胶水语言 大势所趋 简单易学 值得拥有

Python优雅、明确、简单，自问世来便自带高薪光环，位居编程语言排行榜前五。
Python语言入门时间按天计算、免费开源、速度快、可移植性，在各领域应用广泛。

编写代码质量高
大幅提高开发效率
标准库第三方库丰富
编程思想大道至简
程序的可移植性
采用缩进的方法，让代码的可读性更好，也很适合团队协作开发。 了解更多
Python让复杂的编程任务变的高效和有趣，JAVA要写几百行的代码，而Python只要写10几行。 了解更多
有TensorFlow，Theano，scikit-learn，Cognitive Toolkit, Keras，从字符到网络处理无所不能。 了解更多
Python助力程序员用最简单的方法来解决问题，化繁为简。 了解更多
Python代码可以放到几个平台上去运行，如windows，linux，unix。 了解更多

Python语言课程化 成为学习的一种趋势

人工智能时代即将到来，编程学习比拼的胜利者将成为未来科技的掌舵人

小学

Primary school

山东地区小学已将Python内容纳入教材

山东省最新出版的小学信息技术六年级教材加入 Python 授课内容，小学生已经开始接触 Python 语言了！ 了解更多

高中

High school

浙江等地将信息技术教材编程语言替换为Python

浙江、北京、山东，信息技术教材将晦涩的VB 语言改为简单易懂的 Python 语言，Python 将纳入高考内容之一。 了解更多

大学

University

计算机二级考试加入“Python 语言程序设计”科目

教育部考试中心于 2017 年 10 月 11 日发布全国计算机等级考试（NCRE）体系调整的通知，二级新增“Python 语言程序设计”科目。 了解更多

Python纳入新课标 你还不知道它能做什么?

P世界级软件公司都在使用Python完成各种业务及功能，Python的采用率达到了新的高峰，并且继续攀升

  • 以Python作为网络应用后端，如GoogleGroups、Gmail、Google Maps等

    案例分析

  • YouTube世界上最大视频网站通过Python开发

    案例分析

  • 大量的基础库均通过Python实现

    案例分析

  • 3D建模软件，支持Python作为脚本语言

    案例分析

  • Python有完备的库支持、代码可读性强，使用Python作为其框架

    案例分析

  • 国内知名在线医疗网站通过Python开发

    案例分析

  • 图书、唱片、电影等资料数据库业务由Python开发

    案例分析

  • 国内最大的问答社区通过Python开发(Quora)

    案例分析

  • 美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用Python开发

    案例分析

  • 使用Python获取淘宝数据、爬取淘宝商品

    案例分析
了解更多Python应用案例

政策+市场双轮驱动 Python人气王2018再刷“薪”高

未来，无论你身处何地，都能享受到全国人工智能、Python“一盘棋”带来的“市场发展红利”

  • 行业薪资

    Industry salary

  • 政策导向

    Policy Guidance

  • 人才需求

    Talent Demand

Python工资按工作经验统计，其中

  • 应届生工资 ￥5740

  • 1-3年工资 ¥16660

  • 3-5年工资 ¥20200

  • 5-10年工资 ¥28040

5K-8K/月

15K-17K/月

19K-21K/月

25K-30K/月

政府大力支持“AI+”腾飞

2016年

工信部等四部委发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》

2017年

国务院发布了《新一代人工智能发展规划》

2018年

《政府工作报告》提出“加强新一代人工智能研发应用”

