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传统教育改革 开启“全民学Python”时代

教育部考试中心于2017年10月发布通知,决定自 2018年3月起,在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目从2018年起信息技术教材编程语言替换为Python。

“薪”有所望 未来可期

8月“夏”不为“利”

本月报名立减2000 元(已领取713名)
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光环大数据学员高薪见证, 下一个就是你!

培训学员基本情况统计
  • 光环大数据七月就业情况
    • 月薪过万

      51%
    • 平均薪资

      14200
    • 最高薪资

      30500
    • 就业率

      87%
  • 光环大数据六月就业情况
    • 月薪过万

      60%
    • 平均薪资

      12600
    • 最高薪资

      28300
    • 就业率

      95%
  • 光环大数据五月就业情况
    • 月薪过万

      68%
    • 平均薪资

      13400
    • 最高薪资

      27800
    • 就业率

      92%
  • 光环大数据四月就业情况
    • 月薪过万

      73%
    • 平均薪资

      12680
    • 最高薪资

      27000
    • 就业率

      89%

姓名 学历 年龄 职位 入职单位 薪水 福利

  • 郭** 本科 25 Python爬虫工程师 长**责任公司 11000 五险一金
  • 徐* 专科 27 Python全栈工程师 *飞金融 12000 五险一金
  • 海** 本科 24 Python后端工程师 *策软件 11000 五险一金
  • 王* 本科 27 Python数据分析师 *游网 16000 五险一金
  • 卢** 专科 25 Python爬虫工程师 *网达 13000 五险一金
  • 张* 本科 25 Python前段工程师 *牛网 10000 五险一金
  • 叶* 本科 26 Python全栈工程师 **金服 15000 五险一金
  • 李* 本科 28 Python前段工程师 **拉 12000 五险一金

工匠精神的证明:优秀源于每个值得放大的细节

光环精益求精,引领行业标准,学习流程全方位细节打造,更加科学的培养方案

评分标准

    满分100分

  • ■ 作品
  • ■ 专业知识
  • ■ 软件应用
  • ■ 老师评分
  • ■ 出勤率
  • ■ 阶段考核
  • ■ 项目实战
  • ■ 项目答辩
  • ■ 表达能力
  • ■ 其他

综合评定学员能力

  • 明星
    学员
    90分以上
  • 卓越
    学员
    80-90分
  • 优秀
    学员
    70分以上

推荐企业

上市公司
上市公司
大型企业
大型公司
中型公司

预计薪酬

月薪15-25K
月薪10-15K
月薪8-12K

8月“夏”不为“利”

