人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。 01來看看Python為什么如此受歡迎

全球前四大流行語言之一 01

根據TIOBE新排名 ，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為全球前4大流行語言。且，國內目前百度指數搜索量已經超越Java，與C++，即將成為國內受歡迎的開發語言。

無所不能的“膠水”語言 02

Python被廣泛應用于后端開發、游戲開發、網站開發、科學運算、大數據分析、云計算，圖形開發等領域；Python在軟件質量控制、提升開發效率、可移植性、組件集成、豐富庫支持等各個方面均處于先進地位。

很容易從小白變大神 03

python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向對象等優點，它的面向對象甚至比java和C#.net更徹底；從事Python開發，所從事的工作機會和工作崗位及工作內容可選擇的余地很多，未來發展的空間也很大。

物以稀為貴 人少薪資高 04

據統計，Python人才需求量每日高達5000+,但目前市場上會 Python的程序員少之又少, 競爭小，很容易快速高薪就業。從Python開發者薪資的變化趨勢來看，目前Python正處于行業爆發初期的風口上。

02高薪高大上行業使用Python

爬蟲開發

將網絡一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據采集以及處理。

網絡編程

網絡編程在生活和開發中無處不在，哪里有通訊就有網絡，它可以稱為是一切開發的以及處理。

金融分析

金融分析包含:金融知識和Python相關模塊的學習，手把手帶你從金融小白到開發量化交易策略的大拿。

IT自動化開發

將靜態的設備結構轉化為根據T服務需求動態彈性響應的策略,真刀真槍的帶你開發企業中常用的項目。

人工智能+機器

人工智能時代來臨，萬和IT引入深度機器學習課程。

Web開發

前端部分，手把手開發動態網頁;后端部分，實現并使用自己的微型Web框架

03精心定制的課程體系

課程安排 階段python核心編程

時間 內容 培訓目標 備注 Python開發環境 認識操作系統；認識python；開發環境pycharm 基礎語法 1. 注釋；變量以及類型；標識符；輸出/輸入； 2. 控制語句使用思路、運算符；數據類型的轉換； 3. 字符串介紹；字符串的輸出/輸入；下標和切片；字符串常見操作； 4. 列表的操作；元組操作；字典操作 函數 1.函數的概念；函數的定義和調用；函數的文檔說明； 2.函數參數；函數的返回值； 3.種函數的類型；函數的嵌套調用； 4. 局部變量；全局變量； 5.函數應用：學生管理系統（函數版）； 6.引用；函數參數高級；遞歸函數；匿名函數； 文件操作 1.文件介紹；文件的打開與關閉；文件的讀寫； 2.應用練習：文件拷貝； 3.文件的隨機讀寫定位概念的理解； 4.文件重命名、刪除； 文件夾的相關操作； 5.應用練習:批量修改文件名； 6.文件應用:學生管理系統(文件版)； 面向對象 1.面向對象編程介紹；類和對象；類的定義； 2.創建對象；魔法方法；self； 3.保護對象的屬性；__del__()方法； 4.單繼承；多繼承；重寫方法以及調用被重寫的方法；多態；類屬性和實例屬性； 設計模式與異常處理 1．工廠模式；單例模式；__new__()方法； 2. 異常；捕獲異常；異常的傳遞；自定義異常；異常處理中拋出異常； 模塊 1.模塊制作；模塊發布； 2.模塊安裝；模塊使用； 3. import 語句；from…import 語句；rom…import* 語句; 銀行ATM模擬程序 1. 項目分析與設計； 2. 銀行卡類，主要用來存儲賬戶信息，包括卡號、密碼、用戶名、余額四個屬性，另外寫了一個構造方法。 3. ATM機類，主要用來查詢和修改銀行卡的信息，寫了五個方法，以銀行卡類的對象作為參數，實現銀行卡查詢（包括卡號、密碼、用戶名、余額）、存款（銀行卡余額增加）、取款（銀行卡余額減少）、修改銀行卡密碼、退卡（退出程序）等功能；

