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Industry Analysis
为什么选择Python开发(人工智能方向)?
为什么选择Python开发人工智能方向
我国人工智能首次进入“十三五”规划,2018年目标形成千亿级规模 市场。自2016年起,人工智能领域建设已上升至国家战略层面,相关 政策进入全面爆发期。2016年5月,发改委在《“互联网+”人工智 能三年行动实施方案》中明确提出,未来几年内,人工智能产业有望 持续获得国家大力支持,预计更多细化政策将陆续出台,加速人工智 能需求落地。在各种国家政策和业界发展趋势影响下,大量企业目前 及未来对人工智能领域的人才将呈井喷状态,掌握人工智能相关技术 的人才将是最抢手的人才类型之一。
·行业前景广
·岗位选择宽
·发展空间大
·就业薪资高
平均薪资:15100.0/月
5-10年
23200.0元
3-5年
17100.0元
1-3年
11700.0元
应届生
8400.0元
高完整度培训生态链八大核心成就高薪之路
全国同步直营校区
自建培训机构教育基地及项目研发公司,拒绝加盟,全国全自营,课程全同步
严格把控招生门槛
大专及以上学历,三十岁以及以下年龄,良好的学习氛围,与同水平学习伙伴
免费试学双向考核
0元试学一周,不满意随时退,不收费,多项指标双向考核,为你的职业道路负责
高强度学习与管理
一周六天学习时间,专业讲师监督晚自习,早九晚九,享受沉浸式学习体验
完整学员考核体系
晨考,周考,阶段考,项目答辩贯穿全流程,考核不及格执行末尾强制淘汰制度
入学签署就业协议
入学即签订就业合同协议,白纸黑字,真实有效,培训毕业后,66天未就业,退还全部学费
课程体系实时更新
建立专业学科教研组,实时更新课程体系,自研PBET项目驱动式教学模式
真实商业项目驱动
自建研发项目公司,承接众多商业项目,真实自接项目用于学员学习,真正项目实战
Python
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Course
阶段目标
1. 能够熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识,利用Python面向对象知识进行程序开发
2. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作,熟练掌握Linux操作系统的基本操作,初步具备使用Python语言进行程序编写的能力,能够阅读一般Python程序的源码
阶段项目
Python开发woniuATM
第一节
Python编程基础
课程目标
培养学员扎实的Python编程基本功,同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用
知识要点
Python编程基础
语法规则
函数与参数
数据类型
模块与包
文件IO
异常处理
PDBC
第二节
Python面向对象
课程目标
深入理解面向对象编程,异常处理机制,多线程原理,网络协议知识,并熟练运用于项目中
知识要点
Python面向对象
核心对象
异常处理
多线程
网络编程
WoniuATM与WoniuTalk实战项目 面向对象编程
核心对象
对象继承关系
面向对象三大特性
第三节
MySQL数据库
课程目标
深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
知识要点
数据库知识
范式
MySQL配置
命令
建库建表
数据的增删改查
约束
视图
函数
事务
存储过程
游标
PDBC
第四节
Linux操作系统
课程目标
Linux作为一个主流的服务器操作系统,是每一个开发工程师必须掌握的重点技术,并且能够熟练运用。
知识要点
Linux安装配置
文件目录操作
VI命令
管理
用户与权限
环境配置
Docker
Shell编程
阶段目标
