由于我們是零基礎(chǔ)學習python的,所以首先會學習python基礎(chǔ)語法,面向?qū)ο缶幊膛c程序設(shè)計模式的理解、python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、python網(wǎng)絡(luò)編程、python并發(fā)與高效編程等等。通過前期python學習來了解和掌握常量變量的使用,運算符的使用、流程控制的使用等,最后掌握python編程語言的基礎(chǔ)內(nèi)容。并會對常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相應(yīng)算法進行學習,注重表格的處理,樹結(jié)構(gòu)的處理知識。
第二階段主要學習內(nèi)容是web頁面開發(fā)、web頁面特效開發(fā)、數(shù)據(jù)持久化開發(fā)、linux運維開發(fā)、linux測試開發(fā)、服務(wù)器集群架構(gòu)等等。對js的掌握并在網(wǎng)絡(luò)前端中使用,而且需要詳細將js學習并掌握,為將來從事全棧工作打下基礎(chǔ),也會學習linux操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識和掌握linux操作系統(tǒng)常用命令,并會學習linux自動化運維技巧等。
第三階段主要學習網(wǎng)絡(luò)爬蟲,數(shù)據(jù)分析加人工智能,這一個階段需要學習的內(nèi)容也是比較多的,例如:爬蟲與數(shù)據(jù)、多線程爬蟲、go語言、NoSQL數(shù)據(jù)庫、Scrapy-Redis框架。需要掌握爬蟲的工作原理和設(shè)計思想,掌握反爬蟲機制,并且通過學習NoSQL數(shù)據(jù)庫和Scrapy-Redis框架,并且可以使用分布式爬蟲框架實現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的獲取。數(shù)據(jù)分析和人工智能階段需要學習的數(shù)據(jù)分析、人工智能深度學習、量化交易模型、數(shù)據(jù)分析-特征工程和結(jié)果可視化和人工智能機器學習等等。需要理解隨機變量的數(shù)字特征的概念和性質(zhì),并會利用性質(zhì)計算隨機變量的數(shù)字特征,了解可視化過程,圖形繪制。并且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習算法等等。
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