第二階段python和Linux高級編程

時間 內容 培訓目標 備注 Linux基本命令 1. shell操作；文件和目錄；文件屬性修改命令；查找與檢索命令； 2. 磁盤管理；壓縮包管理；進程管理；用戶管理；網絡管理； 3. 其他命令；常用服務器ftp/ssh/samba；編輯器vim/sublime/gedit； 4. gcc工具鏈；ubuntu軟件安裝與卸載； 5. RedHat軟件安裝與卸載；centOS軟件安裝與卸載 網絡編程與多任務 1. 多任務-進程；多任務-協程；多任務-線程； 2.網絡-udp；網絡-tcp；收發文件夾； 3.網絡協議與數據包解析; 實戰項目：mini-web服務器 1. web服務器的運行原理、MySQL數據庫操作和設計； 2. 元類對數據庫封裝的設計思想； 3. 并發服務器模型；靜態頁面；正則表達式解析； 4.動態頁面；log日志；數據庫mysql應用；數據庫mysql應用； 5.mysql與python交互；mysql的ORM實現；mini-web服務器框架集成； 6.項目驗收與總結

第三階段web開發

時間 內容 培訓目標 備注 靜態頁面 1.html入門；css入門；css高級； 2. css高級； 動態頁面 1. JavaScript編程；DOM操作； 2. JQuery；JQuery高級； 3.JQuery高級； 4.項目：電商頁面綜合特效； Django框架開發 1.Django入門；Django模型； 2.Django視圖； 3.Django模板；Django常用； 項目：電商平臺 1.GIt版本控制；Redis開發； 2.購物電商平臺項目編碼； 3.Django高級第三方模塊； 4.Nginx配置和uWSGI部署； Flask web框架 1.Flask入門；模板與表單； 2.數據庫；第三方擴展和部署 公眾號開發 1.公眾號類別；開發原理； 2.服務器驗證； 3.公眾號接收與發送消息； 4.公眾號菜單；jssdk包開發 項目：租房網o2o 1.RESTful接口開發； 2.移動端Web生活類o2o項目編碼；

第四階段爬蟲開發

時間 內容 培訓目標 備注 爬蟲開發 1.爬蟲知識體系和urllib2庫基本使用；urllib2高級與Requests模塊； 2.結構化數據和非結構化數據提取；多線程爬蟲+Selenium+PhantomJS； 3.定向抓取互聯網中指定領域的海量信息； 4.數據分析,清洗數據,進行數據分析和挖掘； Mongodb應用開發 1.基本使用增刪改查；聚合操作； 2.備份和恢復； 3.Mongodb和python交互； Scrapy框架 1.配置安裝、入門案例； 2.Scrapy Shell； 3.item Pipline、Spider； 4.CrawlSpider； 5.Downloader Middlewares； 6.Settings； Scrapy-redis分布式組件 1.Scrapy-redis提供了下面四種組件（components）：(這四個模塊都要做相應的修改)； 2.Scheduler； 3.Duplication Filter； 4.Item Pipeline； 5.Base Spider； 實戰項目：IT桔子分布式爬蟲 1.IT桔子是關注IT互聯網行業的結構化的公司數據庫和商業信息服務提供商； 2.IT桔子致力于通過信息和數據的生產、聚合、挖掘、加工、處理，幫助目標用戶和客戶節約時間和金錢、提高效率，以輔助其各類商業行為，包括風險投資、收購、競爭情報、細分行業信息、國外公司產品信息數據服務等； 3.需求：運用分布式爬蟲，實現規模化數據采集。采集頁面下所有創業公司的公司信息:

