Linux基础 可掌握的核心能力 掌握基本的Linux系统操作 学习的目的 企业中不管是开发的Web项目，还是使用的SQL数据库，以及部署的爬虫，更不要说大数据，甚至是人工智能，无一例外的运行在Linux系统内，所以打好一个Linux基础可谓是必备技能 学以致用 通过带领大家搭建一个分布式文件系统来将我们所学常见Linux命令和Shell脚本实际应用 第*阶段主要内容 1、shell操作 2、系统管理 3、常用Linux命令 4、常用服务器ftp/ssh 5、编辑器vim/sublime 6、Awk、Sed 7、常见Linux系统 8、HDFS搭建
Python基础 可掌握的核心能力 1、掌握Python基础编程语法 2、建立起编程思维和面向对象思想 3、掌握常用的设计模式 4、掌握常见的排序算法 学习的目的 这阶段目的很明显，带领大家进入Python的世界，为了完成后面的项目，让大家打好一个Python的基础 学以致用 我们来做一个传统的飞机大战，让大家把Python基础贯穿起来，可以举一反三地开发自己的游戏 第二阶段主要内容 1、Python语法基础 2、Python字符串解析 3、Python时间和日历 4、Python文件操作 5、Python面向对象 6、设计模式 7、排序算法 8、异常 9、模块
数据库SQL 可掌握的核心能力 1、关系型数据库表的设计 2、各种数据库增删改查所有操作SQL语句的编写 3、SQL和NoSQL数据库的使用场景和设计难点 4、Python对各种数据库连接和操作代码便携 学习的目的 在企业中一定会用到关系型数据库或者NoSQL数据库，我们必须掌握各种数据库的各种操作方法。 学以致用 设计优酷视频，百度知道等知名网站的数据库和表结构 第三阶段主要内容 1、Linux下MySQL数据库 2、Linux下MySQL数据库 3、数据库设计和SQL标准 4、Python 数据库操作的库 5、Linux下MongoDB 非关系型数据库 6、SQL优化和数据库优化 7、ORM
Web全栈开发 可掌握的核心能力 1、掌握Django框架, 掌握模型的使用, 掌握视图的使用, 掌握admin模块 2、掌握Django框架, 掌握模型的使用, 掌握视图的使用, 掌握admin模块 学习的目的 通过学习Python主流框架掌握如何开发一个完备的企业级网站 学以致用 使用Django框架构建后端项目, 利用Django-admin快速开发后台管理系统; 使用Tornado框架构建能够支持高并发的Web项目 第五阶段主要内容 1、Django 框架开发 2、Nginx配置和uWSGI部署 3、RESTful接口开发 4、tornado 框架开发 5、电商平台项目 6、管理系统
人工智能（爬虫及搜索） 可掌握的核心能力 1、掌握各类HTTP调试器用法 2、了解网络爬虫编写的各种陷阱 3、能够把爬虫抓取下来的数据建立索引，并对数据进行搜索 4、能够根据数据量的大小和是否提供实时搜索，采用单机或分布式的索引引擎 学习的目的 1、让大家掌握现实中编写Python爬虫会遇到的方方面面的问题 2、必须掌握海量级数据的索引和搜索操作,方便从海量的数据中快速找到有用的信息 学以致用 爬虫：我们会对一个门户网站进行分布式、多代理、可暂停恢复的爬取。搜索：和百度搜索一样的爬虫搜索项目《千度一下》 第六阶段主要内容 1、Luence 2、ElasticSearch 3、Python网络爬虫 4、专业HTTP分析工具Fiddler的使用 5、实际爬虫Python编码问题 6、urllib2 的使用 7、Beautiful Soup 8、XPath & CSS选择器 9、Mechanize 10、PhantomJS
人工智能（大数据分析） 可掌握的核心能力 1、深入分布式文件系统HDFS 2、理解分布式资源管理框架Yarn 3、搭建分布式消息队列Kafka 4、能够把爬虫下来的数据简历索引，并搜索 5、精通分布式计算框架Spark（spark core，spark，Streaming，spark sql，spark mllib） 学习的目的 随着时代的发展，如今很多公司都达到了PB级的数据，那就需要一些特殊的大数据分析技能来解决一些业务需求 学以致用 通过大数据智能交通系统，一个企业中真实的项目来把这里大数据的核心常用组件应用起来，让大家足够应付当下工作中大数据开发分析的任务 第七阶段主要内容 1、Hadoop HDFS 2、Yarn分布式资源管理框架 3、Zookeeper搭建高可用 集群必要组件 4、Kafka大数据分布式消息队列 5、Spark计算框架 6、智能交通系统
人工智能（机器学习） 可掌握的核心能力 1、建立机器学习思想 2、掌握机器学习常用算法 3、掌握Python做机器学习常用模块 4、掌握海量数据基于分布式集群下做机器学习常用框架 学习的目的 人工智能在企业中越来越多应用在包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，岗位的需求只会越来越多，目前的薪资也是高的没有上限 学以致用 掌握以上都是在给我们这里的大项目打下良好的基础，这里用户画像系统、推荐系统都是企业真实价值非常高的项目！ 第八阶段主要内容 1、监督学习 2、无监督学习 3、线、Logistic回归 5、决策树 6、用户画像系统 7、图像识别 8、推荐系统 9、随机森林 10、朴素贝叶斯
人工智能（深度学习） 可掌握的核心能力 掌握前沿深度学习框架TensorFlow 学习的目的 人工智能目标是要做到拟人，或者尽可能的做到人能做到的事情，而能接近人的算法是神经网络，随着时代的发展神经网络这个算法进一步演化出来一个新的领域，即深度学习，目前深度学习已经在很多领域，例如图像识别、语音识别等有了很好的应用 学以致用 掌握以上都是在给我们这里的大项目打下良好的基础，这里图像识别是医疗领域企业真实价值非常高的项目！ 第九阶段主要内容 1、深度学习框架TensorFlow 2、CNN实战 3、RNN实战 4、图像识别
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和前夫同居的日子
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