Python基礎(chǔ)學(xué)完了再學(xué)什么？

Python基礎(chǔ)學(xué)完了再學(xué)什么？基礎(chǔ)階段學(xué)完P(guān)ython 基礎(chǔ)語(yǔ)法、python 容器、函數(shù)和文件操作、面向?qū)ο蟆?python編程和web基礎(chǔ)、Linux 操作系統(tǒng)多任務(wù)編程、Python 網(wǎng)絡(luò)編程、靜態(tài) web 服務(wù)器、HTML、CSS、JavaScript、數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、正則表達(dá)式、Python 進(jìn)階、mini-web 框架后，需要在進(jìn)行實(shí)操積累項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

以《Python+人工智能就業(yè)班》課程為例，python學(xué)完基礎(chǔ)階段接下來(lái)就是項(xiàng)目學(xué)習(xí)了，具體的內(nèi)容如下：

一、web-Django框架與項(xiàng)目

1、Django框架

認(rèn)識(shí)Web框架的作用、MVT與MVC、虛擬開(kāi)發(fā)環(huán)境的創(chuàng)建與使用、認(rèn)識(shí)Django、Django工程的創(chuàng)建、Django應(yīng)用創(chuàng)建、 模型視圖與模板的基本使用、路由配置、HttpRequest對(duì)象獲取請(qǐng)求參數(shù)、構(gòu)造HttpResponse響應(yīng)對(duì)象、 cookie使用、session使用、函數(shù)視圖與類視圖的使用、類視圖的原理、類視圖裝飾器的使用、 ORM的作用、數(shù)據(jù)庫(kù)配置、Model模型類的定義、通過(guò)ORM進(jìn)行數(shù)據(jù)增刪改查操作、F對(duì)象與Q對(duì)象的使用、 一對(duì)一映射、一對(duì)多映射、多對(duì)多映射、Jinja2模板的定義、模板渲染、CSRF的攻擊原理與防護(hù)、 中間件的原理、中間件的定義、管理后臺(tái)admin站點(diǎn)的使用

2、Git

什么是版本控制、Git的工作分區(qū)、Git commit、Git分支、本地倉(cāng)庫(kù)與遠(yuǎn)程倉(cāng)庫(kù)、Github（或Gitee碼云）的使用方法

3、redis

Nosql介紹、redis數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)、redis數(shù)據(jù)類型、redis常用命令、redis-py使用

4、前端框架Vue基礎(chǔ)

認(rèn)識(shí)Vue、Vue生命周期、Vue雙向綁定、Vue基礎(chǔ)語(yǔ)法、Javascript ES6語(yǔ)法

5、美多商城-用戶前臺(tái)

采用前后端不分離模式，使用Vue前端框架、電商業(yè)務(wù)采用B2C模式、采用云通訊短信發(fā)送功能、實(shí)現(xiàn)發(fā)送驗(yàn)證郵件進(jìn)行郵箱驗(yàn)證機(jī)制、 定制Django認(rèn)證系統(tǒng)完成多類型帳號(hào)登錄、集成第三方登錄（以QQ為例）、采用Celery完成異步任務(wù)、采用RabbitMQ消息隊(duì)列、 電商SKU與SPU的講解、構(gòu)建頁(yè)面靜態(tài)化方案、使用crontab定時(shí)任務(wù)、采用Haystack+Elasticsearch構(gòu)建商品搜索方案、 采用redis做緩存與session、購(gòu)物車等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、構(gòu)建用戶登錄與未登錄狀態(tài)下購(gòu)物車存儲(chǔ)方案、采用FastDFS分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)、 采用支付寶支付、采用Docker完成組件安裝、采用數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)與鎖解決并發(fā)訂單存儲(chǔ)問(wèn)題、配置數(shù)據(jù)庫(kù)主從同步、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離

6、Django RESTframework框架（DRF）

前后端分離模式、RESTful接口設(shè)計(jì)、DRF框架的作用、序列化與反序列化、序列化器的定義與使用、DRF的類視圖使用、 DRF的視圖集原理與使用、Postman接口測(cè)試工具的使用

7、前端框架Vue進(jìn)階

SPA單頁(yè)面系統(tǒng)、Vue組件、Vue路由、Vue-cli工具、Element組件庫(kù)

8：美多商城后臺(tái)管理系統(tǒng)（MIS）

采用前后端分離模式，使用Vue組件構(gòu)建SPA單頁(yè)面系統(tǒng)、JWT認(rèn)證、CORS解決跨域、構(gòu)建用戶權(quán)限管理方案、 實(shí)現(xiàn)用戶、商品、訂單等數(shù)據(jù)管理、實(shí)現(xiàn)日志管理、實(shí)現(xiàn)報(bào)表統(tǒng)計(jì)、Nginx+uWSGI部署