第五階段人工智能（機器學習、深度學習）

時間 內容 培訓目標 備注 數學基礎 1.微積分與概率論基礎； 2.線性代數與矩陣運算； 3.數理統計與參數估計； 4.凸優化基礎； 5.梯度下降和擬牛頓、熵模型 數據分析 1.科學計算numpy、pandas； 2.分析策略；數據可視化matpalotlib； 3.自然語言處理NLTK； 機器學習 scikit-learn；機器學習與特征工程； 分類算法；回歸與非監督學習。 1 .numpy數據處理Ipython入門、numpy導入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數據丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數據分析、pandas數據處理、pandas繪圖函數、pandas讀取數據、學生使用pandas練習數據處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數積分、scipy實現登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4.matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風格和樣式 、matplotlib基礎知識、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導數回顧、實例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實例、貝葉斯實例； 8.SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例 機器學習項目 算法與項目相結合，選擇經典kaggle項目，從數據預處理開始一步步代碼實戰帶大家快速入門機器學習。選擇經典案例基于真實數據集，從數據預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數據的分析和模型的建立。使用pandas進行數據的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立 實戰案例： 1.人臉識別； 2.手跡識別； 3.預測年收入； 4.自動臉補全； 5.使用聚類手寫數字識別； 6.汽車車牌識別； 深度學習 1.TensorFlow框架開發； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經網絡基礎、全連接神經網絡與實現； 4.卷積神經網絡網絡與實現； 5.項目：圖像識別； 深度學習項目實戰 基于深度學習最火Tensorflow框架實戰，結合案例演示如何應用框架構造神經網絡模型并完成案例任務 使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰，從數據預處理開始一步步構建網絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數據，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！

第六階段自動化運維

時間 內容 培訓目標 備注 LAMP 環境編譯及 Apache 配置 1. LAMP 環境編譯； 2. Apache 基本選項及應用案例； 3. 彈性云計算； 4. 云存儲； 5. 云數據庫； Nginx 服務 1. LNMP 安裝與管理； 2. FastCGI 模式； 3. 修改 Nginx 配置文件； 4. 配置 Nginx 虛擬主機； 5. 代理負載均衡技術； 6. Nginx 反向代理； 7. 模塊設置； iptables 防火墻 1. 防火墻概述； 2. TCP_wrappers 防護機制； 3. iptables 防火墻語法； 4. 常用防火墻腳本； 5.將 iptables 作為 NAT 路由器； Ansible 1. Ansible 簡介； 2. 安裝配置與運行； 3. Ansible 使用； 4. Ansible-API 的使用； 自動化運維工具SaltStack 1. saltstack 介紹； 2. saltstack 安裝運行； 3. saltstack 的使用； 4. saltstack API 使用； Docker自動化管理平臺開發 1.Docker介紹、安裝與基本使用； 2.Docker API介紹與調用； 3.通過API對docker鏡像庫、docker contoiner進行管理； 4.通過web管理所有docker contoiner的增刪改查及； 5.狀態監測與監控系統對接實現docker容器狀態的監測； 運維綜合實戰：saltstack與docker結合構建高可用和自動發現服務 架構說明：管理員在salt-master端使用python程序啟動容器，向redis注冊信息，包括容器名字、IP、端口等。master端會根據這個信息實時生成pillar數據，再根據相應的states文件，就能定期更新haproxy配置和reload服務。

