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尚學堂13年堅持

對學員負責,對企業負責

尚學堂科技有限公司成立于2006年,由海外留學人員和國內IT精英共同創建,13年專注IT培訓,事業部遍布北京、上海、廣州等十多個城市,12大精英團隊,覆蓋IT行業十大領域,做到了畢業學員高薪就業,成為企業、學員信賴的IT培訓機構。

對學員

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對學員

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  • 學員實戰訓練,企業青睞立刻上崗
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為什么要學Python?

全球前五

根據TIOBE最新排名,Python與Java,C,C++,C#成為全 球前5大流行編程語言。具有簡單易學、免費開源、高層語言、可嵌入性、可移植性等特點。

無所不能

Python除了極少的事情不能做之外,其他基本上可以說全 能,Python可以做系統運維、游戲開發、網絡編程、黑客 編程、爬蟲開發、人工智能等。

企業熱衷

從國內的百度、阿里、騰訊、網易、新浪,到國外的谷歌、 YouTube、Facebook,Python的企業需求逐步上升,各公司都在大規模使用Python完成各種任務。

政策推動

國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,人工智能正式 納入國家發展戰略,開啟了國內人工智能產業發展的新篇章。2017年Python還被列入全國計算機等級考試。

點擊發現Python的更多優勢

就業選Python

高薪就這么簡單

北京Python平均工資:¥20720/月,取自8538份樣本,較2018年,減少11.2%

階段一:Python基礎知識和高級特性

階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
Python
基礎階段
Python
語法基礎
1)基礎數據類型 2)變量本質 3)簡單函數 4)輸入輸出函數 5)局部變量和全局變量 6)算術表達式 7)邏輯表達式 8)關系表達式 9)位運算 10)語法格式 11)分支語句 12)循環語句 13)break 14)continue 15)list列表-增刪改查截取操作 16)tuple元祖-查和截取操作 17)dictionary字典-增刪改查操作 18)函數高級 19)函數的參數詳解 20)函數調用關系 21)按值傳遞參數和按引用傳遞參數 22)匿名函數 23)return語句 24)變量作用域 25)數字類型轉換 26)數學函數 27)內建range函數 28)隨機數函數

可掌握的核心能力:

1. 掌握Python基礎編程語法
2. 建立起編程思維和面向對象思想
3. 掌握最常用的設計模式
4. 掌握最常見的排序算法

學習的目的:

這階段目的很明顯,帶領大家進入Python的世界,為了最終完成后面的項目,讓大家打好一個Python的基礎

可解決的現實問題及價值所在:

Python基礎語法的掌握
1. Python基礎語法的掌握是必備技能,認識到了Python語言的優雅,即使你之前用過其他開發語言,也會轉到Python的行列中
2. 掌握字符串的解析
3. 未來你會意識到各種各樣的程序直接就是把字符串傳來傳去,包括海量日志分析,日志即字符串,所以字符串操作就是未來做項目的基礎對文件的操作
4. Linux中一切皆文件,對文件的操作掌握了那么你會發現在此時你有能力將之前的Linux中的Shell腳本改寫成Python腳本,至于為啥要改寫?腳本更加簡潔、易讀嘛!
5. 掌握面向對象的思想
6. 面向對象思想對于開發程序員來說,不管未來你選擇做哪一方面,使用什么語言開發,都是必須要掌握的,對于一個開發企業級的持續可擴展的項目至關重要
7. 掌握常見設計模式和排序算法
8. 設計模式的掌握可以讓你的項目變得更好維護,是一種經驗的總結,排序算法很多種,項目經?;嵊腥opN的需求,所以常見設計模式和算法排序面試官們很喜歡問,也是為后面的項目打好一個扎實的基礎
Python
字符串解析
1)Python訪問字符串中的值 2)Python字符串更新 3)Python字符串運算符 4)Python字符串格式化
Python
時間和日歷
1)時間和日期 2)獲取格式化的時間 3)獲取某月日歷 4)Time??櫚哪謚煤?/span> 5)日歷(Calendar)???/span>
Python
文件操作
1)終端輸入和輸出 2)打開和關閉文件 3)File對象的屬性 4)close()方法 5)write()方法 6)read()方法 7)seek()方法 8)重命名和刪除文件 9)Python里的目錄 10)chdir()方法 11)getcwd()方法 12)rmdir()方法 13)文件、目錄相關的方法 14)Linux和Windows平臺下的差異性
Python
面向對象
1)面向對象思想 2)類和對象 3)類的繼承 4)多態 5)類屬性和實例屬性 6)靜態方法和類方法
并發編程 1)并發技術介紹 2)多線程并發技術相關接口 3)線程同步與互斥鎖死鎖介紹 4)多進程并發技術 5)進程間通信
6)進程池概念及應用協程并發協程greenlet、gevent
7)常用異步IO庫原理與使用
函數式編程 1)高價函數 2)柯里化 3)閉包 4)匿名函數 5)生成器 6)迭代器 7)Itertools 8)組合生成器等
正則表達式 1)正則表達式理論知識 2)正則表達式語法規則 3)re??櫚氖褂?/span>
設計模式 1)工廠模式 2)單例模式等
排序算法 1)冒泡排序 2)快速排序 3)堆排序等
異常 1)異常作用 2)捕獲異常 3)異常的傳遞 4)拋出自定義異常 5)嵌套處理異常
???/td> 1)??櫓譜?/span> 2)??櫸⒉?/span> 3)??榘滄?/span> 4)??槭褂?/span> 5)import 語句 6)from…import 語句 7)from…import* 語句
學以致用 我們來做一個傳統的飛機大戰,讓大家把Python基礎貫穿起來,可以舉一反三地開發自己的游戲關卡