  • 智联招聘

    共10340个职位推荐

  • 百度

    共14797个职位推荐

  • 猎聘网

    共10000+个职位推荐

  • 前程无忧

    共38244个职位推荐
查看好程序员毕业薪资水平

硬实力+软实力 有对比方知谁更强

好 程 序 员
其 他 机 构
01
3年教学积累、百名Python工程师、上千家企业需求、万名Python 学员就业信息反馈，整合出前沿、全面、实用的知识体系，为好程 序员就业提供强有力的支撑。
02
好程序员企业合作部、就业部实时反馈企业最新需求，实时跟进企 业前沿、真实的技术需求。
03
好程序员注重学员动手能力，模拟企业真实开发环境，布置不同的 企业任务需求，老师监督、指导学员完成。次日技术讲解及点评， 学员对知识点及开发技巧有更深的理解、更多的收获。
04
重金聘请业内大牛讲师、名企项目经理、资深程序员带领项目研发， 全程面授，打造业内一流讲师团队。
05
全程Linux环境，完全与企业同步，学员入职即可得心应手工作， 不再为开发环境担忧
06
HTML5+CSS+JS、JQery、Vue、Bootstra等丰富的前端技术，大 力支持全栈开发，培养综合能力更强的Web全栈“好程序员”。
07
几十个爬虫全案例覆盖。IP限制、验证码识别、加密解析、动态加 载、Scrapy框架、分布式爬虫，更加具有实战性的爬虫课程。
08
numpy\scipy\pandas数据分析必备技能，人脸识别、图像识别、 scikit-learn经典算法、深度学习、神经网络，使学员真正具备AI领 域的工作能力。
09
入学签订就业保障协议，无法就业免费重学或退还学费。严格管控 教学过程，各阶段考试不通过留级或劝退，保证学员就业期具备优 秀的就业能力。
部分培训机构新成立或学科团队新组建，课程设计不全面、水分高。
或学科内容严重滞后，或照搬其他机构课程大纲，或周期短只能挑选必要的 课程讲解，导致就业范围缩小，就业难度增加，薪水不高。
照本宣科，死教教材。按照传统的“老师教、学生练”模式，把知识简单的倒 给学生。归根结底是由于讲师对技术的认识层次浅，无法把握开发精髓。
聘请经验不足的行业新人教学，缺乏核心技术授课能力。承诺手把手带实操， 却经常以视频直播凑数。
其他机构虽涉及Linux部分内容，但只是单纯介绍linux操作系统的基本命令使 用及简单的环境搭建，学员学习环境不能与企业开发环境同步。
其他机构课时短，只简单介绍html+css+js，前端框架简单了解bootstrap， 页面的布局搭建，动态特效讲解案例不多，学员独立完成前端页面会很吃力。
其他机构只简单介绍几个Python爬虫的库基础使用，面对一些反爬机制、验证 码破解、动态加载等实用技术，可能只是简单讲解，深度不够，对多进程和多 线程爬虫没有系统讲解。
其他机构简单介绍numpy\pandas两个基础库的操作使用，以及一些统计学和 概率论的一些基础常识，简单介绍一两个算法。
口头保证包就业，当学习期满等待自己被推荐到心仪的企业，却发现老师只是 把学员简历挂在某联、某大街上，甚至不闻不问！
不怕课比三家 更多优势等你了解

七大阶段全栈融合 主流AI企业联合定制

  • 01

    Python基础

    [基础入门]

  • 02

    Web前端

    [6K-9K/月]

  • 03

    Linux和数据库

    [10K-15K/月]

  • 04

    Web后端Django

    [12K-18K/月]

  • 05

    Web后端Flask

    [15K-30K/月]

  • 06

    爬虫阶段

    [16K-25K/月]