本月报名立减2000 元(已领取713名)
现在申请

课程由浅入深,采用项目实战式教学

每个知识点都会精心设计一个实战案例,学完可达两年工作经验

阶段一:Python初级市场价值:3000/月

  • 1.Python集成环境搭建

    1、Unix & Linux 安装

    2、Window平台安装 Python

    3、MAC 平台安装 Python

    4、Python环境变量配置

    5、交互式解释器运行

    6、命令行脚本运行

    7、集成开发环境 PyCharm

  • 2.Python基本语法

    1、Python 常量与变量

    2、Python 数与字符串

    3、Python 数据类型

    4、Python 认识标识符

    5、Python 对象

    6、Python 行与缩进

    7、Python 定义函数

  • 3.运算符/运算符优先级

    1、Python运算符简介

    2、Python运算符实际运用

    3、Python运算符重要特点

    4、Python运算符优先级

    5、运算符基本规律与特点

    6、Python的各类表达式

  • 4.Python控制流

    1、认识 Python 控制流

    2、认识分支结构 -if

    3、认识循环结构 -while

    4、认识循环结构 -for

    5、Break 语句

    6、Continue 语句

    7、Python控制流实践

  • 5.Python函数

    1、认识Python函数

    2、Python函数调用

    3、Python的各类参数

    4、函数的使用与返回值

    5、文档字符串

    6、Python变量作用域

    7、全局变量与局部变量

  • 6.Python模块

    1、Python模块的引入

    2、Python字节编译

    3、From…Import详解

    4、认识__name__属性

    5、自定义模块

    6、dir()函数

    7、模块的缓存

  • 7.Python编程开发

    1、PYQT实现GUI工具

    2、与c、java之间的互动调用

    3、Python在Linux中的开发

    4、GitHub的使用

    5、python程序开发

    6、Python api及二次开发

  • 8.Python序列

    1、Python字符串定义

    2、Python应用及Bytes操作

    3、Python元组和列表操作

    4、列表推导式

    5、序列类型间转换

    6、索引及切片

项目练习一:猜拳小游戏开发

项目练习二:编写刷微博访问量脚本

阶段二:Python进阶市场价值:5000/月

  • 1.Python内置函数

    1、Python内置函数分类

    2、Python数学运算类

    3、Python类型转换类

    4、Python序列与对象操作

    5、Python反射与变量操作

    6、Python交互与文件操作

    7、Python编译执行与装饰器

  • 2.Python面向对象

    1、创建类与实例

    2、Python内置类属性

    3、python对象销毁

    4、Python类的继承

    5、Python方法重写

    6、Python基础重载方法

    7、Python类属性与方法

  • 3.Python正则表达

    1、re.match函数

    2、re.search方法

    3、检索和替换

    4、正则表达式对象

    5、正则表达式修饰符

    6、正则表达式模式

    7、正则表达式实例

  • 4.Python CGI编程

    1、Web服务器支持及配置

    2、CGI环境变量

    3、GET和POST方法

    4、CGI中使用Cookie

    5、检索Cookie信息

    6、文件下载对话框

  • 5.Python 网络编程

    1、Socket函数编程

    2、客户端与服务器

    3、UDP编程

    4、Socket对象方法

    5、SocketServer模块

    6、TCP通信与UDP通信

    7、多任务处理

  • 6.Python XML解析与GUI

    1、Python对XML的解析

    2、Python使用SAX解析xml

    3、Parser方法解析

    4、使用xml.dom解析xml

    5、Tkinter 编程

    6、标准属性与几何管理

  • 7.Python经典开发

    1、经典类与新式类的区分

    2、Python异常捕获

    3、Python程序运行规则

    4、Python异常捕获及处理

    5、Python文件访问及处理

    6、python与echarts

    7、Python MySQL API操作

  • 8.Python高级编程

    1、迭代器与生成器

    2、Python程序编程进阶

    3、Python GUI编程思路

    4、Python运算符优先级

    5、PyQT图形化编程

    6、Python XML与HTML处理

    7、正则表达式