階段二:Linux基礎

階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
Linux
基礎
shell操作 1)文件和目錄
2)文件屬性修改命令
3)查找與檢索命令

可掌握的核心能力:

掌握基本的Linux系統操作

學習的目的:

企業中不管是開發的Web項目,還是使用的SQL數據庫,以及部署的爬蟲,更不要說大數據,甚至是人工智能,無一例外的運行在Linux系統內,所以打好一個Linux基礎可謂是必備技能

可解決的現實問題及價值所在:

1. 安裝虛擬機
云計算的時代,你們未來在公司里用的服務器也很有可能是虛擬化技術虛擬出來的
2. 服務器中安裝Linux操作系統
公司里新買來服務器,你很有可能首先就是要去安裝一個Linux操作系統
3. 對應Linux系統的管理維護
公司很多員工使用Linux系統,怎么更好的對系統管理也是一個工程師要懂的,服務器里面運行一個系統,就像你有一個家,你得勤收拾吧!
4. 掌握服務器遠程登陸和常用Linux命令
接著上面的例子,就是收拾家也得有工具輔助不是嘛,常用Linux命令是日常工作和筆試經?;嵊玫?br> 5. Shell腳本的編寫
Shell腳本也是日常工作和筆試經?;崾褂玫?,原因顯而易見就是收拾家如果能自動化那你自己不也就解放出來可以干更重要的事情去了嘛
系統管理 1)磁盤管理
2)壓縮包管理
3)進程管理
4)用戶管理
5)網絡管理
1)常用Linux命令
2)常用服務器ftp/ssh
3)編輯器 vi/vim
4)Awk、Sed
5)Shell的使用
常見Linux系統 1)CentOS軟件安裝與卸載
2)RedHat軟件安裝與卸載
3)Ubuntu軟件安裝與卸載
HDFS搭建 搭建分布式文件系統
學以致用 通過帶領大家搭建一個分布式文件系統來將我們所學常見Linux命令和Shell腳本實際應用
階段三:數據庫原理和sql優化
階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
Python
數據庫階段
Linux下
MySQL數據庫
1)Mysql5.5/5.6數據庫 2)Navicat、workbench客戶端軟件 3)業界常見問題設計 4)數據庫表的設計范式 5)SQL 語言 6)序列、索引、視圖對象 7)數據備份與移植 8)多表連接難題詳解

可掌握的核心能力:

1. 關系型數據庫表的設計
2. 各種數據庫增、刪、改、查所有操作SQL語句的編寫。
3. SQL和NoSQL數據庫的使用場景和設計難點。
4. Python對各種數據庫連接和操作代碼便攜。

學習的目的:

在企業中一定會用到關系型數據庫或者NoSQL數據庫,我們必須掌握各種數據庫的各種操作方法。

可解決的現實問題及價值所在:

1. 在后面的項目中、或者以后的企業中,根據項目的需求可以設計出所有的表。
2. 針對項目中的需求業務可以編寫完成該業務的SQL語句。
3. 針對復雜的查詢業務,可以編寫聯表、子查詢等SQL語句。并對SQL進行優化
4. 當項目運行過程中速度較慢??梢遠允菘?,表,SQL進行優化。
數據庫設計和
SQL標準
1)設計的三大范式 2)SQL語句調優 3)DDL 4)DML 5)SELECT 6)PowerDesigner的使用
Python
數據庫操作的庫
1)Python DB-API
2)Mysqldb
3)cx_Oracle等
Linux下MongoDB
非關系型數據庫
1)NoSQL 2)安裝 3)pymongo 4)企業應用案例
SQL優化和數據庫優化
ORM對象關系映射基本思想
學以致用 設計12306等網站的數據庫和表結構
階段四:前端web開發
階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
Python前端
和移動開發
Html 1)基礎元素 2)布局 3)表單

可掌握的核心能力:

1. 掌握HTML超文本標記語言的使用方法
2. 掌握CSS 層疊樣式表的使用方法
3. 了解HTML5新特性及CSS3動畫
4. 掌握JavaScript的基礎知識和高級知識
5. 掌握前端構建頁面的方式及面向對象思想
6. 掌握Bootstrap框架
7. 掌握JQuery的基本用法

學習的目的:

學習前端的HTML,CSS,JavaScript和框架, 使大家在開發網站時更快速上手,也更容易實現時下流行的網頁風格和特效, 是作為一個WEB Python全棧程序員的必備技能!

可解決的現實問題及價值所在:

1.學習HTML, CSS
2.可以根據設計圖獨立實現頁面的技能, 能夠獨立完成頁面制作
3.學習 HTML5, CSS3, JavaScript
4.可以制作網頁上的各種特效, 能獨立實現網頁上常見的功能
5.學習面向對象思想
6.提升代碼質量, 降低項目的耦合性, 減少維護成本, 是在企業中升職的必備技能
7.學習Bootstrap, JQuery
8.掌握Bootstrap和JQuery可以實現前端快速開發, 更快的實現頁面功能, 同時學習這兩個框架的設計理念, 可以運用到自己封裝框架/類庫上
CSS 1)類選擇器 2)Id選擇器 3)元素選擇器 4)屬性選擇器 5)關系選擇器 6)偽類選擇器 7)偽元素選擇器 8)選擇器優先級 9)基礎樣式 10)盒子模型 11)浮動, 定位
PC端頁面開發實戰流程
Bootstrap
html5和css3 1)柵格系統 2)常用布局效果 3)常用特效組件
JavaScript
JQuery 1)基礎語法 2)駝峰命名規則 3)數據類型 4)控制語句 5)Math類 6)Date類 7)String類 8)Array類 9)函數 10)DOM操作 11)事件對象 12)事件流 13)BOM對象

14)作用域, 閉包, 預解釋, this關鍵字, call, apply

15)原型和原型鏈 16)面向對象 17)AJAX, 跨域 18)HTML5本地存儲
學以致用 用HTML+CSS實現頁面布局; 用Vue + Bootstrap 快速實現整個網站的前端功能
階段五:Python Web后端開發
階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
Python Web
全棧開發
Django
框架開發
1)概述 2)模型層 3)ORM 4)視圖層 5)MTV 6)Django表單 7)管理員工具 8)Django網站部署 9)Redis數據庫

可掌握的核心能力:

1. 掌握Django框架, 掌握模型的使用, 掌握視圖的使用, 掌握xadmin???br> 2. 掌握Flask框架, 掌握模版應用, 掌握接口的開發

學習的目的:

通過學習Python主流框架掌握如何開發一個完備的企業級網站

可解決的現實問題及價值所在:

1. 根據產品原型圖, 使用Django框架實現快速開發一個電商系統
2. 根據產品需求, 開發高并發功能網站
Nginx配置和uWSGI部署
RESTful接口開發
Flask框架開發 1)概述 2)模型層 3)用戶身份驗證框架 4)SQLAlchemy應用 5)Flask網站部署 6)Web開發項目
電商平臺項目
BBS論壇系統
學以致用 使用Django框架構建后端項目, 利用Django-admin快速開發后臺管理系統; 使用Tornado框架構建能夠支持高并發的Web項目
階段六:爬蟲和數據分析
階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
爬蟲
與數據分析
第一個Python
網絡爬蟲
1)什么是爬蟲 2)一起編寫第一個爬蟲