1. 能够熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识,熟练掌握Python语言的常用高级特性
2. 能够综合运用所学知识完成WoniuATM和WoniuTalk等实战项目
阶段项目
鸢尾花数据集识别项目 手写数字识别项目
第5节
Python核心对象
课程目标
深入理解Python中的三大核心对象(迭代器、装饰器和生成器)的原理及应用,掌握通过协程实现并发编程的方法
知识要点
可迭代对象
迭代器
生成器
装饰器
协程
异步IO
asyncio并发编程
第六节
Python面向对象进阶
课程目标
深入理解面向对象底层原理,掌握Python开发高级进阶技术
知识要点
类的原理
MetaClass
下划线的特殊方法
递归
魔术方法
反射方法
元编程
抽象基类
第七节
WoniuATM项目实战
课程目标
通过一个真实的WoniuATM自动取款机模拟程序的编写,熟练掌握Python的数据类型、循环控制、面向对象编程、文件读写、数据库操作以及异常处理,加深对Python基础编程的进一步理解,具备独立完成Python一般程序的能力。
知识要点
Python基本数据类型
控制结构
面向对象编程
异常处理
文件读写
数据库操作
第八节
MongoDB数据库
课程目标
理解非关系型数据库的基本原理及使用,熟练掌握MongoDB的常用操作。
知识要点
非关系型数据库概念
使用场景
安装及配置
MongoDB数据类型
常用操作
图形化管理工具的使用
第九节
Python操作数据库
课程目标
熟练应用Python进行各种不同的数据库操作,进一步加深对数据库操作的理解。
知识要点
PDBC综合应用
SQL增删改查
数据库对象
数据库连接
数据库资源管理
视图
存储过程
管道应用
第十节
Python面试辅导
课程目标
通过常见面试题目的了解,进一步掌握Python中的知识要点和难点,为Python工程师面试打下坚实基础
知识要点
面试中经常出现的关于Python的面试题目
阶段目标
1. 理解数据挖掘基本概念及相关处理流程,能够熟练应用各种常见的机器学习模型完成回归、分类问题的解决,熟悉常见机器学习模型算法,能够对常见的数据挖掘场景做出判断,并能够根据具体的情况选择合适的机器学习算法和模型处理对应的问题
阶段项目
人工智能客服系统项目开发 智能阅卷系统项目开发
第十一节
数据挖掘导论
课程目标
通过实际应用案例掌握数据挖掘的基本概念,熟悉数据挖掘在商业背景下的意义
知识要点
数据挖掘概的过程
对象
方法
应用及相关工具介绍
第十二节
数据探索
课程目标
通过实际应用案例掌握相关统计学知识及数据处理的技巧
知识要点
数据的类型、质量及相似度和相异性度量
掌握数据质量分析的思路
数据特征分析的步骤及数据可视化技术
第十三节
数据预处理
课程目标
通过实际应用案例掌握数据预处理方法和技巧
知识要点
不同文件类型的加载方法
数据清理技巧
缺失值
噪声
离群值
中心散布
数据变换
min-max规范
Z-score标准化
小数规范
变换正态
标志变量
分类变量转化为数值变量
数值变量分享
分类变量重新划分类别
添加索引
删除无用
不可删除变量
删除重复
ID
数据集成
数据变换
数据规约的方法
第十四节
机器学习
课程目标
熟悉机器学习中针对不同类型的问题场景应该使用什么样的学习算法,熟练掌握各种机器学习框架的原理及应用
知识要点
机器学习工作流程、监督学习和无监督学习
常见机器学习框架
特征工程处理
特征工程中的转换器和估计器
KNN分类模型
朴素贝叶斯分类模型
决策树分类模型
线性回归
逻辑回归
KMeans聚类算法等
第十五节
回归模型及分类预测
课程目标
通过实际案例掌握数据挖掘应用机器学习相关算法进行分类预测的方法
知识要点
线性回归概念
数据特征探索
过拟合评估
训练测试曲线
模型系数调整
模型效果可视化预测
回归分析
决策树
人工神经网络
KNN
朴素贝叶斯
支持向量机算法
情感分析
主题预测
分类器应用
线性分类器
决策边界
