原创 博学谷线上Python人工智能培训班课程大纲在线培训内容有什么？

　　博学谷线上Python人工智能培训班课程大纲，在线培训内容：Python核心编程、Python核心编程V4.1、【项目】飞机大战V4.1、Python和Linux高级编程、【项目】web服务器v3.1、 Python高级语法v3.1、 MySQL数据库v3.1、【项目】美多商城V4.0、Django框架V4.0、Shell编程和自动化运维V3.1、数据结构和算法V1.0、爬虫开发、电商爬虫和Scrapy框架V4.0、人工智能、数据挖掘V4.0等内容。

　　那么什么样的人群适合参加博学谷的Python人工智能培训班？

　　本课程内容设计完全面向0编程基础的学员设计，不需要任何编程基础就可以学习，只要求日常的计算机使用能力和经验。主要适用于在校大学生/研究生、新入职场的技术小白、零基础想转行的非IT人员、有基础想转行的在职IT人员、期望得到技能提升的IT研发人员。

　　为什么选择博学谷Python人工智能培训班？

　　博学谷的Python+人工智能培训班依据企业岗位能力模型和学员认知规律，打磨3000小时，精心设计400+课时全面优质内容；紧跟市场潮流，精选8大热门实战项目，覆盖10+热门行业，与企业无缝对接；200+课时实践训练，加强刻意练习，帮助学员就业后快速胜任企业岗位。

　　本课程覆盖web全栈开发、爬虫开发、数据科学3个领域内容，完成全部课程的学习，学完之后可以胜任的工作岗位：python 工程师、python web开发工程师、python 全栈工程师、python 数据爬虫工程师、数据分析工程师、算法工程师、机器学习工程师等岗位。

　　选择博学谷Python人工智能培训班可以享有哪些服务？

　　1、随到随学，学员报名后，立即开通学习账号，随时随地进行学习，不用等待

　　2、定制个性化学习计划。导师根据学员基础和学习时间，为学员量身定做学习计划

　　3、录播+直播，多种学习方式，学员根据自己的空闲时间，自主安排学习录播课程；导师基于学员学习中的问题，及时安排直播答疑辅导

　　4、班主任、导师全程进行学习管理、严格把控学习质量，班主任：跟踪学员学习进度和状态，定期回访发现各方面的问题，及时解决与处理问题
　　导师：积极与学员沟通，1对1在线答疑和辅导学员；认真批阅学员的阶段作业，1对1进行作业反馈，并根据学员问题及时沟通与辅导

　　5、就业指导提供全面的职业规划与求职指导服务，保障学员顺利就业与适应岗位，入学后，就业指导老师会根据学员学习目的，为学员制定合理的职业规划

　　6、求职期，就业指导老师指导学员编写简历和模拟面试，就业后，就业指导老师跟踪与辅导学员快速度过适用期。

　　敲黑板重点来了，博学谷线上Python人工智能培训班课程大纲：

阶段一 Python核心编程

　　Python是一门高级编程语言，定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去简单易懂，但又功能强大。本课程将讲解计算机的工作原理、Python的基础语法，并以游戏开发项目飞机大战为项目实战，帮助学员熟练掌握计算机编程思维、面向对象编程思维，为使用人工智能相关开发框架打下扎实的计算机语言基础。

　　第一章: Python基础V4.1
　　1-1 Python介绍
　　1-2 pycharm的基本使用
　　1-3 Python基础语法
　　1-4 分支语句
　　1-5 循环语句
　　1-6 函数基础使用
　　1-7 面向对象基础
　　1-8 面向对象高级

　　第二章: Python核心编程V4.1
　　2-1 列表、元组、集合、字典
　　2-2 字符串
　　2-3 函数高级用法
　　2-4 引用
　　2-5 对象管理
　　2-6 文件操作
　　2-7 异常处理
　　2-8 模块和包

　　第三章: 【项目】飞机大战V4.1
　　3-1 项目准备
　　3-2 背景窗口
　　3-3 飞机交互

阶段二 Python和Linux高级编程

　　本课程讲解使用Python语言，以tcp、udp、http等网络协议和多线程、多进程、协程等并发技术为理论依托，开发支持高并发的web服务器和支持数据库ORM技术的web框架，帮助学员充分理解web服务器和web框架的工作原理，为开发互联网产品打下扎实的基础。

　　第一章: Linux基础V3.2
　　1-1 操作系统介绍
　　1-2 linux命令(一)
　　1-3 linux命令(二)
　　1-4 linux命令(三)
　　1-5 ubuntu 安装软件以及共享文件
　　1-6 vim 基本使用

　　第二章: 网络编程v3.1
　　2-1 基本概念
　　2-2 udp
　　2-3 tcp客户端
　　2-4 tcp服务器
　　2-5 tcp下载文件

　　第三章: 多任务v3.1
　　3-1线程
　　3-2 进程
　　3-3 协程

　　第四章: 【项目】web服务器v3.1
　　4-1 正则表达式
　　4-2 http协议
　　4-3 简单web服务器实现
　　4-4 并发web服务器实现
　　4-5 网络通信