可掌握的核心能力:

1. 掌握.類HTTP調試器用法
2. 理解網絡爬蟲編寫的基本套路
3. 了解網絡爬蟲編寫的各種陷阱
4. 能夠應對動態網站爬取
5. 能夠應對帶有驗證碼的網站
6. 能夠應對需要瀏覽器渲染的網站
7. 能夠應對分布式抓取需要
8. 能夠應對反爬蟲技術
9. 能夠應對無界面抓取
10. 能夠利用爬蟲平臺

學習的目的:

1. 讓大家掌握現實中編寫Python爬蟲會遇到的方方面面的問題,讓大家以后在實際爬蟲工作中,不懼任何挑戰。

可解決的現實問題及價值所在:

1. 掌握各類HTTP調試器用法
HTTP調試器是網絡爬蟲編寫的基礎。
2. 理解網絡爬蟲編寫的基本套路
經過長期時間,爬蟲編寫其實已經形成了一些基本的套路,掌握這些套路不僅有助于大家快速編寫爬蟲程序,也有助于大家理解前人的代碼。這些套路也是一些爬蟲框架所使用的架構基礎。
3. 了解網絡爬蟲編寫的各種坑
這些坑是實踐中的經驗,非理論。這些坑也是消耗程序員時間最多的地方,解決這些坑需要的很多技巧和經驗,這些往往是初級程序員所欠缺的,但是老師會把這些都告訴大家。
4. 能夠應對動態網站爬取
當前,越來越多的網站使用JS的動態技術加載某些內容,甚至無須使用動態方式生成的信息也因為某些原因使用動態的方式生成。而這些信息是我們繼續爬取所需要的,這個時候,我們就需要解決這些動態性問題。
5. 能夠應對帶有驗證碼的網站
現在大部分信息檢索網站都會使用驗證碼技術?;ぷ約旱男畔?,免遭大規模的抓取,驗證碼識別技術已經成為一個爬蟲程序員必須掌握的基本功。
6. 能夠應對需要瀏覽器渲染的網站
當前反爬蟲技術花樣繁多,有的網站如果不渲染出結果,只依靠網頁文本,則無從獲取到我們想要的信息,比如有的網站,我們所關注的信息是使用CSS拼接而來的,經過瀏覽器的渲染,人可以輕松看懂網頁內容,但是對于傳統的HTML爬蟲而言,則無法獲得自己想要的信息。
7. 能夠應對分布式抓取需要
對于企業級的爬取需求來說,分布式爬取是一個基本要求,因為單一爬蟲的爬取效率畢竟受到網絡交互速度的限制,但是分布式爬蟲,可以最大效率地利用網站服務器的服務能力,獲取信息。
8. 能夠應對反爬蟲技術
由于各個企業都有外部數據需求,因而爬蟲盛行。很多時候,網站的40%以上的流量是被爬蟲占據的,在這種情況下,業內發展出了各式各樣的反爬蟲技術。應對這些反爬蟲技術也是我們工作內容的一部分。
9. 能夠應對無界面抓取
對于我們開發者來說,有些網頁必須獲取它被JavaScript和CSS渲染之后的結果。通常來講我們可以使用瀏覽器驅動,來驅動Chrome等瀏覽器完成這項任務。但是對于大規模爬取任務來說,我們需要將我們的爬蟲部署到Linux服務器上,帶界面的Chrome瀏覽器并不是合適的選擇,因為它非常消耗計算資源。所以我們會選擇使用無界面的抓取方式對已經成熟的代碼進行服務器端部署。
10. 能夠利用爬蟲平臺
無論國內國外,都有很多的爬蟲平臺可以直接使用,有些甚至可以部署企業級爬蟲,并根據需要購買計算能力和存儲能力,甚至代理服務器ip也可以購買,同時有的平臺提供可視化和報警服務,這些內容對于中小企業來說,并不是容易建立的資源環境,這時選擇一個合適爬蟲平臺,將自己編寫的爬蟲托管到爬蟲平臺上不失為一個合理的選擇。
專業HTTP分析工具Fiddler的使用 1)Fiddler 用戶界面 2)Fiddler 主菜單 3)Fiddler 工具欄 4)信任 Fiddler 證書 5)Inspector 6)保存\導入\導出數據流 7)使用Fiddler檢測手機流量 8)Fiddler自動生成爬蟲代碼
實際爬蟲
Python編碼問題
1)vim中如何查看文件編碼 2)str編碼轉換 3)print函數如何處理編碼 4)瀏覽器如何推斷網頁編碼
5)使用Python推測一個文件的編碼并給出推斷概率
6)Windows 命令行編碼查看與設置
7)如何解決Windows命令行的亂碼問題
