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升级发布 OAO教学体系

OAO（Online And Offline）即线上线下相结合的教学-学习模式

Online-线上学习

高清视频课

精心研发
系统讲解
随到随学
省心便捷

直播答疑课

知识串讲
小班互动
答疑互动
课后回放

Offline-线下集训

线下面授攻关

全国多地
面授集训
实战冲关
面试充能

传统网课

课程老旧

技术已被迭代替换

学员放任自学

无督促，无答疑

核心知识囫囵吞枣

项目流程一知半解

技术难关似懂非懂

面试要点一带而过

OAO课程

线上学习阶段: 超长录播不限次终身回看; 永久直播为你答疑解惑

线下集训阶段: 面授集训攻关，解决项目问题; 项目实战讲解，带你梳理项目思路; 简历指导，从排版布局到写作技巧; 从谈吐到着装，专业HR面试模拟

了解更多，立即咨询

系统化课程，科学设计理念

实用性与实战性教学

知识点总结企业常用内容
还原企业开发真实场景！
案例式教学，注重学习体验

上百个实战案例，荷枪实弹，项目驱动，学练结合，只为深刻理解！
专注AI数据科学

课程设置与AI学科相契合，更加紧密，知识点设计更加平滑！
就业双核，全栈+人工智能

剑指Python热门就业方向，全栈+人工智能双向选择!

课程体系再度升级

夯实基础: Python基础 Linux 数据库; ……

全栈开发: Web开发基础; Flask框架; Django框架; ……

网络爬虫: 数据爬虫; Scrapy框架; 分布式爬虫; ……

人工智能: 数据分析; 机器学习; 深度学习; ……

专项突破

查看全部学习安排

基础巩固--Python核心编程及数据库基础

千里之行始于足下，匠心课程，从基础开始

学习内容
核心技术
项目实战

: 通过学习常量、变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用，函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等，学习Python编程语言基础内容。

: 通过学习MySQL操作相关技术，能够编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；同时引入Linux系统，体验完整、真实的企业项目开发。

100+知识点
12个随堂练习及配套资料
真实项目实战
案例+项目源码

使用面向对象+Socket完成聊天核心编写
Linux自动化运维技巧
使用HTTP三次握手机制进行聊天机制的设定
服务器集群的负载均衡技术
使用Pygame进行游戏功能开发
网站高并发访问高负载，挑战大型网站系统架构设计
从函数编程利用版本迭代的思想升级到面向对象开发
Shell脚本的编写
完整的Python基础技术栈使用
数据库，学习数据库的安装、配置和操作
Linux操作系统常用命令和基础知识

获取全部

Pygame实现坦克大战，使用面向对象进行代码整合

项目名称：坦克大战

项目难度：

核心技术点：Pygame OOP编程

技术亮点：Pygame使用；OOP编程；行动轨迹计算

项目流程：: 01项目规划（前端+后端）; 02版本设计; 03项目功能开发; 04项目迭代优化

全栈开发--打造前端+后端复合型人才

课程内容精心研磨，旨在培养拥有全局思维的Python全栈工程师

学习内容
核心技术

: 学习前端网站开发流程，网站的基本结构。

: 学习BootStrap、Vue等当前流行的前端开发技术进行企业级前端页面的开发。

: 学习Flask框架，使用Flask项目蓝图，学习Flask-SQL Alchemy操作及维护表关系。

: 涉及工作中常用的Django，Flask，Tornado框架以及完整的前端基础知识，阐述Web开发思路。

: 学习企业商务网站项目模型设计和开发，并且学习项目部署

100+
知识点
25个随堂练习
和配套资料
5个前端
主流框架
3个真实
项目实战
案例+
项目源码

: 使用基本的HTML，CSS,为学员提供良好的使用案例

: 使用了基于Memcache的缓存技术，提高网站性能

: 讲解后端开发和动态网站原理，从结构和设计上让学员理解后端工程师的特质

: 使用celery定时和异步任务完成了项目的多任务发布

: 完整的使用了Flask基本的技术栈

: 使用alipy完成支付功能

: 使用NGINX进行了项目部署

: 在基础技术基础上使用了API开发的思路，完成接口开发

: 使用Python Elasticsearch完成项目整合和数据库的连接

: 完整的项目思路，提供了NGINX+Uwsgi的部署方案

: 完整的Django技术栈使用

: 使用了完成的Tornado Web技术栈

: 使用中间件完成了项目的日志系统

: 使用Elasticsearch搜索引擎技术提高检索速度

从OA系统到大型网站，由简入繁，独立完成企业级项目

企业级
项目实战

OA系统
优生鲜
优车网

项目一：Flask实现了完整的OA功能、权限校验

项目名称：: 优企OA系统

项目难度：

核心技术点：: Flask

核心功能：: 员工考勤、通知下发、人力统计、权限管理、在线申请

技术亮点：: 使用Flask实现了完整的OA功能，完成了完整的权限校验，并为后期版本迭代预留接口

1
项目规划
2
版本设计
3
项目功能开发
4
项目迭代优化
5
自动化测试
6
部署
7
运维

项目二：优生鲜网站，完整的日志技术和成熟的部署技术

项目名称：: 优生鲜网站

项目难度：

核心技术点：: 环境Centos+MySQL+Redis缓存+Django+Celery +富文本+Nginx+站点管理

核心功能：: 商品发布、商品展示、销售统计、商品管理、购买支付、消息通知、网站发布

技术亮点：: 使用Restful完成前后端分离、使用Alipy完成支付功能，采用Celery完成异步消息，完整的缓存技术，完整的日志技术和成熟的部署技术

1
项目规划
2
版本设计
3
项目功能开发
4
项目迭代优化
5
自动化测试
6
部署
7
运维

项目三：优车网，结构搭建、用户管理、全文检索、前端数据绑定和渲染

项目名称：: 优车网

项目难度：

核心技术点：: Tornado WEB技术栈，Elasticsearch技术栈

核心功能：: 用户登录管理，全文检索功能，多维的全文检索功能

技术亮点：: 使用Tornado快速完成项目结构搭建、使用Tornado ORM完成用户管理，使用Elasticsearch完成全文检索，使用VUE进行前端数据绑定和渲染