可獲得的原廠認證 （選修）

時間 內容 培訓目標 備注 HCNA-Big Data（華為認證-大數據管理員認證） 大數據行業與技術趨勢、HDFS分布式文件系統技術、apReduce和YARN分布式計算引擎技術、Spark基于內存的分布式計算技術、Kerberos&Ldap技術及應用、 HBase分布式數據庫、 Hive數據倉庫工具、Loader數據轉換、Flume海量日志聚合、 Solr數據搜索、 Kafka訂閱消息系統、 Oozie工作流引擎、 Zookeeper集群分布式鎖設施、 Streaming數據傳送技術、 Hue圖形化管理、FusionInsight HD解決方案介紹、FusionInsight HD集成設計、FusionInsight HD安裝部署、 FusionInsight HD產品維護 HCNP-Big Data（華為認證-大數據開發者認證） 大數據行業與技術趨勢、 HDFS分布式文件系統技術、MapReduce和YARN分布式計算引擎技術、Spark基于內存的分布式計算技術、Kerberos&Ldap技術及應用、 HBase分布式數據庫、 Hive數據倉庫工具、Loader數據轉換、Flume海量日志聚合、 Solr數據搜索、 Kafka訂閱消息系統、 Oozie工作流引擎、 Zookeeper集群分布式鎖設施 HCIE-BigData(華為認證互聯網專家-大數據) Linux、數據庫、python開發、華為 FusionInsight、FusionInsight LibrA 實驗、華為企業級的大規模并行處理數據倉庫平臺FusionInsightLibrA的架構、功能特性、數據庫設計、數據庫數據導入導出、數據庫調優及數據庫開發等；數據挖掘的理論（包括數據預處理、數據倉庫、分類、聚類、關聯規則等）以及使用華為企業級大數據挖掘平臺FusionInsightMiner和基于華為云的企業智能平臺EI（EnterpriseIntelligence）的基礎服務-MLS（MachineLearningService，機器學習服務）進行數據深度分析和挖掘 HCNA-Cloud(華為認證網絡工程師—云計算) 云計算原理、云計算關鍵技術，華為云計算軟硬件架構和部署管理,桌面云通用技術及應用，并具備協助設計和部署云計算平臺以及使用華為云計算設備實施設計 HCNP-Cloud(華為認證網絡工程師— 華為云解決方案介紹，云計算技術和高級技術，云解決方案安全架構，云解決方案項目設計和部署，運維管理和故障處理。華為虛擬化數據中心，桌面云和大數據分析平臺的設計和部署流程，并具備使用華為對應產品和解決方案進行實施。 (云計算)HCIE-Cloud(華為認證互聯專家—云計算) 云計算解決方案、桌面云解決方案、華為FusionSphere OpenStack虛擬化云平臺和ManageOne管理系統；覆蓋云計算技術和華為云計算產品與方案。ICT云計算解決方案的規劃設計、部署、維護和優化，以及使用華為云計算產品構建企業云計算解決方案 HCNA-Security（華為安全認證） 網絡安全基礎知識，防火墻基礎知識和部署，防火墻訪問控制列表技術，防火墻動態地址轉換技術，防火墻VPN(Virtual Private Network)技術，華賽安全產品介紹 HCNP-Security 防火墻的高可靠性應用，虛擬防火墻技術，入侵和防御技術，異常流量清洗，防病毒、web過濾、防垃圾郵件技術，終端安全技術。面向中小型企業的網絡安全技術，并具備獨立設計中小企業安全網絡以及使用華賽防火墻設備實施設計

04來萬和學習都有哪些優勢

師資

課程優勢

一名好老師可以讓你短時間擁有和老師一樣牛的本領。萬和python課程，8年以上教學經驗，任職于大型軟件互聯網企業架構師級別的大牛老師，手把手親自授課。

教學

課程優勢

萬和IT教育所有課程，當然也包括Python課程，全程小班面授非視頻教學，階段性能力測試，質量更有。聽不懂隨時喊“咔”；一時學不會，后期重學。

項目

課程優勢

我們信奉實干才是硬道理！企業項目，真實演練。從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等多個角度幫你快速掌握最科學合理的開發流程。

費 用

課程優勢

一時失意，讓萬和幫你東山再起。萬和IT教育與百度金融，中國銀行等正規金融機構簽訂戰略合作協議，所有課程支持學費分期，更有先上課就業后再付費的優惠等著您。

05Python+人工智能，部分項目展示

01

今日頭條CTR廣告點擊量預估

點擊率預估是廣告技術的核心算法之一，它是很多廣告算法工程師喜愛的戰場。廣告的價值就在于宣傳效果,點擊率是其中最直接的考核方式之一,點擊率越大,證明廣告的潛在客戶越多,價值就越大,因此才會出現了刷點擊率的工具和技術。通過對于點擊量的評估，完成對于潛在用戶的價值挖掘

02

公安系統圖像檢索

本項目基于卷積神經網在訓練過程中學習出對應的『二值檢索向量』，對全部圖先做了一個分桶操作，每次檢索的時候只取本桶和臨近桶的圖片作比對，而不是在全域做比對，使用這樣的方式提高檢索速度，使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷積神經網絡，并完成模型訓練以及驗證

06這里有牛叉的師資團隊

劉老師

教學專長：熟悉Python、Oracle、MySQL等多種主流編程語言和數據庫系統。熟悉軟件從項目開發、測試、實施以及交付的全流程，在性能測試、自動化測試及軟件質量管理等方面的人才培養上具有較高的建樹。 個人履歷：17年IT行業從業經驗，在軟件開發，測試和管理各個領域都有長時間的經驗積累。