分类器训练及评估
混淆矩阵
学习曲线
类别概率的相关知识
第十六节
聚类和相似度分析
课程目标
通过实际案例熟练掌握聚类模型中常用的算法以及操作过程,熟练处理聚类相关的问题场景
知识要点
K-Means
系统聚类
DBSCAN算法
聚类和相似度
相似度测量
TF-IDF优先级排序
TF-IDF文档表示
相似文档检索
文档聚类
第十七节
关联规则分析
课程目标
通过实际案例熟练掌握Apriori的实际运用
知识要点
Apriori关联规则算法及在python中的应用
第十八节
智能推荐
课程目标
通过实际案例熟练掌握协同过滤算法的实际运用
知识要点
用户协同过滤算法及在python运用
第十九节
时间序列分析
课程目标
通过实际案例熟练掌握时间序列分析场景中数据发掘的相关方法
知识要点
ARIMA
第二十节
全流程实战
课程目标
通过一个实际的机器学习全流程项目来掌握机器学习项目中的每一个环节,通过实战进一步加深对各种机器学习算法的理解
知识要点
机器学习需求分析
分析数据爬取
数据清洗
数据分析与可视化处理
数据特征工程
机器学习建模与优化
调参过程
机器学习模型结果与报告输出
第二十一节
商业应用与扩展
课程目标
通过经典商业应用深入理解数据挖掘意义,学习其他主流数据挖掘工具,并结合大数据技术扩展数据挖掘应用
知识要点
经典数据挖掘商业应用
SPARK
SPSS
R扩展
阶段目标
1. 掌握机器学习和深度学习之前的区别和联系,熟练掌握深度学习基本工作流程,熟练掌握神经网络的结构层次及特点,掌握张量、图结构、OP对象等的使用,熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计,完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战
阶段项目
人工智能客服系统项目开发 智能阅卷系统项目开发
第二十二节
深度神经网络入门
课程目标
初步掌握深度学习相关的概念、知道深度学习应该具备的数学基础,对深度学习有一个初步的了解
知识要点
人工智能概念
神经网络概念
基本数学基础
机器学习和深度学习的关联
过拟合
tensorflow和其他框架的对比
第二十三节
Tensorflow应用
课程目标
熟练掌握Tensorflow在深度学习中的应用过程和方法,能够使用Tensorflow的常用功能解决深度学习相关的问题
知识要点
了解Tensorflow相关的基本概念
Tensorflow的数据流图结构
应用Tensorflow操作图
Tensorflow中会话的作用
实现张量的创建
形状类型修改操作
Tensorflow文件读取和解析
第二十四节
手写数字识别
课程目标
通过手写数字识别完整案例,初步掌握简单的Tensorflow框架的基本应用,掌握图片识别项目流程
知识要点
Tensorflow应用
图片预处理
数据归一化处理
池化层
卷积层
全连接层的应用
第二十五节
验证码识别实战
课程目标
通过对验证码图片的识别,熟练掌握卷积神经网络的运行特点,具备自行设计卷积神经网络处理和训练不同验证码图片集的能力
知识要点
卷积神经网络设计
卷积神经网络结构
激活函数设计
池化层设计
参数调节
流程分析
参数调节
流程分析
第二十六节
NLP核心原理
课程目标
初步掌握NLP相关的概念,理解基于统计的自然语言处理方法和思想,理解基于神经网络的自然语言处理的方法和思想,熟练使用相关算法解决自然语言处理中的基础问题。
知识要点
信息熵
交叉熵
KL散度
统计语言模型
词袋模型
N-Gram Model
困惑度
垃圾邮件识别
KenLM
中文分词
词典分词
n-gram 模型分词
jieba 分词
one-hot
word embedding
word2vec
cbow
skp-gram
词性标注
HMM
CRF
信息抽取
关键词提取
关键句提取
主题模型 LDA
全连接网络
自编码器
反向传播算法
CNN
卷积核
池化
RNN
LSTM
FastText
