别為基礎,貫穿始終,從而理解深度學習相關的應用知識。

項目八:新浪網分類資訊爬蟲

爬取新浪網導航頁所有下所有大類、小類、小類裡的子鍊接,以及子鍊接頁面的新聞内容。

項目九:IT桔子分布式爬蟲

IT桔子是關注IT互聯網行業的結構化的公司數據庫和商業信息服務提供商,于2013年5月21日上線。

T桔子緻力于通過信息和數據的生産、聚合、挖掘、加工、處理,幫助目标用戶和客戶節約時間和金錢、提高效率,以輔助其各類商業行為,包括風險投資、收購、競争情報、細分行業信息、國外公司産品信息數據服務等。

要求:采集頁面下所有創業公司的公司信息

scrapy-redis架構:

項目十:TensorFlow識别字母扭曲幹擾型驗證碼

使用深度學習+訓練數據+大量計算力,我們可以在幾天内訓練一個可以破解驗證碼的模型,不需要分割驗證碼,而是把驗證碼做為一個整體進行識别。

自己做一個驗證碼生成器,然後訓練CNN模型破解自己做的驗證碼生成器。感覺的字符驗證碼機制可以廢了,單純的增加驗證碼難度隻會讓人更難識别,使用CNN+RNN,機器的識别準确率不比人差。Google已經意識到了這一點,他們現在使用機器學習技術檢測異常流量。

CNN需要大量的樣本進行訓練。如果使用數字+大小寫字母CNN網絡有4*62個輸出,隻使用數字CNN網絡有4*10個輸出。因此需要一個腳本自動生成訓練集。

流程

1.TensorFlow環境搭建

2.測試批量驗證碼生成訓練集

3.TensorFlow—cnn
批量生成驗證碼并用cnn訓練

4.将訓練模型存放于同一目錄下,
測試結果

5.98%準确率模型下載

6.測試訓練圖片生成

最最牛叉的師資團隊

白老師

東南大學工學博士,深度學習領域多年一線實踐研究專家,參與國家 973 項目“高分辨率醫學影像重建”,完成擴散張量成像關鍵技術與算法研究。國防重點預研項目“某衛星應用仿真與數據分析技術”,擔任分系統負責人,獲軍隊科技進步二等獎。 “大氣輻亮度随衛星軌道變化分析”,負責大氣輻亮度計算和軟件開發,軟件應用于航天五院、八院有關部門,為衛星有效載荷研制提供了技術支持。獲國防發明專利兩項,國家發明專利一項,軟件著作權一項。在國家一級刊物,國際學術會議上發表論文多篇,現為美國計算機學會(ACM)會員和中國計算機學會會員,應邀擔任某核⼼期刊圖像處理與生物信息識别類稿件的外審專家。

教學特點:教學知識點總結全面,課堂氛圍活躍,授課細緻全面。

夏老師

捷帝科技有限公司創始人,南京大學計算機碩士畢業,主要研究深度學習領域,計算機視覺,圖像識别。精通機器學習,熱愛各種開源技術尤其人工智能方向。在圖像識别領域有着豐富經驗,實現過包括人臉識别,物體識别,關鍵點檢測等多種應用的最新算法。領導開發過大量的Python、C++虛拟仿真,計算機視覺,嵌入式圖像處理,雲安全審計項目,比賽鷹眼系統。

教學特點:授課風格幽默诙諧,通俗易懂,深入淺出,被學生授予“俊哥”稱号

金老師

精通Python,C/C++ ,對機器學習,深度學習,算法與數據結構上有深入研究、在深度學習Google tensorflow框架開發,數據挖掘,分布式多線程爬蟲,高并發大數據有豐富的實戰經驗。對OpenCV框架多個模塊、圖像算法與應用開發技術、特别是在對象檢測、識别、OCR、人臉美化等方面有深入研究。精通OpenCVPythonJava與Java平台圖像處理應用開發、開發過多個圖像處理算法模塊并成功應用在工業、醫學檢測等領域。

教學特點:注重思維培養,授課富有激情,擅長理論結合實際、提高學生項目開發實戰的能力

趙老師

十年以上軟件開發培訓及實戰經驗,精通軟件架構,高性能及移動應用項目的管理及方案設計,精通移動應用後台技術。精通Python,并擅長Python自動化運維,熟練使用Zabbix、Jenkins等開源監控軟件;具有運維自動化、監控系統、發布系統、運營支撐系統等開發經驗。曾擔任南京華冠軟件有限公司項目經理、南京泰禾軟件有限公司技術總監,參與過國家電網項目、跨國電商項目、實時法律咨詢平台和即時通訊系統等衆多項目。

教學特點:授課思路清晰、幽默诙諧,課堂氣氛歡快活躍,被學生親切的稱呼為趙哥

舒适溫馨的學習環境
無所不在的編程語言
國際互聯網巨頭紛紛使用Python作為主要開發語言

不是找工作而是在挑工作

技術交流群

  • Java大數據交流群560819979加入
  • Python技術交流群595083299加入
  • Oracle技術交流群595119011加入
  • Web前端技術交流群604697610加入
  • Huawei技術交流群482919361加入
  • Redhat技術交流群587875348加入
  • UI設計技術交流群511649801加入
  • Cisco技術交流群596886705加入
  • IT運維技術交流群605888381加入