1
项目规划
2
版本设计
3
项目功能开发
4
项目迭代优化
5
自动化测试
6
部署
7
运维

网络爬虫--打破你与网络数据之间的壁垒

从简单爬虫到分布式海量数据爬取，逐层递进核心技术点

学习内容

1.通过NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，可以独立运用分布式爬虫框架实现数据的爬取
2.学习Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取
3.结构化数据和非结构化数据、数据解析与提取(lxml、Xpath、 Re、 Json)
4.云打码平台使用处理验证码、Selenium+ PhantomJS, Scrapy-Redis分布式框架，MongoDB，Redis数据库

核心技术

使用Cookie、Session的方式模拟登录
运用正则表达式提取数据，并保存
Xpath数据提取，并在提取过程中使用json数据获取的方式
使用Selenium模拟滑块滑动，完成滑块验证码的破解
破解有道翻译的JS加密
配置Fiddler及模拟器，完成手机APP视频的下载
运用Scrapy、Openpyxl，将数据爬取并保存到Excel表格中

使用Fiddler自定义脚本，使用模拟器的操作录制功能，模拟滑动操作
Pymogo模块连接MongoDB数据库
ImagesPipeline（图片下载）和FilesPipeline（文件下载）
从零搭建Scrapy-Redis分布式，使用分布式完成数据的获取
增量爬虫详细解读，案例精讲
Redis数据库完成数据的去重操作

获取全部

22个案例覆盖生活9大领域，应对各式问题

简单数据爬取
单一任务爬取

复杂加密数据破解
分布式海量数据采集: JS加密、CSS加密、验证码破解、Cookie加密

PC端数据爬取
移动端数据爬取

视频斗鱼直播、梨视频、豆瓣电影
娱乐猫眼电影、网易云歌词、股吧
出行高德地图
时事虎扑新闻
房屋安居客
生活古诗文网、豆瓣读书、有道翻译、扇贝单词、
药网、大众点评、动物世界
社交百度贴吧、开心网、人人网、百度翻译
汽车淘车网
招聘腾讯招聘

【高级案例】百度AI开放平台对发票进行文字识别

项目名称：
RPA财务机器人-发票真伪验证

项目难度：

核心技术点：
Selenium+打码平台+百度AI开方平台

核心功能：
文字识别+Selenium自动输入

技术亮点：
使用Selenium完成自动输入，使用百度AI开放平台对发票进行文字识别，使用打码平台完成验证码识别
【高级案例】百万级数据抓取——Scrapy-Redis分布式淘车网信息抓取

项目名称：
淘车网-车辆信息抓取

项目难度：

核心技术点：
Scrapy框架+Scrapy-Redis分布式

核心功能：
使用Scrapy-redis分布式对淘车网的数据进行抓取并保存到MongoDB数据库中

数据分析+人工智能--大数据时代的“主角”

平滑入门，系统学习，逐层递进

学习内容: 1.学习随机变量数字特征的概念和性质，计算随机变量……; 2.数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作，完成……; 3.学习机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法……; 4.人工智能领域中主流的开发框架，学习PaddlePadST……; 5.能够通过PaddlePaddle、TensorFlow进行深度学习……; 6.学习训练过程优化方法与问题优化

核心技术: 文件操作、统计分许、数组索引和数据通用函数等技术; Numpy和Matplotlib绘制等技术; Dataframe索引、文件读取和统计分析等技术; 时间转换、文件读取和统计分析等技术; 文件读取、分组聚合等技术;文件读取、透视表等技术; 集成学习(Bagging、Boosting)对于分类算法的优化....

学习内容: 1. 学习随机变量的数字特征的概念和性质，计算随机变量的数字特征; 2. 数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作，完成视化过程; 3. 学习机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，学习算法在实际项目中的应用; 4. 人工智能领域中主流的开发框架，学习PaddlePaddleTensorF low基本概念，计算模型和原理; 5. 学习通过PaddlePaddle、TensorFlow进行深度学习和模型构建与训练; 6. 学习训练过程优化方法与问题优化

24个知识点
30+个随堂练习和配套资料
3大模块
5个真实项目实战
案例、项目源码

核心技术获取全部: 文件操作、统计分许、数组索引和数据通用函数等技术; 数据降维方法应用; Numpy和Matplotib绘制等技术; Kmeans、理解聚类算法与分类算法的区别; Dataframe索引、文件读取和统计分析等技术; FMR模型及其使用、SVC原理; 时间转换、文件读取和统计分析等技术; PaddlePaddle、TensorFlow原理及应用; 文件读取、透视表等技术;文件读取、分组聚合等技术; 回归算法一主流回归模型; 集成学习(Bagging、Boosting)对于分类算法的优化过程; 线性回归、逻辑回归LR; 数据合并、数据清洗，数据转化; 卷积神经网络的经典结构