一、培訓簡述
課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：
1.掌握Python基礎；
2.理解Python腳本的應用場景并掌握可視化界面的開發；
3.通過實際項目案例掌握Python的數據分析思路及方法。
4.Python調用Hadoop實現電影推薦功能。

二、培訓特色
本次培訓從實戰的角度對Python進行了全面的剖析，并結合實際案例分析和探討Python技術的應用場景，給Python相關從業人員以指導和啟迪。

三、培訓時長
     共計 3天，每天6課時

四、培訓大綱

時間	培訓模塊	培訓內容
第一天 上午	Python 函數與類	PyCharm環境搭建與GIT使用 變量、常量、邏輯語句介紹 數據結構之 List、Set、Tuple、Dict 缺省參數、可變參數、關鍵字參數、 Lambda函數、遞歸函數 函數的封裝與隨機數生成器 Python面向對象編程(封裝、繼承、多態) 模塊、包、Python標準庫介紹
第一天 下午	Scrapy框架實踐	Http協議理論介紹 Scrapy介紹與環境搭建 框架結構與工作原理介紹 網頁數據解析之xpath Selenium與“幻影”瀏覽器-PhantomJS 動態IP設置與反爬蟲技術 豆瓣電影站點爬取實踐 分布式爬蟲與數據入庫實現
第二天 上午	Python常用科學庫	Numpy科學庫介紹 數組的索引和切片 數組的運算(排序、通用函數、統計運算) 數組的存取操作 綜合案例：圖像變換 Pandas數據結構(Series,DataFrame) 數據運算（算術、排序、分組）
第二天 下午	Python數據可視化	Matplotlib庫 Seaborn可視化庫介紹 常用的數理統計公式介紹 直方圖、餅圖 折線圖、散點圖 高級圖表 (散點圖、箱線圖、云圖) 采用可視化實現銀行客戶畫像
第三天 上午	常見分析算法介紹	歐式距離與K-近鄰算法介紹 數據清理、特征值分析 Train_test_split分割訓練集與測試集 模型訓練與超參數介紹 交叉驗證與網格搜索 K-近鄰實現就近酒店入住推薦系統
第三天 下午	Python + Hadoop數據推薦	數據三種形態與分布式數據庫 Hadoop安裝與啟動 Python + MapReduce編程實戰 Hadoop中的Shuffle與Sort原理應用 MapReduce架構分析 電影相似度原理分析 Python + Hadoop編寫電影推薦代碼

劉老師
十幾年軟件研發經驗，8年企業培訓經驗，對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究，精通J2EE企業級開發技術。Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲技術、基于Scikit-Learn機器學習框，Tensorflow深度學習框架、人臉識別技術。
區塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS
精品課程

• Python核心編程與快速入門
• Django Web開發、Scrapy爬蟲實踐
• Numpy與Pandas數據統計與分析技術
• Python機器學習 (K-近鄰、貝葉斯、決策樹、隨機森林、K-均值、線性回歸)
• Tensorflow 深度學習與人臉識別技術
• Java SSH高級應用開發最佳實踐
• Spring Boot與Spring Cloud
• 設計模式最佳實踐
• 區塊鏈、比特幣、以太坊智能合約應用實踐
• Solidity Truffle智能合約最佳實踐
• Hyperledger Fabirc 聯盟鏈架構實現

教學風格
豐富的企業應用軟件開發經驗，深厚的軟件架構設計理論和實踐。專業而豐富的培訓教學技能，將深奧的技術理論與企業實踐有機融合，通過輕量化、深入淺出的授課方式讓學員在愉悅中獲取知識。