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。

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

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”
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

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
  • 郭老师

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
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  • 精准
    万余企业,数万学员
    定向邀约,精准匹配
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  • 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
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  • 专注
    专注中高端开发人才
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  • 担心没工作?

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    每月至少1期双选会
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