dưới đây là cách chỉnh sửa tuyến đường học tập để phát triển Python. Bạn có thể sắp xếp kế hoạch học tập của mình theo tổng quan này ~
Giai đoạn 1: Nền tảng cốt lõi chuyên nghiệp
Mục tiêu trạng thái:
1. Anh ta thành thạo môi trường phát triển của Python và lập trình kiến thức cốt lõi
2. Thành thạo sử dụng kiến thức hướng đối tượng Python để phát triển chương trình
3. Hiểu các thư viện cốt lõi của Python và các thành phần linps
4. Cấu hình
6. Thành thạo sử dụng các hoạt động cơ sở dữ liệu nâng cao của MySQL và Master
7. Để hoàn thành dự án của bạn bằng cách sử dụng kiến thức bạn đã học
điểm kiến thức:
1. Lập trình Python, quy tắc cú pháp, chức năng và tham số, kiểu dữ liệu, mô -đun và gói, và tệp cơ bản IO. Bạn có thể nuôi dưỡng các kỹ năng lập trình Python cơ bản vững chắc đồng thời làm chủ các đối tượng và thư viện cốt lõi Python.
2. Các đối tượng lõi hướng đối tượng Python, xử lý ngoại lệ, đa luồng và lập trình mạng có một sự hiểu biết chi tiết về lập trình hướng đối tượng, cơ chế xử lý ngoại lệ, nguyên tắc đa đọc và kiến thức giao thức mạng và có kỹ năng áp dụng nó vào dự án của bạn.
3. Các nguyên tắc của lớp, metaclass, dưới các phương pháp đặc biệt, đệ quy, phương pháp ma thuật, phản xạ, vòng lặp, trang trí, đơn vị, giả. Hiểu các kỹ thuật kiểm tra đơn vị với sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc cơ bản của công nghệ phát triển Python tiến bộ hướng tới đối tượng.
4. Có một sự hiểu biết chi tiết về kiến thức cơ sở dữ liệu, mô hình, cấu hình MYSQL, lệnh, xây dựng cơ sở dữ liệu và xây dựng bảng, bổ sung dữ liệu, xóa, tìm kiếm và ràng buộc, quan điểm, quy trình lưu trữ, chức năng, kích hoạt, giao dịch Nó đặt một nền tảng vững chắc để phát triển nền Python.
5. Cấu hình cài đặt Linux, hoạt động thư mục tệp, lệnh VI, quản lý, người dùng và quyền, cấu hình môi trường, Docker, Linux lập trình shell là một công nghệ chính mà tất cả các kỹ sư phát triển có thể học và sử dụng chuyên nghiệp như một hệ điều hành máy chủ chính.
Giai đoạn 2: Phát triển Pythonweb
Mục đích giai đoạn:
1. Thành thạo công nghệ phát triển phía trước web, HTML, CSS, JavaScript và Front-end Frameworks
2. Nhận được sự hiểu biết sâu sắc hơn về các quy trình tương tác và giao thức giao tiếp phía trước của các hệ thống web
5. Bạn có thể sử dụng kiến thức đã học của mình để phát triển các khung công tác Mini-WEB và Nguyên tắc thực hiện khung chính
6. Đạt được nó trong suốt dự án bằng khung phát triển web
Điểm kiến thức:
Lập trình trước web Kiểu, mô hình hộp, JavaScript, JQuery và Bootstrap Master Front-INFED Technology, JQuery và Bootstrap Front-End Framworks, làm chủ bố trí trang hoàn chỉnh và tôn vinh.
2. Khung phát triển phía trước có kỹ năng sử dụng VUE, dữ liệu JSON, giao thức giao tiếp mạng, máy chủ web, tương tác phía trước, khung Vue, hiểu biết sâu sắc về các giao thức mạng HTTP, có kỹ năng sử dụng Swagger, AJAX Technology cho phép tương tác trước.
3. Khung phát triển web tùy chỉnh, sử dụng cơ bản khung Django, thuộc tính mô hình và cấu hình phụ trợ, cookie và phiên, mẫu mẫu, mô hình dữ liệu ORM, bộ nhớ cache cấp độ thứ hai, mô hình RESTful, MVC tích hợp hệ thống Master của FRAMEWORTHERS được sử dụng.
4. Cấu hình cài đặt bình, khởi tạo đối tượng ứng dụng và cấu hình, xem định tuyến chức năng, đối tượng yêu cầu, hàm hủy, lỗi tùy chỉnh, giá trị trả về cho chức năng xem, bối cảnh bình và móc yêu cầu, mẫu, gói mở rộng cơ sở dữ liệu Làm chủ các API phổ biến của các khung bình, sự tương đồng và khác biệt với các khung Django và phát triển phát triển hệ thống web hoàn chỉnh một cách độc lập.