编解码器
Seq2Seq 模型
注意力机制
Universal Transformer
第二十七节
内容审核和分类实战
课程目标
通过自然语言处理技术实现自动化、智能化的文本审核,大幅节省内容审核的人力成本,从用户原始评论中,提取出该评论包含的全部核心观点,实现舆情分析、用户理解,支持产品优化和营销决策,针对用户评论,进行主观情感分析,自动划分为好评或差评,帮助企业准确的把握消费者满意度
知识要点
文本分类 FastText
TextCNN
TextRNN
TextAttBiLSTM
主题模型LDA
BERT
ELMo
情感分析
信息抽取
第二十八节
脱口秀文案智能创作
课程目标
通过输入关键词或者主题、配置写作模板,快速批量生成脱口秀文案,为脱口秀演员提供素材
知识要点
LSTM
seq2seq
语言模型
文本生成
第一阶段
Python编程基础
第二阶段
Python编程进阶
第三阶段
Python数据挖掘与机器学习
第四阶段
Python深度学习
课程核心
Course

Python基本知识及核心编程

经典机器学习算法及实现

神经网络在自然语言识别中的应用

Pythoh常见数据挖掘算法

Python深度学习神经网络算法原理

常见图像识别算法及实战

项目案例
Project Cases
Python版蜗牛商城
蜗牛商城是一个电商业务类型网站平台,其中包括下面的功能: 1. 用户注册与登录:图形验证码、短信验证码(容联云通讯短信验证码平台)、短信验证码异步发送(celery+rabbitmq实现)、账号+密码登录,手机号+密码登录,oauth协议登录(QQ登录) 3. 用户中心:用户个人信息显示,用户收货地址管理(收货地址增删改查),用户密码修改,用户订单管理 4. 商城首页广告页面和商品分类类别页面 6. 商品搜索功能:利用用 ElasticSearch 实现 7. 商品详情页面:难点,sku、spu、商品规格等数据模型类设计 8. 购物车和订单管理及支付
下一个项目
Python版蜗牛笔记
蜗牛笔记以一个多用户、多作者的博客应用为基础,以增强更多作者与读者之间的互动交互为功能设计的宗旨。同时,也参考了目前各类比较成熟的博客系统来进行优化处理,取其精华,去其糟粕,把关注点放在有价值的功能开发和优化上,而取消一些博客系统的无用的功能。本系统主要包括六大模块:首页功能、文章阅读、文章发布、用户中心、系统管理、高级功能。
下一个项目
WoniuTest测试框架
目前市面上的测试框架,很难评价其好坏,更多的应该从被测试产品的产品架构,业务形态进行考量,适合自己的才是最好的。但是,通常的框架都存在一些这样或那样的问题。通过Python编程完成一个自动化测试框架,实现GUI自动化测试,接口自动化测试,性能测试,持续集成。整个框架通过PyQt5的库文件实现了可视化的界面,所有的操作都可以在界面上选择和操作。通过界面将GUI、接口和性能测试整合在一起,打开一个应用程序就可以按自己的需求完成相应的测试。
下一个项目
蜗牛学院文件云
蜗牛学院文件云基于可道云开源版定制,沿用了Windows用户界面、操作逻辑和用户习惯,支持拖拽、框选和快捷键操作,使得用户可以在熟悉的桌面工作环境中,以舒适直观的方式轻松管理服务器中的文件,最大程度地减少学习成本和进入障碍。
下一个项目
重庆瀚华数据平台
针对重庆瀚华信贷有限公司(翰华金控下属企业)开发的贷款用户征信情报系统,通过该系统自动抓取用户社保公积金数据,进而完成针对客户的信用评估。
下一个项目
Questions & Answers
还有这些顾虑?
  • 1.参加你们的线下面授培训需要具备什么样的条件?
    答:大专及以上学历,年龄在30岁以下,对互联网行业高度热情,并立志在IT行业发展的有识之士,抱着花钱买工作的态度,我们不要。还是那句话,你选择蜗牛学院,请为蜗牛学院的教学成果负责;蜗牛学院选择你,会为你的职业道路负责。
  • 2.培训中途不满意或者个人有其他安排不能继续学习,能退费吗?
