python從入門到精通：這四個階段需掌握！

最近，看了很多關于python未來前景的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)來看，Python程序員的需求量的確在上升。越來越多的人進入這個行業(yè)，可一些人卻不知道python從入門到精通都需要學習哪些。今天小編，就和大家聊聊!

第一階段：Python語言及應用

課程內(nèi)容：Python語言基礎，面向?qū)ο笤O計，多線程編程，數(shù)據(jù)庫交互技術，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網(wǎng)絡編程

掌握技能：

（1）掌握Python語言語法及面向?qū)ο笤O計；

（2）掌握Python多線程并發(fā)編程技術，數(shù)據(jù)庫交互技術，為大數(shù)據(jù)分析及挖掘做準備；

（3）掌握三大Python后端框架結構，解決Web前后端開發(fā)問題；

（4）掌握分布式多線程大型爬蟲技術，開發(fā)企業(yè)級爬蟲程序；

（5）掌握與機器學習、深度學習相關的基礎數(shù)學知識，訓練學員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學習做好知識儲備。

第二階段：機器學習與數(shù)據(jù)分析

課程內(nèi)容：機器學習概述，監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習，數(shù)據(jù)處理，模型調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)分析，可視化，項目實戰(zhàn)

掌握技能：

（1）進入人工智能領域，掌握機器學習及數(shù)據(jù)分析基本概念；

（2）掌握機器學習經(jīng)典算法相關原理及優(yōu)化過程；

（3）掌握數(shù)據(jù)處理基本方法，結合實際項目實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化操作，完成數(shù)據(jù)分析應用。

第三階段：深度學習

課程內(nèi)容：深度學習概述，TensorFlow基礎及應用，神經(jīng)網(wǎng)絡，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網(wǎng)絡，小樣本學習技術，項目實戰(zhàn)

掌握技能：

（1）掌握TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)等深度學習算法；

（2）掌握自動編碼機，序列到序列網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡，孿生網(wǎng)絡等基本應用；

（3）掌握深度學習前沿技術，并根據(jù)不同項目選擇不同的技術解決方案；

（4）掌握小樣本技術，及與深度學習融合的相關方法，為企業(yè)樣本不足情況提供解決方案。

第四階段：圖像處理技術

課程內(nèi)容：圖像基礎知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計學，圖像濾波，項目實戰(zhàn)

掌握技能：

（1）掌握圖像處理技術相關基礎知識；

（2）掌握圖像降噪、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術應用技巧；

（3）掌握圖像與前沿深度學習處理方法的結合方法；

（4）掌握前沿深度學習模型，實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、模式識別等主要應用。

以上，就是小編為大家整理python從入門到精通的4個階段，希望對大家能夠有所幫助！

備注：部分內(nèi)容來源網(wǎng)絡，如有侵權，請聯(lián)系小編刪除！