　　第五章: Python高级语法v3.1
　　5-1 GIL锁
　　5-2 深拷贝和浅拷贝
　　5-3 私有化、import、封装继承多态
　　5-4 方法解析顺序表MRO
　　5-5 类对象和实例对象访问属性的区别和property属性
　　5-6 私有属性和名字重整、魔法属性和方法、上下文管理器

　　第六章: MySQL数据库v3.1
　　6-1 数据库的基本使用
　　6-2 数据库查询
　　6-3 MySQL与Python交互
　　6-4 MySQL高级

　　第七章: 【项目】mini-web框架v3.1
　　7-1 WSGI-mini-web框架
　　7-2 闭包
　　7-3 装饰器
　　7-4 mini-web框架添加路由和MySQL功能
　　7-5 mini-web框架添加正则和log日志功能
　　7-6 元类
　　7-7 orm

阶段三 前端开发

　　web前端是互联网产品和用户直接体验体验的部分。互联网开发技术日新月异，但web前端始终离不开浏览器，最终还是HTML+CSS+JavaScript这3个核心技术。本课程不止覆盖了HTML、CSS、JavaScript前端技术的核心内容，还精选了jQuery、Vue.js、调试、优化、打包等前端最热门技术，旨在以尽可能短的时间帮助学员构建前端技术框架，独立实现前端产品的能力。

　　第一章: HTML和CSSV4.0
　　1-1 前端简介与常用HTML标签
　　1-2 css选择器一与列表
　　1-3 css选择器二、表单与盒子模型布局
　　1-4 元素定位、表格、弹框、photoshop

　　第二章: JavaScript和JQueryV4.0
　　2-1 JavaScript基本语法与小案例
　　2-2 JavaScript数组与字符串
　　2-3 JavaScript定时器与动画
　　2-4 jQuery介绍与jQuery选择器
　　2-5 jQuery选项卡、动画、聊天框
　　2-6 jQuery表单、事件
　　2-7 jQuery Dom操作与案例
　　2-8 JavaScrip对象与ajax

　　第三章: Vue.jsV4.0
　　3-1 Vue基本语法选项卡事件处理
　　3-2 Vue表单、过滤器、数据请求和ES6
　　3-3 Vue组件开发与miniweb Vue案例

阶段四 Web 开发

　　互联网产品的核心是后端系统，后端系统的技术领域极为广泛，如并发、业务架构、数据库、后端框架、性能调优、分布式计算、集群架构、容灾、安全、运维等等。本课程以Django、Flask两种Python后端框架为载体，覆盖前后端分离、异步任务、搜索、支付、云存储等大部分技术需求，通过2个web项目实战，培养能够独立完成互联网产品的全栈工程师。

　　第一章: Flask框架V4.0
　　1-1 web访问流程和虚拟环境安装
　　1-2 app创建和运行时的参数
　　1-3 请求方式和视图的返回值
　　1-4 正则转换器和错误捕获
　　1-5 请求钩子和装饰器路由实现
　　1-6 cookie和session
　　1-7 请求上下文和应用上下文
　　1-8 模板
　　1-9 wtf表单
　　1-10 数据库
　　1-11 数据库综合案例
　　1-12 数据库迁移和信号
　　1-13 蓝图和测试

　　第二章: Redis数据库V4.0
　　2-1 redis安装配置
　　2-2 redis数据类型以及操作
　　2-3 redis主从和集群

　　第三章: Git版本管理V4.0
　　3-1 git简介
　　3-2 git单人本地仓库操作
　　3-3 git远程仓库github

　　第四章: 【项目】新经资讯V4.0

　　4-1 项目简介
　　4-2 项目配置和项目目录结构组织
　　4-3 数据库和模板
　　4-4 注册
　　4-5 登录
　　4-6 首页新闻列表
　　4-7 新闻详情页
　　4-8 新闻收藏评论和点赞
　　4-9 个人中心
　　4-10 修改密码、用户收藏和新闻发布
　　4-11 后台管理
　　4-12 新闻版式编辑
　　4-13 新闻的分类管理
　　4-14 项目部署

　　第五章: 【项目】美多商城V4.0
　　5-1 项目开发准备
　　5-2 项目创建及工程配置 项目创建及工程配置 项目创建及工程配置
　　5-3 图片验证码
　　5-4 短信验证码
　　5-5 celery异步处理短信任务
　　5-6 用户注册以及jwt验证机制
　　5-7 用户登录
　　5-8 忘记密码与重置密码
　　5-9 QQ登录-返回登录网址的前后端实现
　　5-10 QQ登录-其他操作
　　5-11 用户个人中心业务与邮箱验证
　　5-12 收货地址管理
　　5-13 广告页表设计与迁移
　　5-14 Docker与Fastdfs
　　5-15 富文本编辑器、页面静态化、定时任务
　　5-16 异步实现页面静态化
　　5-17 热销商品、用户浏览记录、商品列表页功能实现
　　5-18 商品搜索功能能实现
　　5-19 购物车模块基本实现
　　5-20 购物车其他功能
　　5-21 订单功能基本实现与测试
　　5-22 订单并发处理
　　5-23 支付宝支付功能
　　5-24 xadmin后台管理
　　5-25 django项目数据库配置与部署