9、部署基礎(chǔ)

項(xiàng)目生命周期、項(xiàng)目部署方案

10、Nginx

認(rèn)識(shí)Nginx、Nginx部署與配置、反向代理、負(fù)載均衡、日志解析、URL重寫

11、Docker

Docker鏡像管理、Docker容器管理、Docker倉(cāng)庫(kù)、Docker數(shù)據(jù)管理、Docker網(wǎng)絡(luò)管理、Dockerfile編寫、Docker compose使用

12、架構(gòu)與性能

架構(gòu)演變、網(wǎng)站分析

市場(chǎng)價(jià)值 : Python Web開(kāi)發(fā)工程師，獨(dú)立開(kāi)發(fā)后端業(yè)務(wù)，并能輔助開(kāi)發(fā)前端業(yè)務(wù)。

二、Web-Flask框架與項(xiàng)目

1、Flask框架

認(rèn)識(shí)Flask、框架對(duì)比、Flask工程的創(chuàng)建與運(yùn)行調(diào)試、Flask視圖與路由、request對(duì)象使用、構(gòu)造響應(yīng)對(duì)象、 藍(lán)圖的使用、Flask應(yīng)用上下文與請(qǐng)求上下文、請(qǐng)求鉤子、異常處理

2、Flask-RESTful

Flask-RESTful視圖與路由的定義、RequestParser的使用、marshal的使用、類視圖裝飾器的使用

三、人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)編程

1、機(jī)器學(xué)習(xí)（科學(xué)計(jì)算庫(kù)）

人工智能概述、機(jī)器學(xué)習(xí)定義、機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程、機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類、算法模型評(píng)估、Azure機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)驗(yàn)、 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)環(huán)境安裝與使用、Matplotlib架構(gòu)介紹、Matplotlib基本功能實(shí)現(xiàn)、 Matplotlib實(shí)現(xiàn)多圖顯示、Matplotlib繪制各類圖形、Numpy運(yùn)算優(yōu)勢(shì)、數(shù)組的屬性、數(shù)組的形狀、Numpy實(shí)現(xiàn)數(shù)組基本操作、Numpy實(shí)現(xiàn)數(shù)組運(yùn)算、矩陣、 pandas介紹、pandas基本數(shù)據(jù)操作、DataFrame、Series、MultiIndex、panel、pandas畫圖、 文件讀取和存儲(chǔ)、缺失值處理、數(shù)據(jù)離散化、數(shù)據(jù)合并、交叉表和透視表、分組和聚合、案例：電影數(shù)據(jù)分析

2、機(jī)器學(xué)習(xí)（算法篇）

sklearn介紹、sklearn獲取數(shù)據(jù)集、seaborn介紹、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)集劃分、 特征工程、特征預(yù)處理、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、特征選擇、特征降維、 交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、模型保存和加載、欠擬合、過(guò)擬合、 KNN算法、歐式距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、閔氏距離、標(biāo)準(zhǔn)化歐式距離、余弦距離、漢明距離、 杰卡德距離、馬氏距離、KNN中k值的選擇、kd樹(shù)、案例：鳶尾花種類預(yù)測(cè)、 線性回歸、求導(dǎo)、最小二乘法、正規(guī)方程、梯度下降法、FG、SGD、mini-batch、SAG、Lasso回歸、嶺回歸、 Elastic Net、案例：波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、 邏輯回歸、sigmoid、對(duì)數(shù)似然損失、混淆矩陣、精確率、召回率、F1-Score、ROC曲線、AUC指標(biāo)、ROC曲線的繪制、 案例：癌癥分類預(yù)測(cè)、決策樹(shù)算法、熵、信息增益、信息增益比、基尼值、基尼指數(shù)、ID3、C4.5、CART算法、 案例：泰坦尼克號(hào)乘客生存預(yù)測(cè)、集成學(xué)習(xí)、boosting、Bagging、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、 案例：泰坦尼克號(hào)乘客生存預(yù)測(cè)優(yōu)化、聚類算法、K-means聚類實(shí)現(xiàn)、SSE、“肘”方法、輪廓系數(shù)法、 CH系數(shù)、Canopy、Kmeans++、二分k-means、k-medoids、kernel kmeans、ISODATA、Mini-batch K-Means、 案例：探究用戶對(duì)物品類別的喜好細(xì)分

