上海人工智能+Python全棧培訓課程

360°貼心服務(wù)，保護學習之路

1.學習氛圍：“師者授課幽默，學者受益匪淺”，把每個知識點抽絲剝繭，讓學員的理解達到知其然且知其所以然的程度。

2.自習管理：每天早晚自習，為培訓班安排一名優(yōu)秀 的技術(shù)指導老師，利用自習的時間解答學員問題，鞏固和加強課上知識。

3.末位輔導：對階段性考試成績差的學員進行一對 一或一對多的輔導，讓他們盡快克服自卑心理， 及時趕上學習進度，增強自信。

4.教學反饋：“學有目標，習有綱領(lǐng)”，有任何問題、想法、建議、意見都可以隨時反饋并能及時得到相關(guān)答復。

5.階段測試：階段課程結(jié)束，對于階段知識點進行綜合測評，大幅度提高學員掌握知識的綜合運用能力。

6.能力評定：從學員的基本信息到技術(shù)掌握能力，從團隊協(xié)作能力到計劃總結(jié)能力，全方面了解自己，查漏補缺，綜合提高。

7.就業(yè)指導：配有專門負責就業(yè)的老師對學員進行就業(yè)指導，從簡歷的制作開始，幫助學員通過簡歷帶給面試官耳目一新的感覺。

8.生活關(guān)懷：從學員的學習心態(tài)到生活協(xié)助，從課上班級氛圍塑造到課下多彩的班級活動，班主任暖心鼓勵相伴。

 

真實項目貫穿全程

1.個人博客項目：

項目簡介：個人博客項目作為一種新的生活方式已經(jīng)被越來越多的人所接受，并且改變傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)和社會結(jié)構(gòu)。本項目支持對帖子的增刪改查功能。

項目特色：掌握使用 HTML, CSS等技術(shù)實現(xiàn)靜態(tài)網(wǎng)站的制作，掌握使用JavaScript, JQuery 等框架實現(xiàn)動態(tài)頁面, 使網(wǎng)頁更具交互性。采用Redis作為緩存和Session加快響應速度。

2.大型電商網(wǎng)站項目：

項目簡介：某電商公司的在線購物平臺項目,主要方便廣大用戶在線購物的需求, 快速下單, 在家就可享受到愉快購物的便捷,產(chǎn)品類別包括家居家紡,食品酒水,男裝,女裝,數(shù)碼家電,母嬰玩具等產(chǎn)品. 為了方便管理商品, 此項目還有一套完善的后臺管理功能, 支持對貨品的增刪改查功能。

項目特色：掌握使用 HTML, CSS, Bootstrap 等技術(shù)實現(xiàn)靜態(tài)網(wǎng)站的制作，掌握使用JavaScript, JQuery 等框架實現(xiàn)動態(tài)頁面, 使網(wǎng)頁更具交互性，掌握使用輕量級框架Tornado實現(xiàn)非阻塞異步特性的項目，前臺使用Tornado構(gòu)建, 支持高并發(fā)的請求，項目整體采用前后端分離的架構(gòu)模式, 采用Restful風格接口實現(xiàn)前后端通信, 使用json數(shù)據(jù)格式進行傳輸, 方便后期擴展到App, 實現(xiàn)代碼復用，采用Redis集群作為緩存和Session服務(wù)器, 加快響應速度，采用Websocket實現(xiàn)平臺運營管理系統(tǒng)實時接收后端服務(wù)器推送消息，使用Git來管理企業(yè)級項目的代碼。

3.互聯(lián)網(wǎng)電商數(shù)據(jù)爬蟲項目：

項目簡介：

1、大型門戶網(wǎng)站和大型婚戀交友網(wǎng)站積累了海量信息，提取有用的價值，應用于數(shù)據(jù)挖掘、海量數(shù)據(jù)分析、市場分析（包括熱點資訊、關(guān)鍵詞點擊、輿情分析、市場分析、個人信息分析等情況），掌握爬蟲技術(shù)顯得尤為重要。

2、項目具體有如下子模塊:

·引擎模塊: 負責控制整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程，進行事務(wù)處理的觸發(fā)（包括請求鏈接、存儲數(shù)據(jù)）。

·調(diào)度模塊：維護請求隊列，接受新入列請求，發(fā)送請求后供引擎模塊控制。

·下載模塊：抓取網(wǎng)頁、解析網(wǎng)頁并將結(jié)果返還給引擎模塊。

·數(shù)據(jù)存儲模塊：將解析到的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中。

項目特色：使用Python urllib、urllib2、requests等網(wǎng)絡(luò)模塊；使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模塊進行數(shù)據(jù)提??；XPath語法規(guī)則和各CSS Selector的使用；使用Selenium+PhantomJS(headless)實施動態(tài)HTML抓取。

4.微博營銷數(shù)據(jù)挖掘項目：

項目簡介：該項目主要利用Spark集群強大的計算能力和機器學習能力對微博的大批量微博信息進行分析，分析大家討論的熱議的話題，達到感知用戶行為和使用習慣，達到確定產(chǎn)品業(yè)務(wù)營銷推廣走向的目的。

項目特色：使用Python語言API基于Spark Core核心編程對海量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，以及數(shù)據(jù)特征抽取，構(gòu)建好訓練集后使用Spark MLlib來進行算法的應用，以及利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來進行效果展示。

5.智慧交通分析項目：

項目簡介：城市中每時每刻都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，應用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和可視化技術(shù)，利用基于內(nèi)存迭代的分布式計算框架Spark，對海量的卡扣數(shù)據(jù)進行多維度的分析，統(tǒng)計分析每個卡扣的流量，卡扣轉(zhuǎn)化率，緝查布控，實時統(tǒng)計道路的擁堵情況等。

項目特色：項目會使用真實的數(shù)據(jù)。智能交通項目中使用數(shù)據(jù)倉庫，使用Spark SQL組合處理數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，使用到SparkStreaming實時計算道路的擁堵情況和稽查布控，分析出的數(shù)據(jù)可以改進城市規(guī)劃，緩解交通擁堵，抓捕罪犯。

6.用戶畫像分析系統(tǒng)項目：

項目簡介：用戶畫像是真實用戶的虛擬代表,是建立在一系列真實數(shù)據(jù)之上的目標用戶模型。通過用戶調(diào)研去了解用戶,根據(jù)他們的目標、行為和觀點的差異,將他們區(qū)分為不同的類型,然后每種類型中抽取出典型特征,賦予名字、照片、一些人口統(tǒng)計學要素、場景等描述,就形成了一個人物原型。通過人物原型，可以給用戶更加精準的搜索和推薦結(jié)果。

項目特色：根據(jù)用戶歷史瀏覽數(shù)據(jù)，對用戶進行行為分析，精準建模。通過用戶模型，可以對用戶進行精準推薦，精準投放廣告。