  • 07

    Python机器学习

    [18K-30K/月]
课程目录
课程内容
  • 1.1开班典礼1.1开班典礼
  • 1.2 数据的存储1.2.1 Python概述
    1.2.2 进制以及进制转换
    1.2.3 原码、反码、补码
    1.2.4 第一个Python程序
    1.2.5 终端读取与打印
  • 1.3 运算符与表达式1.3.1 关键字和标识符
    1.3.2 python数据类型
    1.3.3 运算符
    1.3.4 条件控制语句（if…else…）
  • 1.4 循环1.4.1 循环语句之while
    1.4.2 循环语句之for
    1.4.3 break与continue语句
  • 1.5 基础数据结构11.5.1 Number与数学函数操作
    1.5.2 * String(查找，替换，下标索引)
    1.5.3 练习
  • 2.1 基础数据结构22.1.1 *列表(常用)
    2.1.2 *元组
    2.1.3 *字典(常用)
    2.1.4 set集合
    2.1.5 *迭代器与生成器(常用)
  • 2.2 函数12.2.1 函数概述
    2.2.2 函数的调用
    2.2.3 简单函数的定义
    2.2.4 函数的返回值
    2.2.5 传递参数
  • 2.3 函数22.3.1 关键字参数
    2.3.2 默认参数
    2.3.3 不定长参数
    2.3.4 匿名函数
    2.3.5 *装饰器
  • 1.1 HTML5的标签1.1.1 前端与后端
    1.1.2 标签与解释器(浏览器)
    1.1.3 网页的基本结构
    1.1.4 常用标签
  • 1.2:HTML5交互与表格1.2.1 表格标签
    1.2.2 表单标签
    1.2.3 无意标签
  • 1.3:CSS + JS初步1.3.1 耦合、复用与样式
    1.3.2 引入CSS的方式
    1.3.3 选择器(七种)
    1.3.4 CSS属性
    1.3.5 JS基本语法
  • 2.1:Dom操作2.1.1 Dom与事件
    2.1.2 选项卡项目
  • 2.2:JQuery初步2.2.1 框架的作用
    2.2.2 Jquery框架的意义
    2.2.3 Jquery框架的基本使用
    2.2.4 定时器
  • 2.3:Jquery制作动画2.3.1 平移
    2.3.2 旋转
    2.3.3 缩放
    2.3.4 渐变
    2.3.5 动画的叠加
  • 2.4:Ajax2.4.1 Ajax的作用
    2.4.2 Ajax基本用法
  • 1.1:Linux操作系统1.1 Linux操作系统
    1.1.2 常见操作系统
    1.1.3 操作系统发展历史
    1.1.4 系统的使用
    1.1.5 Linux版本
  • 1.2:文件系统与用户管理1.1.6 Linux应用领域
    1.1.7 虚拟机与Vmware的安装
    1.1.8 Linux版本与Ubuntu 16.04
    1.1.9 配置自己的Linux系统
    1.1.10 编程IDE的安装
  • 1.3:文本操作命令1.2.1 目录访问
    1.2.2 文件与目录的管理
    1.2.3 文件的权限
    1.2.4 用户管理
  • 1.4:网路命令、进程管理与服务配置1.3.1 文本命令
    1.3.1 文本命令
  • 1.4:网路命令、进程管理与服务配置1.4.1 网络管理命令
    1.4.2 系统目录
    1.4.3 重要系统文件
    1.4.4 设置开机启动与登陆启动
  • 1.5:Shell编程与bash、源文件编译1.4.5 Ip配置
    1.4.6 服务的启动停止
    1.4.7 防火墙配置
  • 2.1:版本控制1.5.1 基础IO操作
    1.5.2 流程控制
    1.5.3 定义变量与环境变量
    1.5.4 脚本传参
    1.5.5 定时任务
  • 2.2:MySQL基本使用2.1.1 Git的安装与配置
    2.1.2 GitHub的注册与使用
    2.1.3 Clone与Fork
    2.1.4 Git常用命令
    2.1.5 标签、分支与源
  • 1.1:HelloDjango1.1.1 BS/CS,MVC/MTV
    1.1.2 Django请求流程
    1.1.3 Admin管理
  • 1.2 :Models1.2.1 ORM
    1.2.2 模型字段属性
    1.2.3 CRUD
    1.2.4 聚合函数，F,Q对象
  • 1.3:Models & Templates1.3.1 模型对应关系
    1.3.2 模板加载
    1.3.3 静态资源
    1.3.4 模板语法
  • 1.4:Views1.4.1 路由规则
    1.4.2 反向解析
    1.4.3 请求与响应
  • 1.5:Views 1.5.1 会话技术cookie，token，session
    1.5.2 文件上传
  • 2.1:Advanced2.1.1 验证码
    2.1.2 分页器
    2.1.3 类视图
    2.1.4 中间件
  • 2.4:RESTful2.2.1 日志
    2.2.2 缓存
    2.2.3 信号
    2.2.4 Cerlery
    2.3.1 用户权限，用户角色
