好程序员Python全栈+人工智能课程优势

好程序员Python全栈+人工智能课程,通过3年教学积累、百名Python工程师、上千家企
业反馈需求、万名Python学员就业信息,整合出前沿、实用的课程体系。

模拟企业真实开发环境,实操企业任务需求,老师监督、指导学员完成。通过技术讲解及点
评,使学员对知识点及开发技巧有更深理解。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。HTML5+CSS+JS、JQery、Vue、Bootstra等
丰富的前端技术,大力支持全栈开发。几十个爬虫案例全程教学: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。

课程包含数据分析+机器学习+深度学习,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领域工作能力,培养综合能力更强的“好程序员”,为学员就业提供强有
力的支撑。

课程优势详解

综合实力更强的Python全栈+人工智能学习路线图

七大阶段全栈融合 主流AI企业联合定制
第一阶段 Python基础
1.1:
开班典礼

- 1.1.1 开班仪式

- 1.1.2 自我介绍

- 1.1.3 破冰游戏

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1

- 1.5.1 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2

- 2.1.1 *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1

- 2.2.1 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2

- 2.3.1 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

- 2.3.4 匿名函数

2.4:
函数3

- 2.4.1 *偏函数

- 2.4.2 回调函数

- 2.4.3 变量的作用域

- 2.4.4 递归函数

- 2.4.5 目录遍历

2.5:
函数4

- 2.5.1 递归遍历目录

- 2.5.2 栈模拟递归遍历目录(深度遍历)

- 2.5.3 队列模拟递归遍历目录(广度遍历)

- 2.5.4 拓展 os模块

3.1:
面向对象编程1

- 3.1.1 面向对象思想

- 3.1.2 类与对象

- 3.1.3 类的方法与属性

- 3.1.4 构造函数与析构函数

3.1:
面向对象编程2

- 3.1.5 self的使用

- 3.1.6 重写__repr__与__str__函数

- 3.1.7 访问限制

3.2:
继承、封装、多态

- 3.2.1 单继承的实现

- 3.2.2 多继承的实现

- 3.2.3 函数重写

- 3.2.4 人开枪射击子弹小案例

3.2:
继承、封装、多态

- 3.2.5 多态

- 3.2.6 对象属性与类属性

- 3.2.7 类方法与静态方法

3.3:
面向对象高阶

- 3.3.1 动态添加属性方法

- 3.3.2 @property

- 3.3.3 运算符重载

- 3.3.4 发邮件与发短信

- 练习 银行自动提款机系统实战

3.4:
文件操作与异常处理

- 3.4.1 StringIO 与BytesIO

- 3.4.2 文件的管理操作

- 3.4.3 文件读写(csv、txt)操作

- 3.4.4 异常处理

3.5:
项目实战 + 项目讲解

- 3.5.1 英汉词典

- 3.5.2 歌词解析器

- 讲解歌词解析器,讲解面向对象程序

4.1:
高阶函数与测试

- 4.1.1 python2与python3的区别

- 4.1.2 高阶函数map与reduce

- 4.1.3 高阶函数 filter

- 4.1.4 高阶函数 sorted

4.1:
高阶函数与测试

- 4.1.5 调试(打印、断言、logging、pdb)

- 4.1.6 单元测试

- 4.1.7 文档测试

4.2:
排列组合与正则表达 + 网络编程

- 4.2.1 破解密码(排列、组合、排列组合)