urllib2 的使用 1)urllib2請求返回網頁
2)urllib2使用代理訪問網頁
3)urllib2修改header
TesseractOCR語言模型爬取使用帶驗證碼登錄的網站 1)Tesseract 使用介紹
2)Tesseract 語言模型訓練
3)帶驗證碼網站登錄示例
Beautiful Soup 1)bs4解析器選擇 2)lxml解析器安裝與使用
XPath & CSS
選擇器
1)XPath語法講解 2)XPath 選擇示例 3)瀏覽器對XPath的支持 4)CSS選擇器原理 5)CSS選擇器使用實例
PhantomJS 1)安裝 2)腳本傳參 3)頁面加載 4)Code Evaluation 5)DOM 操作 6)網絡請求及響應
Selenium
Webdriver
1)元素的定位 2)添加等待時間 3)打印信息 4)瀏覽器的操作 5)瀏覽器前進后退 6)鍵盤事件
Scrapy
大型框架使用代理服務器爬取
1)鼠標事件 2)定位一組元素 3)上傳文件 4)下拉框處理 5)調用JavaScript腳本 6)控制瀏覽器滾動條 7)原理解析 8)代理ip的獲取 9)代理ip的使用 10)架構概覽 11)Spider 12)Selector 13)Item 14)Scrapy Shell 15)Item Pileline
Scrapy
分布式集群多代理爬蟲Redis
分布式集群Redis MongoDB在爬蟲里的應用
1)Requests and Responses
2)Link Extractor
3)Logging
4)編寫應用MongoDB的Scrapy-Redis 爬蟲
5)應用之前講過的多代理技術\分布式爬蟲技術\Redis集群技術, 編寫一個大型房源網站整站遍歷抓取爬蟲項目
數據分析
工具與???/td>
1)Numpy 2)Pandas 3)Scipy 4)Matplotlib 5)Seaborn 6)Scikit-Learn
學以致用 爬蟲:我們會對一個房源網站進行分布式、多代理、可暫?;指吹吶廊?,讓大家在實戰中體會各種技術的綜合運用。
階段七:Python人工智能
階段名稱 技術名稱 技術內容 學習目標
Python
人工智能階段
機器學習 1)機器學習概述與定義 2)數據預處理 3)線性回歸算法 4)KNN K近鄰算法 5)邏輯回歸算法 6)梯度下降算法 7)牛頓法與擬牛頓法 8)決策樹算法 9)Bagging集成算法 10)Adaboost算法 11)GBDT算法 12)XGboost和lightGBM算法 13)支持向量機 14)聚類算法 15)PCA主成分分析算法 16)LDA降維 17)樸素貝葉斯算法 18)神經網絡

可掌握的核心能力:

1. 線性回歸算法
2. KNN K近鄰算法
3. 邏輯回歸算法
4. 梯度下降算法
5. 牛頓法與擬牛頓法
6. 決策樹算法
7. Bagging集成算法
8. Adaboost算法
9. 以及機器學習常規算法等

學習的目的:

讓大家掌握人工智能常規算法,以方便數據的分析與AI的使用。
深度學習 1)深度學習Tensorflow基礎 2)深度神經網絡DNN 3)卷積神經網絡CNN 4)深度學習基于GPU運算搭建
5)深度學習TensorFlow框架high-level API Slim庫
6)深度學習Tensorboard訓練可視化 7)深度學習框架Keras 8)詞向量模型Word2Vec深度學習版 9)對抗神經網絡GAN 10)卷積經典模型AlexNet 11)卷積經典模型VGG-16 12)卷積經典模型Google InecptionV3 13)遷移學習fine-tuning 14)高維空間繪圖T-SNE 15)梯度消失的解決 16)梯度消失的解決 17)optimizer的調優

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