项目练习一:电子购物车项目

项目练习二:21点小游戏开发

阶段三:数据库应用市场价值:6000/月

  • 1.数据库基础

    1、数据库概念介绍

    2、MySQL安装与登录

    3、数据库创建与删除

    4、表结构创建与查看

    5、字段类型与数据类型

    6、字段增加,重命名,删除

  • 2.Mysql数据库

    1、数据库基础知识/p>

    2、SQL理论基础和数据类型

    3、DDL、DML、DQL语句

    4、函数和关联查询

    5、子查询、约束、视图

    6、编程 存储过程,触发器

    7、SQL查询案例和优化

  • 3.Redis数据库

    1、redis简介

    2、string操作

    3、list操作

    4、hash操作

    5、set操作

    6、sorted set操作

    7、redis持久化

  • 4.数据库设计

    1、数据库设计及运行管理

    2、数据库设计过程讲解

    3、概念结构设计与ER图

    4、逻辑结构设计与ER转换

    5、数据流图与数据字典

    6、数据库设计物理模型

    7、数据库事务与隔离级别

  • 5.NoSQL数据库

    1、NoSQL 简介

    2、NoSQL 应用场景分析

    3、NoSQL 的优缺点详解

    4、NOSQL的CAP定理

    5、NOSQL可用性及一致性

    6、NoSQL 数据库分类

    7、BASE模型及CAP理论

  • 6.数据库范式及ACID特性

    1、数据库的范式的实例

    2、数据库设计三大范式应用

    3、数据库管理系统事务

    4、数据库ACID的四大特性

    5、数据库四大特性应用

    6、分库分表大数据解决方案

    7、分库分表实施与分析

  • 7.MongoDB

    1、mongodb介绍

    2、mongodb安装

    3、mongodb工具使用

    4、mongodb基础命令

    5、mongodb操作符

    6、mongodb高级命令

    7、mongodb分布式部署

  • 8.Python使用数据库

    1、数据库调用连接

    2、创建数据库表

    3、数据库插入操作

    4、数据库查询操作

    5、数据库更新操作

    6、删除操作

    7、执行事务与错误处理

项目练习一:图书馆管理系统

项目练习二:物流信息管理平台

阶段四:WEB前端开发市场价值:6000/月

  • 1.HTML基础与应用

    1、HTML基本介绍

    2、HTML语法规范

    3、基本标签介绍

    4、表单介绍

    5、Table标签

    6、DIV布局介绍

    7、HTML列表详解

  • 2.CSS层叠样式表

    1、CSS简介及文字样式

    2、盒子模型

    3、布局及定位

    4、CSS选择器

    5、CSS3动画效果

    6、CSS3新增选择器

    7、CSS实战案例

  • 3.JavaScript基础

    1、JavaScript基本语法

    2、JavaScript数据类型

    3、JavaScript对象与函数

    4、JavaScript作用域与事件

    5、JavaScript字符串与运算符

    6、JavaScript语句与循环

    7、JavaScript正则表达式

  • 4.JavaScript进阶

    1、JavaScript函数

    2、JavaScript函数调用

    3、JavaScript对象

    4、JavaScript数组与运算

    5、内置对象和自定义对象

    6、JavaScript DOM操作

    7、表单验证

  • 5.jQuery应用

    1、Jquery简介

    2、Jquery选择器

    3、Jquery中事件操作

    4、Jquery的动画效果

    5、使用Jquery完成Dom操作

    6、Jquery封装函数

    7、Jquery案例

项目练习一:个人登录页面制作

项目练习二:个人微博设计实现

阶段五:Django框架市场价值:8000/月

  • 1.网络协议

    1、网络协议整体知识

    2、TCP协议

    3、UDP协议

    4、FTP协议

    5、SMTP协议

    6、POP3协议

    7、HTTP协议

  • 2.Django介绍

    1、django简介

    2、django安装

    3、django文档

    4、django架构

    5、djangoMTV模式

    6、django项目构建

  • 3.Django视图

    1、视图介绍

    2、URL调度器

    3、视图功能

    4、视图装饰器

    5、请求request

    6、响应response

    7、django内置视图

  • 4.Django模板

    1、模板介绍

    2、模板配置

    3、模板加载

    4、模板变量

    5、模板标签

    6、模板过滤器

    7、模板继承

  • 5.Django模型

    1、模型介绍