- 4.2.2 正则表达

- 4.2.3 TCP/IP简介

- 4.2.4 TCP编程

- 4.2.5 UDP编程

4.3 复习+考试
第二阶段 Web前端
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:
Ajax

- 2.4.1 Ajax的作用

- 2.4.2 Ajax基本用法

第三阶段 Linux和数据库阶段
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

1.1:
Linux操作系统

- 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

1.2:
文件系统与用户管理

- 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

1.3:
文本操作命令

- 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

1.4:
网路命令、进程管理与服务配置

- 1.4.5 Ip配置

- 1.4.6 服务的启动停止

- 1.4.7 防火墙配置

1.5:
Shell编程与bash、源文件编译

- 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

2.1:
版本控制

- 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

2.2:
MySQL基本使用

- 2.2.1 MySQL的安装

- 2.2.2 MySQL简介

- 2.2.3 MySQL基本命令脚本

- 2.2.4 MySQL与Python的交互

2.3:
MongoDB的基本使用

- 2.3.1 MongoDB安装

- 2.3.2 MongoDB的基本操作

2.4:
Redis的基本使用

- 2.4.1 Redis安装

- 2.4.2 Redis的基本操作

- 2.4.3 Redis的数据类型

- 2.4.4 Redis的备份与恢复

第四阶段 Web后端-Django
1.1:
HelloDjango

- 1.1.1 BS/CS,MVC/MTV

- 1.1.2 Django请求流程

- 1.1.3 Admin管理

1.2 :
Models

- 1.2.1 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 & Templates

- 1.3.1 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:
Views

- 1.4.1 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:
Advanced01

- 2.1.1 验证码

- 2.1.2 分页器

- 2.1.3 类视图

- 2.1.4 中间件

2.2:
Advanced02

- 2.2.1 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

2.4:
RESTful01

- 2.4.1 REST 概念

- 2.4.2 HelloREST

- 2.4.3 数据序列化

- 2.4.4 请求与响应

2.5:
RESTful02

- 2.5.1 视图,转换器

- 2.5.2 关系,超链接

- 2.5.3 认证和权限

3.1:
Program

- 3.1.1 项目开发流程

- 3.1.2 项目设计

- 3.1.3 项目基础框架搭建

3.5:
项目上线

- 3.5.1 Nginx安装

- 3.5.2 Nginx配置

- 3.5.3 项目上线

第五阶段 Web后端-Flask
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 :
Views

- 1.2.1 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 & Models

- 1.3.1 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:
Modesl

- 1.4.1 Flask-Migrate

- 1.4.2 CRUD

- 1.4.3 模型关系

- 1.4.4 反向引用

1.5:
Extension

- 1.5.1 Flask-Cache

- 1.5.2 Flask-Login

- 1.5.3 Flask-RESTful

- 1.5.4 Flask-Bootstrap

- 1.5.5 Flask-Upload

2.1:
Program

- 2.1.1 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

第六阶段 爬虫阶段
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 libs

- 1.4.1 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

2.3:
Web端协议分析

- 2.3.5 传统验证码识别

- 2.3.6 人工打码

- 2.3.7 滑动验证码识别

2.4:
scrapy框架

- 2.4.1 scrapy安装

- 2.4.2 创建项目

- 2.4.3 创建spider文件,编写parse方法

- 2.4.4 scrapy子命令

- 2.4.5 运行scrapy爬虫程序

2.4.5:
运行scrapy爬虫程序

- 2.5.1 命令行传递参数

- 2.5.2 进一步解析二级页面

- 2.5.3 parse方法之前传递参数

- 2.5.4 导出json、csv格式的数据

- 2.5.5 scrapy爬虫的状态保存

3.1:
scrapy框架

- 3.1.1 item的定义

- 3.1.2 item的使用

- 3.1.3 pipeline的使用

- 3.1.4 使用pipeline将items存储至MySQL

- 3.1.5 scrapy整体架构

3.2:
scrapy框架

- 3.2.2 downloader middleware

- 3.2.3 使用downloader middleware实现IP代理池

- 3.2.4 spider middleware

- 3.2.5 scrapy插件

3.3 :
scrapy框架进阶课程

- 3.3.1 Request和Response对象详解

- 3.3.2 下载中间件

- 3.3.3 日志级别

- 3.3.4 POST请求处理

- 3.3.5 代理设置

3.4 :
scrapy框架进阶课程

- 3.4.1 UserAgent池

- 3.4.2 禁用Cookies

- 3.4.3 设置下载延时与自动限速

- 3.4.4 代理IP池

- 3.4.5 分布式下载器

3.5 :
分布式爬虫

- 3.5.1 Redis安装与配置

- 3.5.2 分布式爬虫结构说明

- 3.5.3 Scrapy-redis源码分析

- 3.5.4 创建简单的分布式爬虫

- 3.5.5 分布式爬虫实战项目

3.6 :
量化交易(周末分享)

