郑州Python人工智能课程，人才缺口非常大，夯实基础知识点，一门简单易学、功能强大、高效灵活的编程语言，采用一体化的学习模式，理论+实践的教学模式，优就业，只为培养高质量人才。
Python,是一门简单易学、功能强大、高效灵活的编程语言。它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起，常被昵称为“胶水语言”。
功能强大的编程语言
Python可以说功能强大，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都用到python。
国家看重政策支持的语言
国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略。教育部已将人工智能划入高中新课标；全国计算机二级考试新“Python语言程序设计”科目.....
企业越来越热衷的语言
Python的应用特别广，国内外众多企业尤其是知名大型企业都在使用Python作为关键的开发语言之一，如谷歌、NASA、YouTube、Facebook、百度、阿里、网易、新浪、搜狐等等。
课程融入百度飞桨研发科技
教学内容再造升级，优就业的Python+人工智能课程融入百度飞桨研发提供的深度学习课程、学习教材以及前沿技术。助你从0开始斩获人工智能高阶经验。
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应用百度飞桨AI Studio实训平台
随时开展深度学习项目，百度飞桨AI Studio是针对AI学习者的在线一体化开发实训平台，满足学员学习、技术进阶等各个进度需求。在优就业亲身掌握专项解决方案、接触全球领先的AI服务，学习效果不言而喻。
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学员可获
百度飞桨官方证书，优就业作为百度深度学习首批合作伙伴，学员毕业可免费享受百度认证考试且通过认证后可获得百度深度学习官方认证，颁发百度飞桨PaddlePaddle深度学习初级工程师认证，获得认证学员有机会入职百度系公司。
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引入百度飞桨PaddlePaddle实训项目
参与人工智能火热未来，项目贯穿式教学，优就业课程引入百度飞桨前沿实训项目，涉及到手写数字识别、文本分类、图片验证码识别等多项人工智能技术，这些走在人工智能前列的项目，在优就业，都有极大可能被你拿来练手。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
python开发工程师需要理解项目和设计需求，让程序在服务器稳定高效运行，实现商业价值。
Python爬虫开发工程师负责抓取和管理网站数据，通过Python工具分析用户的商业机会，为公司和开发提供科学的数据依据。
游戏开发工程师是完成游戏架构及各大功能的设计、开发、调试，负责游戏开发工具和运营维护工具的设计与开发。
搜索引擎工程师是负责搜索引擎相关项目的系统调研、代码编制、测试、维护、软件文档制作等与软件开发有关的工作。
课程内容：Python基础语法、面向对象编程与程序设计模式、Python IO编程、Python数据分析基础、Python网络编程、Python并发与高效编程
培养目标：前期通过学习常量变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用等，掌握Python编程语言基础内容。中期主要涉及OOP基础知识，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想。讲解多任务的同时，也给学生们介绍常见数据结构和相应算法，注重表结构的处理，树结构的处理等知识，学完后学生会具备一定的数据结构和算法能力
◆ Python全栈开发基础
课程内容：Web页面开发、Web页面特效开发、数据持久化开发、Linux运维开发、Linux测试开发、服务器集群架构
培养目标：通过本模块的学习，学生不仅能够掌握js在网络前端中的使用，还能够把js作为一门通用语言来运用，为学生将来从事全栈工作打下坚实的基础；掌握Linux操作系统常用命令"掌握Linux操作系统的基础知识；掌握Linux自动化运维技巧""掌握测试原理；掌握Web端和移动端测试技能
◆ Python全栈开发项目实战
课程内容：Django框架、实战项目：仿《易果生鲜》在线商城、Flask框架、微信小程序开发、Django框架性能优化、系统架构
培养目标：具备可掌握的核心能力：1.可根据产品原型图开发网站的前端界面；2.可根据业务流程图开发网站的后台业务；3.可根据Web框架设计，开发对应的数据库；4.缓存服务器的操作和设计；5.异步任务的实现；6.完成基本的网站优化
◆ 网络爬虫
课程内容：爬虫与数据、多线程爬虫、Scrapy框架、Go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架
培养目标：可掌握的核心能力：
1.掌握爬虫的工作原理和设计思想；
2.掌握反爬虫机制；
3.通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，可以独立运用分布式爬虫框架实现大量数据的爬取
◆ 数据分析+人工智能
课程内容：数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、人工智能—深度学习、人工智能-量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化、人工智能—机器学习
培养目标：理解随机变量的数字特征的概念和性质；会利用性质计算随机变量的数字特征；了解可视化过程；图形绘制；掌握Matplotlib模块;掌握常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用。