    2、模型配置

    3、模型field

    4、模型关系

    5、模型方法

    6、模型应用SQL

    7、模型迁移到数据库

  • 6.Django中间件

    1、中间件介绍

    2、中间件配置

    3、中间件函数

    4、中间件类

    5、process_view方法

    6、处理流式响应

    7、异常处理

  • 7.Django项目部署

    1、搭建服务器

    2、安装nginx

    3、安装python

    4、安装uwsgi

    5、配置nginx

    6、修改项目配置

    7、项目部署到nginx

  • 8.Flask基本入门

    1、Flask简介

    2、URL规则与视图函数

    3、URL变量类型过滤

    4、Flask基本请求

    5、Flask应答与对话

    6、构造JSON响应

    7、Flask重定向

项目练习一:童装商城网站项目

项目练习二:学生管理系统

阶段六:云计算平台市场价值:12000/月

  • 1.IaaS/Paas/SaaS

    1、云计算三大服务模式介绍

    2、如何理解云计算三大模式

    3、IaaS 基础架构即服务

    4、PaaS 平台即服务

    5、SaaS 软件即服务

    6、IaaS、PaaS和SaaS及其区别

  • 2.Nginx简单配置使用

    1、环境部署及安装 nginx

    2、常用编译参数认识

    3、nginx.conf 配置文件

    4、通用设置与http 服务器

    5、SSL 的配置

    6、nginx 负载均衡反向代理

    7、反向代理时的缓存相关设定

  • 3.Docker部署应用

    1、安装环境说明与组件安装

    2、Docker命令使用

    3、搜索与下载镜像

    4、Docker容器中运行命令

    5、容器与显示容器标准输出

    6、容器中安装程序或服务

    7、创建容器,并用ssh登录

  • 4.管理工具Git

    1、Git简介与安装

    2、工作区与暂存区

    3、管理修改与删除

    4、Git远程仓储与分支管理

    5、Git与标签管理

    6、GitHub的使用

    7、自定义Git与码云使用

  • 5.部署工具Fabric

    1、Fabric部署工具认识

    2、Fabric环境配置

    3、执行本机操作

    4、混搭整合远端操作

    5、多目标服务器

    6、Fabric扩展

    7、Fabric常用api

项目练习一:Git管理博客系统

项目练习二:nginx代理访问

阶段七:Python爬虫市场价值:14000/月

  • 1.爬虫基本入门

    1、爬虫介绍

    2、http协议

    3、html、json学习

    4、爬虫作用

    5、正则表达式

    6、全站爬取去重复

  • 2.Python简单爬虫架构

    1、Python简单爬虫架构

    2、爬虫架构动态运行流程

    3、Python爬虫URL管理

    4、Python爬虫网页解析器

    5、第三方解析库解析

    6、Request请求

    7、响应Response

  • 3.爬虫抓包工具

    1、工具介绍

    2、浏览器代理

    3、charles安装

    4、charles证书安装

    5、charles功能说明

    6、charles抓包

    7、charles抓包数据分析

  • 4.Urllib库

    1、urllib介绍

    2、http库介绍

    3、request模块

    4、error模块

    5、parse模块

    6、response模块

    7、rebotparser模块

  • 5.Requests库

    1、requests介绍

    2、request请求

    3、response对象

    4、编码处理

    5、headers处理

    6、cookie处理

    7、重定向、超时、代理等

  • 6.Xpath学习

    1、xpath介绍

    2、lxml库的安装

    3、xpath节点

    4、xpath路径表达式

    5、xpath条件过滤

    6、xpath运算符

  • 7.BeautifulSoup4学习

    1、BeautifulSoup4介绍

    2、初始化

    3、css选择器的用法

    4、html解析器的用法

    5、xml解析器的用法

  • 8.反爬虫应对方法

    1、反爬虫介绍

    2、headers构造

    3、cookie应用

    4、代理ip池

    5、验证码识别

    6、js分析与解密

    7、行为分析

项目练习一:豆瓣电影爬取

项目练习二:微博数据爬取

阶段八:数据分析市场价值:14000/月

  • 1.数据分析基本概念

    1、数据分析概念

    2、数据挖掘概念

    3、分析/挖掘基本步骤

    4、分析相关库介绍

    5、均值,中位数

    6、众数等相关概念

  • 2.开发环境配置与部署