3、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

《絕地求生》玩家排名預(yù)測(cè)、客戶價(jià)值分析系統(tǒng)、注：項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)會(huì)隨著社會(huì)熱點(diǎn)調(diào)整

市場(chǎng)價(jià)值 : 對(duì)實(shí)際問(wèn)題抽象為算法模型，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本分析，構(gòu)建有效的算法那模型。

四、人工智能基于大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)項(xiàng)目

1、系統(tǒng)項(xiàng)目理論課

推薦系統(tǒng)定義、推薦系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景、推薦系統(tǒng)算法概述、協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容、知識(shí)、混合推薦、 協(xié)同過(guò)濾算法、User-Based CF、Item-Based CF、杰卡德相似系數(shù)、余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)、 電影評(píng)分推薦案例、評(píng)分預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)化、推薦系統(tǒng)評(píng)估方法、用戶調(diào)查、離線測(cè)評(píng)、在線測(cè)評(píng)、RMSE、MAE、 K-近鄰協(xié)同過(guò)濾推薦、回歸協(xié)同過(guò)濾推薦、交叉驗(yàn)證與網(wǎng)格搜索、矩陣分解的協(xié)同過(guò)濾推薦、LFM、Apriori、FP-Growth、 基于內(nèi)容推薦、物品畫像、TFIDF、TOPN、用戶畫像、物品標(biāo)簽、物品冷啟動(dòng)、word2vec

2、系統(tǒng)項(xiàng)目lambda大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

Hadoop簡(jiǎn)介、生態(tài)、發(fā)行版本、Hadoop shell命令、ls、cat、mv、put、rm、 文件系統(tǒng)HDFS、namenode、datanode、YARN運(yùn)行流程、ResourceManager、NodeManager、Contain-er、Client、MapReduce流程、WordCount案例、Spark組件、特點(diǎn)、pyspark使用配置、sparkContext、parallelize、sc.textFile、 Spark算子、Action、Transformation、map、filter、flatmap、union、intersection、groupByKey、 SPARK作業(yè)提交模式、Local模式、Standalone模式、Spark ON Yarn模式、Spark日志分析案例、 Spark sql與DataFrame、RDD、DataFrame操作API、withColumn、select、StructType、filter、 json文件操作、spark.read.json、Flume架構(gòu)、Source、Channel、Sink、Flume采集端口數(shù)據(jù)案例、 Kafka架構(gòu)、Topic、Producer、Consumer、Broker、安裝與部署、生產(chǎn)者與消費(fèi)者、Flume與Kafka整合、 sparkStreaming概述、WordCount案例實(shí)戰(zhàn)、狀態(tài)操作、updateStateByKey、對(duì)接Kafka

3、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目

ABTest實(shí)驗(yàn)中心、流量分桶、點(diǎn)擊日志參數(shù)添加、grpc協(xié)議封裝、用戶feed流、文章相似接口、 待推薦結(jié)果存儲(chǔ)、歷史推薦結(jié)果存儲(chǔ)、redis推薦緩存、召回接口、在線排序接口、 實(shí)時(shí)日志分析、flume配置、kafka配置、新文章更新、熱門文章更新、用戶冷啟動(dòng)、在線內(nèi)容召回、基于內(nèi)容召回存儲(chǔ)、 sqoop增量導(dǎo)入、incremental、lastmodified、check-column、last-value、Query、Append導(dǎo)入、shell腳本設(shè)置、 文章畫像構(gòu)建、文章詞庫(kù)與分詞、原始文章數(shù)據(jù)合并、tfidf計(jì)算、textrank計(jì)算、全量文章相似度計(jì)算、 新文章實(shí)時(shí)相似度、文章word2vec計(jì)算、BucketedRan-domProjectionLSH、離線文章畫像定時(shí)更新、 用戶畫像構(gòu)建、用戶標(biāo)簽權(quán)重計(jì)算、時(shí)間衰減系數(shù)、用戶基礎(chǔ)信息畫像、用戶畫像定時(shí)更新、 離線召回、用戶日志行為數(shù)據(jù)處理、StringIndexer、離線ALS召回、 排序模型實(shí)現(xiàn)、用戶日志行為基礎(chǔ)表過(guò)濾、畫像行為合并、LR模型、GBDT模型、離線排序效果AUC、 推薦算法效果評(píng)估、離線HIVE點(diǎn)擊率統(tǒng)計(jì)、模型更新與上線

市場(chǎng)價(jià)值 : 具備基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的推薦系統(tǒng)搭建與開(kāi)發(fā)能力。

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