　　第六章: Django框架V4.0
　　6-1 框架简介与工程创建
　　6-2 django路由与视图
　　6-3 视图提取请求参数
　　6-4 django中使用缓存
　　6-5 django基于类的视图与中间件
　　6-6 数据库配置与模型
　　6-7 模型数据查询与管理器
　　6-8 Django模板使用与表单
　　6-9 Django后台站点管理
　　6-10 认识Resful及DjangoDRF
　　6-11 DRF序列化器定义与使用
　　6-12 DRF序列化器验证与模型类序列化
　　6-13 DRF基于类的视图
　　6-14 DRF视图集使用
　　6-15 DRF权限配置及自动生成接口

　　第七章: Shell编程和自动化运维V3.1
　　7-1 Shell使用入门
　　7-2 注释和变量
　　7-3 条件表达式和常用命令
　　7-4 流程控制和综合练习
　　7-5 代码发布
　　7-6 环境部署
　　7-7 手工代码发布和脚本代码发布

　　第八章: 数据结构和算法V1.0
　　8-1 时间复杂度
　　8-2 顺序表
　　8-3 单链表
　　8-4 双向链表和单向链表
　　8-5 栈和队列
　　8-6 冒泡排序和插入排序
　　8-7 希尔排序和快速排序
　　8-8 归并排序和二分查找
　　8-9 树和二叉树

阶段五 爬虫开发

　　未来的时代不只是IT的时代，还是DT的时代，互联网中蕴含无穷无尽的有价值的数据，从大数据中发现规律，进行预测和分析是每一个公司的需求。数据采集和和提取是数据分析、数据挖掘的基础。本课程使用Python语言讲解如何从互联网这个信息海洋里快速获取有价值的信息，包含了爬虫理论知识、xpath、lxml、爬虫框架、NoSQL数据库等技术知识，覆盖了数据获取、数据提取、数据存储的完整数据分析流程。旨在帮助同学们建立一整套爬虫工程师所需要的技术能力。

　　第一章: 通用爬虫模块使用V4.0
　　1-1 爬虫基本概念
　　1-2 requests处理GET、POST请求
　　1-3 requests处理代理、cookie、session
　　1-4 数据提取-json、正则
　　1-5 数据提取-xpath、lxml
　　1-6 多任务爬虫爬虫与selenium

　　第二章: MongoDB数据库V4.0
　　2-1 Mongo的基本使用
　　2-2 Mongo的高级使用

　　第三章: 【项目】电商爬虫和Scrapy框架V4.0

　　3-1 scrapy框架的基本使用
　　3-2 scrapy框架其他知识学习
　　3-3 苏宁图书爬虫案例
　　3-4 scrawlspider以及scrapy模拟登录
　　3-5 分布式scrapy_redis学习及京东爬虫
　　3-6 redisspider及当当爬虫
　　3-7 rediscrawlspdier及亚马逊爬虫

　　第四章: 爬虫框架开发V4.0
　　4-1 爬虫框架开发分析
　　4-2 框架雏形搭建
　　4-3 框架完善之日志、xpath、多爬虫实现
　　4-4 框架完善之管道、请求去重、异步任务实现
　　4-5 框架升级分布式、增量、断续爬的实现

阶段六 人工智能

　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，本课程通过机器学习常用模型和算法、深度学习TensorFlow框架等技术的讲解，培养学员应用机器学习和深度学习算法解决所在领域问题的能力。

　　第一章: 数据挖掘V4.0
　　1-1 matplotlib绘制折线图
　　1-2 matplotlib绘制基本统计图
　　1-3 numpy基础
　　1-4 案例:股票数据处理
　　1-5 数组运算分割合并
　　1-6 pandas索引切片排序
　　1-7 pandas统计计算和文件读取
　　1-8 pandas合并交叉表分组聚合
　　1-9 股票数据基本知识
　　1-10 时间序列和股票数据处理
　　1-11 股票数据分析

　　第二章: 机器学习V4.0
　　2-1 机器学习介绍和特征提取
　　2-2 特征预处理和数据降维
　　2-3 机器学习算法介绍和K-近邻算法
　　2-4 朴素贝叶斯和决策树算法
　　2-5 随机森林和线性回归算法
　　2-6 逻辑回归算法和模型保存

　　第三章: 【项目】量化交易V4.0
　　3-1 量化交易框架入门
　　3-2 交易策略入门
　　3-3 多因子法和去极值
　　3-4 因子数据处理
　　3-5 IC分析实战
　　3-6 多因子分析
　　3-7 打分法选股
　　3-8 回归法选股
　　3-9 量化交易系统架构

　　第四章: 深度学习V4.0
　　4-1 TensorFlow基础知识
　　4-2 回归训练案例
　　4-3 TensorFlow文件读写
　　4-4 神经网络和MNIST手写数字识别
　　4-5 卷积神经网络
　　4-6 CNN卷积网络识别MNIST数据
　　4-7 验证码识别