    答:完全没问题。我们入学会安排为期一周的免费试读阶段,期间师生双方进行双向考察。如果你觉得我们达不到你的学习预期,或者觉得我们这边的情况跟你入学之前了解到的有所出入,或者觉得你确实不适合从事这行,我们分文不取并无条件给与办理退学手续。正式入学后,如果没有通过我们的阶段考核或者你自动放弃剩余阶段学习,则终止培训,我们依旧退还已缴纳的学费,让你的培训完全没有后顾之忧。
  • 3.你们的线下Python全栈开发人工智能方向课程适合哪些人学习?
    答:IT行业没有懒人,只要你想学习这门技术,想改变自己,有一颗愿意奋斗的心,都可以来学习。在往期报名的学员中,有职场新人、在校学生、其他行业的销售、欲转行进入IT行业的人士等等,只要抱有一个决心,我们就能助您在IT行业打拼出自己的一片天。
  • 4.你们的PBET人才培养模式有什么特别之处?
    答:PBET(Project-Based Experiential Training)即基于项目和任务的体验式驱动培训,所以如何能够帮助学员增强体验,我们通过5大手段来保证:
    1) 项目驱动。贯穿不同阶段的不同项目,是帮助学员提升的必备武器,项目经验的积累是核心任务。
    2) 任务驱动。由于项目的长期性将导致学习的反馈周期长,所以项目必须拆分为诸多细分任务进行。
    3) 团队化培养。传统的教育模式强调的是个人能力的培养。而企业的真实项目更多的是团队作战。
    4) 对比式学习。通过对比不同技术的体现形式来实现同一功能,帮助学员深层次理解技术的本质。
    5) 可视化学习。面对比较空洞的概念或编程逻辑等,设计一套可视化的流程与步骤,帮助快速理解。
    6) 场景化教学。任何知识的讲授,都是为了解决实际问题,所以融入某个具体的问题场景才会有效。
  • 5.我是0基础,也不是计算机相关专业,可以来学习吗?
    答:没有问题的。在我们的历届线下学员中,有很大部分也是零基础或者非本专业转行过来的。考虑到这点,我们的课程安排从基础储备、理论知识、实战练习、进阶项目、综合项目分阶段循序渐进,科学完善,系统全面。能让学生很好的吸收,并配合老师超强的学习气氛管理,保证学习质量。只要用心学,都能听懂上课内容,并且掌握各项技术。
  • 6.为什么你们不像一些培训机构一样宣传高薪就业学员?
    答:不宣传不代表没有。在我们看来,薪资只是技术水平的具体体现,而教学是学员技术水平的直接保证。很多人把这本末倒置了,就是抓住了一些人的“贪心”,奔着高薪培训本没有错,但往往让人觉得培训了就一定会高薪,这是错误的。我们更在乎的是学生可以学到东西,掌握企业中的核心技术,而后再谈找到什么样的工作,获得什么样的薪水。所以,我们敢于把最最真实的就业薪资全部无隐瞒的公布,求真求实才是做教育的态度。而且,我想告诉大家的是:培训也只是入门,能让你走下去的,是对知识的渴求与无数个孤独寂静的深夜中的思考和沉淀。
蜗牛学员专享认证服务
Certification services
蜗牛学员专享认证服务
  • 国家信息化培训认证中心
    与信息化培训认证管理办战略合作成为国家信息化培训认证中心
  • 学历教育认证
    与秋实教育战略合作推出专、本、硕学历教育认证
  • ISTQB国际软件测试认证
    与滔瑞未来战略合作推出ISTQB国际软件测试认证
  • PMP项目管理认证
    与清晖管理战略合作推出PMP项目管理认证
  • DEEP大数据平台及工具认证
    与数猎云战略合作推出DEEP大数据平台及工具认证
  • 网络安全认证中心
    马特里卡实验室网络安全认证中心
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