Giai đoạn 3: Phân tích dữ liệu và phân tích dữ liệu
Mục đích giai đoạn:
1. Thành thạo các nguyên tắc hoạt động thu thập dữ liệu và các công cụ thu thập gói mạng chung, cho phép bạn nắm bắt các gói bằng các giao thức HTTP và HTTPS. Thành thạo một loạt các thư viện phân tích cấu trúc web phổ biến để phân tích và trích xuất các kết quả thu thập dữ liệu
3. Chúng có kỹ năng trong một loạt các cơ chế chống Class phổ biến. Các chiến lược phản hồi và các biện pháp đối phó với việc thu thập thông tin chung
4. Thành thạo trong việc tạo các trình thu thập dữ liệu web lớn để thu thập dữ liệu phân tán bằng cách sử dụng Scraces Crawler Scracy
5. Thành thạo trong việc làm sạch dữ liệu, sắp xếp, chuyển đổi định dạng và viết báo cáo để phân tích dữ liệu
8. Điểm kiến thức: Panda Numpy trong phát triển trình thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và phân tích dữ liệu.
1. Sử dụng quy trình thu thập dữ liệu và chủ đề chính dựa trên phân tích và hiểu biết về các nguyên tắc thu thập thông tin về trang, quy trình thu thập thông tin, công cụ phân tích trang LXML, BeautifulFoup, biểu thức thông thường, Viết và kiến trúc nhóm proxy, đo lường và giải pháp chung, cấu trúc khung thu thập thông tin. Hầu hết các chiến lược theo dõi trang web đều có khả năng viết các khung trình thu thập thông tin độc lập và sử dụng khéo léo các khung trình thu thập thông tin thương mại lớn để tạo các trình thu thập dữ liệu phân tán.
2. Các thuộc tính cấu trúc dữ liệu của Ndarray được biết đến với việc sử dụng chung các phương pháp tạo mảng numpy, numpy, tích hợp, vận hành số học, sản phẩm ma trận, tự phát hóa và tự phát hóa, tổng số và tổng số các chức năng, chỉ số lát cắt. Master Shards, Indexes, Matrix Operations và các hoạt động khác cho các mảng Ndarray có các kích thước khác nhau.
3. Ba cấu trúc dữ liệu chính của PANDA, bao gồm các khái niệm cơ bản và sử dụng khung dữ liệu, đối tượng sê -ri và chỉ mục, trao đổi và xóa các đối tượng chỉ mục, lập chỉ mục, số học và cách điều chỉnh dữ liệu, làm sạch dữ liệu và chính quy dữ liệu và biến đổi dữ liệu và biến đổi cấu trúc. Tôi quen thuộc với việc sử dụng gấu trúc chung. Pandas cho phép bạn hoàn thành việc làm sạch dữ liệu quan trọng nhất, chuyển đổi định dạng, các tác vụ chính quy dữ liệu và cách đọc và vận hành các tệp gấu trúc trong phân tích dữ liệu.
4. Hệ thống 3 lớp matplotlib, biểu đồ dòng, biểu đồ, biểu đồ thanh xếp chồng, bản vẽ biểu đồ hình tròn, huyền thoại, văn bản, thêm dòng, lưu tệp trực quan. Hãy quen thuộc với việc sử dụng chung của matplotlib, một trong những cấu trúc ba lớp của matplotlib, quen thuộc với các cấu trúc ba lớp của matplotlib và quen thuộc với việc vẽ các biểu đồ phân tích dữ liệu phổ biến khác nhau bằng cách sử dụng matplotlib. Bạn có thể sử dụng một loạt các công cụ phân tích dữ liệu và trực quan toàn diện được đề cập trong khóa học để hoàn thành toàn bộ cuộc chiến và dự báo dữ liệu thị trường chứng khoán thực sự, phân tích dữ liệu của các nhóm người dùng xe đạp được chia sẻ và phân tích dữ liệu của các chỉ mục hạnh phúc toàn cầu.
Giai đoạn 4: Học máy và trí tuệ nhân tạo
Mục đích giai đoạn:
1. Hiểu các khái niệm cơ bản và quá trình xử lý hệ thống liên quan đến học máy
2. Hãy quen thuộc với các mô hình thuật toán phân loại và hồi quy chung như KNN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và K-MEAN.
4. Mạng thần kinh tích chập học cách giải quyết các vấn đề nhận dạng ngôn ngữ và hình ảnh tự nhiên, tenxơ, trò chuyện, mô hình tối ưu hóa độ dốc, v.v. Tìm hiểu các cơ chế của các mạng thần kinh kết hợp sâu để tùy chỉnh các lớp tích chập, gộp và FC để hoàn thành các dự án thực tế học tập sâu truyền thống như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng phông chữ viết tay và nhận dạng mã xác thực. Điểm kiến thức: 1 Bạn có thể học quy trình công việc học máy cơ bản, quen thuộc với kỹ thuật chức năng và sử dụng nhiều mô hình thuật toán học máy phổ biến để giải quyết các vấn đề như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.
2. Trực quan hóa tenorflow, biểu đồ DataFlow TF, phiên, tenxơ, tenxơ, thay đổi tenx Các thuộc tính của các mạng thần kinh, làm chủ việc sử dụng các tenxơ, cấu trúc đồ thị, đối tượng OP, v.v. Nhận dạng, nhận dạng hình ảnh và nhận dạng đầu vào viết tay.