  • 2.5:RESTful022.4.1 REST 概念
    2.4.2 HelloREST
    2.4.3 数据序列化
    2.4.4 请求与响应
  • 3.1:Program3.1.1 项目开发流程
    3.1.2 项目设计
    3.1.3 项目基础框架搭建
  • 1.1:HelloFlask 1.1.1 Flask介绍
    1.1.2 Flask请求
    1.1.3 Flask MTV拆分
    1.1.4 Flask-Script
  • 1.2 :Views1.2.1 Flask-Blueprint
    1.2.2 路由规则
    1.2.3 错误处理
    1.2.4 请求与响应
    1.2.5 会话技术cookie，token，session
  • 1.3 :Templates & Models1.3.1 静态资源
    1.3.2 模板加载
    1.3.3 模板语法
    1.3.4 ORM
    1.3.5 Flask-SQLAlchemy
  • 1.4:Modesl1.4.1 Flask-Migrate1.4.2 CRUD
    1.4.3 模型关系
    1.4.4 反向引用
  • 1.5:Extension1.5.1 Flask-Cache
    1.5.2 Flask-Login
    1.5.3 Flask-RESTful
    1.5.4 Flask-Bootstrap
    1.5.5 Flask-Upload
  • 2.1:Program2.1.1 需求分析
    2.1.2 项目设计
    2.1.3 基础框架搭建
    2.1.4 建模
    2.1.5 需求分析
  • 1.1 :多线程原理1.1.1 同步与异步
    1.1.2 串联与并发
    1.1.3 线程
  • 1.1 :多线程原理1.1.4 开辟一个线程
    1.1.5 线程安全与线程锁
    1.1.6 多线程队列
  • 1.2 :协程1.2.1 线程的局限
    1.2.2 协程的定义与原理
    1.2.3 协程的实现
  • 1.3:爬虫的概念及相关工具1.3.1 爬虫的概念及作用
    1.3.2 HTTP协议原理
    1.3.3 TCP编程
    1.3.4 UDP编程
  • 1.3.4:UDP编程1.3.5 工具的安装、使用
    1.3.6 W3C标准
    1.3.7 抓包工具Fiddler的使用
  • 1.4:python http libs1.4.1 urllib的使用、示例
    1.4.2 urlib3实现GET请求与POST请求
    1.4.3 requests库的使用
    1.4.4 bs4库的使用
    1.4.5 Ajax动态页面数据
  • 1.5:爬虫实战1.5.1 使用requests编写一个简单爬虫
    1.5.2 改造requests爬虫为多线程版
    1.5.3 利用redis改造多线程版爬虫至分布式
  • 2.1:网站数据解析2.1.1 BeautifullSoup安装与使用
    2.1.2 XPath解析
    2.1.3 正则表达式解析数据
    2.1.4 JSON与CSV
  • 2.2:动态网页抓取2.2.1 Selenium 说明及简单实例
    2.2.2 Selenium 突破网站登录
    2.2.3 Selenium 实现动态页面数据爬取
  • 2.3:Web端协议分析2.3.1 requests库详解
    2.3.2 POST分析
    2.3.3 IP代理
    2.3.4 Cookie登录
  • 1.1:jupyter入门1.1.1 jupyter软件安装
    1.1.2 jupyter入门
    1.1.3 numpy学习
    1.1.4 numpy广播机制
  • 1.2:pandas1.2.1 pandas入门
    1.2.2 pandas-Series
    1.2.3 DataFrame
  • 1.3:pandas数据处理1.3.1 pandas数据丢失
    1.3.2 pandas多层级索引
    1.3.3 异常值检查和过滤
    1.3.4 替换操作(replace\map\rename)
    1.3.5 数据汇总(级联\合并)
  • 1.4:pandas数据处理1.4.1 数据分组
    1.4.2 透视表和交叉表
    1.4.3 pandas数据读取
    1.4.4 高级数据聚合
    1.4.5 美国选举政治献金分析
  • 1.5:scipy1.5.1 傅里叶原理介绍
    1.5.2 登月图片消噪
    1.5.3 scipy图片处理
    1.5.4 积分
    1.5.5 二进制文件读取
  • 2.1:matpoltlib 2.1.1 数据可视化的概念
    2.1.2 可视化图表的绘制
    2.1.3 动画及交互渲染
    2.1.4 数据的合并与分组
    2.1.5 直方图
  • 2.2:机器学习基础2.1.6 条形图
    2.1.7 线型图
    2.1.8 散点图
    2.1.9 玫瑰图
    2.1.10城市气候与海洋关系分析
  • 2.3:KNN 2.2.1 常用术语
    2.2.2 主要任务
    2.2.3 算法选择
    2.2.4 机器学习程序的开发步骤
    2.2.5 经验误差与过拟合
  • 2.4 :线性回归模型2.2.6 评估方法
    2.2.7 性能度量
    2.2.8 比较检验
    2.2.9偏差与方差