    1、Anaconda的使用

    2、虚拟环境的创建

    3、虚拟环境的管理

    4、conda管理包

    5、Spyder开发环境

    6、jupyter notebook使用

  • 3.IPython解释器

    1、IPython帮助命令

    2、命令补全

    3、Ipython魔法命令

    4、时间分析

    5、内存使用分析

    6、IPython调试分析

  • 4.Nympy基本使用

    1、numpy基本概念

    2、numpy与列表的对比

    3、数组的多种创建方式

    4、numpy数据类型

    5、数组的索引与切片

    6、花式索引与布尔索引

    7、通用函数与其他函数

  • 5.Pandas基本使用

    1、Series的创建与使用

    2、DataFrame的创建与使用

    3、向量运算

    4、类Numpy的相关操作

    5、索引与值的排序

    6、相关统计函数

  • 6.数据加载与处理

    1、各种类型文件数据的加载

    2、数组的存储

    3、缺失值处理

    4、无效值与重复值处理

    5、数据的应用与映射

    6、离散化处理

    7、亚编码

  • 7.Pandas分组与合并

    1、数据重塑与合并

    2、数据分组

    3、数据聚合

    4、列与索引分组

    5、相关系数

    6、数据透视表

  • 8.Pandas时间序列

    1、time与datetime

    2、日期解析与转换

    3、DatetimeIndex索引

    4、上采样与下采样

    5、Timestamp对象

    6、日期的运算

    7、窗口移动

项目练习一:某市房价数据分析

项目练习二:电影数据分析与可视化

阶段九:人工智能市场价值:15000/月

  • 1.人工智能介绍

    1、人工智能基本介绍

    2、人工智能常用技术

    3、人工智能国内外发展

    4、TensorFlow认识

    5、TensorFlow灵活、延展性

    6、异构设备分布式计算

  • 2.机器学习常用算法

    1、线性回归

    2、逻辑回归

    3、决策树

    4、KNN算法

    5、朴素贝叶斯

    6、SVM算法

  • 3.AI信用建模实践

    1、AI信用模型分析

    2、AI信用模型构建

    3、数据收集与样本设计

    4、选择构建模型工具

    5、模型验证与检验

    6、选择临界值分值及修正

    7、AI信用模型检测

项目练习一:机器学习算法项目

项目练习二:AI信用建模实践

重新定义python标准我们只给你更经典的课程

一生致力前沿化、实战化的课程
Python课程主要知识点 光环大数据 市场其他培训机构
其他机构1 其他机构2 其他机构3 其他机构4
Python集成环境搭建
Python基本语法
运算符/运算符优先级
Python控制流 ×
Python函数 ×
Python模块 × × ×
Python编程开发 × × ×
Python序列 ×
Python集合与字典 ×
Python异常处理 ×
Python内置函数 × ×
Python面向对象 ×
Python正则表达式
Python CGI编程 ×
Python网络编程 × × ×
Python XML解析与GUI × × × ×
Python经典开发 × × ×
Python高级编程 × × ×
Python并发编程 × × ×
数据库基础
MySQL数据库 × × ×
Redis数据库 ×
数据库设计
NoSQL数据库 ×
数据库范式及ACID特性 ×
MongoDB × × ×
Python使用数据库 × × ×
HTML基础与应用 ×
CSS层叠样式表 ×
JavaScript基础 ×
JavaScript进阶 × × × ×
jQuery应用 × × × ×
网络协议
Django介绍 ×
Django视图 ×
Django模板 × × × ×
Django模型 × × ×
Django中间件 ×
Django项目部署 ×
Flask基本入门 ×
Flask核心机制 × × × ×
Flask分离数据与视图 × × × ×
IaaS/PaaS/SaaS
Nginx简单配置使用 ×
Docker部署应用 ×
管理工具Git × × × ×
部署工具Fabric × × ×
爬虫基本入门 ×
Python简单爬虫架构 ×
爬虫抓包工具 ×
Urllib库 × × × ×
Requests库 × × × ×
Xpath学习
BeautifulSoup4学习 ×
反爬虫应对方法 ×
Scrapy框架学习 × × × ×
Python爬虫实战 × × ×
数据分析基本概念 ×
开发环境配置与部署 ×
IPython解释器 ×
Nympy基本使用 × × × ×
Pandas基本使用 × × × ×
数据加载与处理
Pandas分组与合并 ×
Pandas时间序列 ×
Matplotlib学习实践 × × × ×
Seaborn学习实践 × × ×
人工智能介绍 ×
机器学习常用算法 ×
AI信用建模实践 ×

连续9次项目迭代 用实战项目驱动整个教学

我们用实战驱动每一次项目更新
  • 图像分类识别系统
  • 大型论坛实践项目
  • 股票数据分析项目
  • AI信用建模实践
  • 机器学习预测分析
  • 某市房价数据分析