- 3.6.1 自动化交易理论

- 3.6.2 Python量化交易框架

第七阶段 python机器学习
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:
pandas

- 1.2.1 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:
scipy

- 1.5.1 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

2.1:
matpoltlib

- 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

2.2:
机器学习基础

- 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

2.2:
机器学习基础

- 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

2.3:
KNN

- 2.3.1 临近算法

- 2.3.2 预处理

- 2.3.3 knn相关函数

- 2.3.4电影类别分析

- 2.3.5 KNN改进约会网站匹配效果

2.4 :
线性回归模型

- 2.4.1 线性回归模型原理概述

- 2.4.2 LinearRegression寻找最佳拟合直线

- 2.4.3 局部加权线性回归

- 2.4.4 线性回归模型预测鲍鱼年龄

- 2.4.5 Ridge回归

2.4:
线性回归模型

- 2.4.6 Lasso回归

- 2.4.7 向前逐步回归

- 2.4.8 三种线性回归比较

- 2.4.9 权衡偏差与方差

- 2.4.10 玩具套装价格预测

2.5:
Logistic回归与决策树

- 2.5.1 Logistic回归原理

- 2.5.2 Sigmoid函数

- 2.5.3 绘制鸢尾花数据集分类边界

- 2.5.4 疝气病证预测兵马死亡率

- 2.5.5 决策树算法思想简介

2.5:
Logistic回归与决策树

- 2.5.6 信息增益、信息熵

- 2.5.7 使用ID3算法构造决策树

- 2.5.8 使用matplotlib绘制决策树树形图

- 2.5.9 使用决策树预测隐形眼镜类型

3.1:
朴素贝叶斯与支持向量机SVM

- 3.1.1 朴素贝叶斯分类原理

- 3.1.2 条件概率

- 3.1.3 朴素贝叶斯三种模型

- 3.1.4 朴素贝叶斯文本分类

- 3.1.5 垃圾邮件过滤

3.1:
朴素贝叶斯与支持向量机SVM

- 3.1.6 SVM算法原理

- 3.1.7 间隔与支持向量

- 3.1.8 绘制最优超平面

- 3.1.9 SMO优化算法

- 3.1.10 三种核函数比较分析

3.2:
树回归与K-均值算法

- 3.2.1 复杂数据的局部性建模

- 3.2.2 连续和离散型特征的树构建

- 3.2.3 使用CART算法处理回归

- 3.2.4 树剪枝

- 3.2.5 模型树

3.2:
树回归与K-均值算法

- 3.2.6 使用TkinTer库创建GUI

- 3.2.7 K-均值聚类算法原理

- 3.2.8 二分K-均值算法

- 3.2.9 对地图上的点进行聚类分析

- 3.2.10 使用K-均值实现图片压缩

3.3:
分类算法优化与关联分析Apriori

- 3.2.1 Boosting

- 3.2.2 随机森林

- 3.2.3 Bagging

- 3.2.4 AdaBoost分类

- 3.2.5 正确率、召回率、ROC曲线

3.3:
分类算法优化与关联分析Apriori

- 3.2.6 非均衡问题数据抽样方法

- 3.2.7 Apriori原理

- 3.2.8 使用Apriori发现频繁集

- 3.2.9 国会投票模式研究

- 3.2.10 毒蘑菇相似特征研究

4.1:
数据降维度分析

- 4.1.1 PCA主成分分析

- 4.1.2 LDA分析

- 4.1.3 利用PCA、LDA对鸢尾花数据降维处理

- 4.1.4 SVD简化数据

- 4.1.5 基于协同过滤的推荐引擎

4.2:
机器学习框架 TensorFlow1

- 4.2.1 机器学习

- 4.2.2 权重分配与优选方案

4.3:
机器学习框架 TensorFlow2

- 4.3.1 深度学习

- 4.3.2 人工神经网络ANN

- 4.3.3 卷积神经网络CNN

- 4.3.4 递归神经网络RNN

- 4.1.5 基于协同过滤的推荐引擎

4.4:
分布式数据分析

- 4.4.1 Spark语言基础

- 4.4.2 Hadoop框架

- 4.4.3 Storm

4.5:
自然语言处理与社交网络处理

- 4.5.1 文本数据处理

- 4.5.2 自然语言处理及NLTK

- 4.5.3 主题模型

- 4.5.4 LDA

- 4.5.5 图论简介

在线申请

1 Python基础

2 Web前端

3 Linux和数据库阶段

4 Web后端-Django

5 Web后端-Flask

6 爬虫阶段

7 python机器学习