*仅供参考 详细请看python学习路线图

下载完整版课程大纲

荷枪实弹 六大主流项目联合实战 进阶战略全面实施

  • 数据分析
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 爬虫

手写数字识别

项目介绍：以几十万张不同大小不同风格的数字集为数据基础，使用各种经典机器学习算法对手迹图像进行识别，达到识别数字的人工智能项目。最终准确率可以达到97%以上。是一款图像识别领域经典的项目之一。从数据集拆分到特征选择、特征预处理、模型选择、算法调优及绘图展示。最后应用到实际生产环境。详细展示了图像识别类项目的整体工作流程，并且有一定的实用价值。使学员具备初级的机器学习工程师的能力。

技术点：numpy、series,DataFrame、matplotlib图像处理、pandas文件处理、特征清洗、特征选择、pca、交叉验证、sckit-learn经典分类算法KNN、Logistic、Byes、svm等。

查看项目视频演示

人脸识别

项目介绍：人脸识别是目前主流的AI项目之一，包括iphoneX也自带人脸识别技术。本项目是一款对世界各国名人人脸进行识别的AI项目，以各国名人人脸图片作为训练样本及进行算法训练，针对于复杂图片进行处理，解决特征过多、算法空间复杂度时间复杂度过高问题，并且具有较高的识别能力，需要对获取的图片进行剪辑、清洗、二值化等操作，深刻了解对于复杂度高的图片的常规处理逻辑。

技术点:PCA、LDA数据降维技术，GridSearchCV网格搜索、交叉验证、归一化、正则化、区间缩放等数据特征预处理技术、svm、logistic决策树等经典机器学习算法模型。

查看项目视频演示

你Pick的Python大牛讲师都在好程序员

经验不足？技术滞后？不存在的！

原思特奇技术官

孙老师

多年的软件开发与IT教育培训经验，先后任职于北京君正集成电路股份有限公司、北京思特奇信息技术股份有限公司等，精通C/C++、python、OC、JavaScript、NodeJS等语言，精通大数据处理、机器学习、前端开发、移动端开发、算法与数据结构、数据库等内容。教学知识点总结全面，课堂氛围活跃，授课细致全面。

与名师在线交流
  • 孙老师
  • 荣老师
  • 路老师
  • 古老师

量体裁衣 入学到入职无缝对接

  • 企业经理课程

    与知名企业建立良好的合作关系，
    聘请企业CTO讲座，
    剖析实用技术、洞悉行业趋势，
    实现学员与岗位无缝对接

  • 合作名企双选会

    与10000家名企联合共建，
    定向输出专业大数据精英，
    每月至少1期双选会，
    全年10000+职位推荐。

  • 精英校友交流会

    每年至少2次精英校友交流会，
    新生代技术大牛之间切磋。
    技术分享、行业前瞻、
    交互共赢，校友就是你的人脉！

  • 职业素质课程

    帮助好程序员
    提升职业素养及职业能力，
    掌握企业生存的法则，
    提升级职场竞争力，激发潜能。

  • 单身联谊派对

    帮助好程序员
    实现事业与爱情双丰收，
    特定期举办单身联谊派对，
    开启人生新一段旅程。

  • 好程序员精英校友交流会
    凤凰网面试千锋学员
  • 联想集团上门招聘
    酷我音乐面试千锋学员
  • HR查看学员简历
    宅急送现场查看学员项目
  • 千锋学员排队面试
    与智联招聘深度合作
不怕课比三家 更多优势等你了解

超10000家合作名企定向直招

好程序员与多家企业在人才招聘（双选会、上门直招）、技术交流、行业技术规范制定等领域达成战略型合作关系“零距离”接触 打通校企合作“最后一公里”

  • 双赢
    人才持续推荐
    职位持续匹配
    现场面试，招求共赢     了解更多
  • 精准
    万余企业，数万学员
    定向邀约，精准匹配     了解更多
  • 专业
    多强联合，资源共享
    IT行业最具影响力的
    求职招聘平台     了解更多
  • 专注
    专注中高端开发人才
    求职招聘
    每年12场以上     了解更多

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  • 担心基础差?

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    进入高端班

  • 担心学不会？

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    实战课程由浅入深
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  • 担心不合适？

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  • 担心钱不够？

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  • 担心没工作？

    入学签订就业保障协议
    每月至少1期双选会
    全年10000+职位推荐

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