图像分类识别系统

项目简介 该系统针对图片分类问题进行分析和讨论,旨在提取图片中的脸部轮廊,利用图像的详细信息对比不同图片中的相似度,从而实现对相册图片的自动分类管理。利用OpenCV中提供的图像检测和图像识别的功能,即使用哈尔小波变换(Haar)和Adaboosting算法进行检测,找出图片中特定区域,进而使用局部二进制模式直方图(LBPH)对人脸进行预测,获得两张图片之间的相似度,依照目录整理后,可达到图片按图片分类的效果。在此基础上设计用户操作界面,实现简易、快捷的操作。软件测试结果表明,该软件图像检测和图像匹配的成功率较高,为生活提供了便利。

项目特色 该项目涉及算法:OpenCEV、逻辑回归、支持向量机(SVM)、随机森林;涉及评估模型指标:精确度、召回率、F1值;涉及数据的获取、过滤、清洗、处理全过程。

大型论坛实践项目

项目简介 项目内容贴合企业标准设计和讲解,其中包括CMS后台管理,有帖子管理、版块管理、用户管理、轮播图管理、分组管理、权限管理等。前台也包括发布帖子,帖子列表、帖子分布、帖子详情、评论、点赞、上传头像等功能

项目特色 该项目包括图形验证码、短信验证码、Ajax技术、jQuery、BootStrap3、邮件发送、Celery异步、七牛云存储、Linux部署等第三方服务和技术。让你学完后可以无缝移植到企业项目开发中。

股票数据分析项目

项目简介 了解机器学习必备的数学知识、算法;掌握使用Python 数据运算、分析、可视化的模块的使用,结合项目和数据分析来降低晦涩的知识时的枯燥性。

项目特色 使用Numpy计算股票的算数平均价格、时间加权平均价格(TWAP)、计算股票的价格范围、价格幅度、中位价格、价格的平均真实波幅(ATR);绘制指数移动平均线(EMA)、指数布林带(EBB)。

AI信用建模实践

项目简介 该模型指根据客户的信用历史资料,利用一定的信用评分模型,得到不同等级的信用分数,根据客户的信用分数,来决定客户所可以持有的金额权限,从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中,贷款,信用卡的作用日渐突出,信用评分模型的发展前景不可估量。

项目特色 熟练使用Python核心技术、网络编程技术、WEB前端开发技术、多种网络协议及数据格式、数据库技术、Django Web框架技术、Python SMTP smtplib、email模块、Python项目部署、测试技术、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用。

机器学习预测分析

项目简介 Python拥有完备的数据分析、机器学习、深度学习等智能领域的实用包。通过本项目,学员可以了解预测的相关概念及相关算法,掌握MaxCompute内部数据加工流程,掌握机器学习的方法,最终可独立解决常见的收入预测场景。

项目特色 1、集成了深度学习、大数据训练、NLP自然语言理解、TTS语音合成技术服务的整体解决方案,能够帮助用户简单、快捷的实现从数据的采集、缓存到分析建模以及应用与可视化的全过程,大大降低了机器学习技术在企业中应用的门槛。
2、借助深度神经网络灵活的反应,随时监测数据变化;非结构化数据转化成结构化数据,实现意向客户筛选,内部质检分析等。

某市房价数据分析

项目简介 随着我国房地产市场的不断升温,居民买房难愈来愈严重。定一个合适的房价既照顾到居民的需求也满足方差开发商的盈利需要是十分必要的,要达到这些目的都要用到数学模型来进行量化。运用了多元线性回规模型和蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理。

项目特色 集群搭建、项目模块介绍、项目需求分析、项目技术方案设计、数据库表设计、项目搭建、JDBC组件开发、需求代码实现:Session聚合统计、top10热门房产、区域热门房产、数据统计、交叉验证、评估模型、检测率、精确率、性能调优。

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历时17年,行业巨臂齐聚光环,共谋大业

业内名师齐发力 带队实战演练
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