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　　Python培训班哪些课程是重点？

　　通常来说Python培训班的课程内容是设置都是由浅入深，知识点比较连续一环扣一环，不是重点的基础知识也要掌握。需要学计算机原理、网络、Web前端、后端、架构、数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、图像识别等领域所需要的技术。

　　一、Python开发基础

　　Python开发基础：Python语言基础基础语法、面向对象与设计模式、文件系统、Python应用网络编程、多任务、数据结构算法、项目实战。项目实战阶段会将之前所学到的知识串连起来让大家在实战中学习和理解相关知识。具备基本的编程思维,掌握基础的Python编程技术,能够完成较小程序的开发。

　　二、Python全栈开发

　　Python全栈开发：web前端开发静态页面、页面框架、web后端开发数据库、Linux操作系统、服务器集群架构、实战开发。通过实战项目搭建来进一步学习和理解系统框架、Django框架，并对当前热门的微信小程序进行学习。

　　三、网络爬虫

　　网络爬虫课程主要包括数据爬取爬虫与数据、Scrapy框架、分布式爬虫框架Mongodb+Redis、Scrapy-redis框架和项目实战。

　　四、人工智能机器学习编程

　　机器学习（科学计算库）包含人工智能概述、机器学习定义、机器学习工作流程、机器学习算法分类、算法模型评估、Azure机器学习平台实验、机器学习基础环境安装与使用、Matplotlib架构介绍、Matplotlib基本功能实现、Matplotlib实现多图显示、Matplotlib绘制各类图形、Numpy运算优势、数组的属性、数组的形状、Numpy实现数组基本操作、Numpy实现数组运算、矩阵、pandas介绍、pandas基本数据操作、DataFrame、Series、MultiIndex、panel、pandas画图、文件读取和存储、缺失值处理、数据离散化、数据合并、交叉表和透视表、分组和聚合等。

　　五、数据分析+人工智能数据分析

　　数据分析课程主要包括数据分析基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、数据分析-特征工程和结果可视化。人工智能课程主要包括人工智能—机器学习、人工智能—深度学习、人工智能-拓展课程。较后通过项目实战来对当前知识进行实践，深入理解算法原理与实现步骤。

　　Python课程包含Python核心编程、数据库、web开发、爬虫、运维、人工智能等方向的内容，想要达到企业的用人的标准需要参加Python培训班系统的学习，具备独立开发后端业务并能辅助开发前端业务的能力。