Python+人工智能学习路线图-最新版_资源持续更新
一、Python基础
学习知识点
01 Python第一个程序
02 条件控制语句和循环语句
03 容器类型
04 函数
05 文件操作
06 面向对象
07 异常处理
08 模块和包
掌握的核心技术
1、掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；
2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。
学后能做什么
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写
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二、Python高级
学习知识点
01 Linux命令
02 网络编程
03 多任务编程
04 正则表达式
05 html与css
06 JavaScript
07 jQuery
08 数据库编程
09 Python语法进阶
10 静态Web服务器
11 mini-Web框架
掌握的核心技术
1、能够熟练使用Linux操作系统；
2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练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；
5、掌握Python中的re模块的使用，能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6、掌握Web服务器的工作流程，以及Web框架的实现原理。
学后能做什么
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发
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三、Web-Django框架与项目
学习知识点
01 Django框架
02 项目：电商项目-前台
03 项目：电商项目-MIS系统
掌握的核心技术
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
学后能做什么
1、能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；
2、根据实际问题设计出相应数据库表。
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四、Web-Flask框架与项目
学习知识点
01 项目部署
02 Flask框架
03 项目：Python强力项目-仿头条
掌握的核心技术
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、掌握常见的性能优化技术；
3、缓存服务器的操作和设计；
4、异步任务的实现
学后能做什么
1、高并发全功能的Web网站开发；
2、提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
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五、人工智能机器学习编程
学习知识点
01 机器学习(科学计算库篇)
02 机器学习(算法篇)
掌握的核心技术
1、掌握数据挖掘基础工具使用；
2、掌握机器学习中处理数据方法；
3、理解常见机器学习算法原理。
学后能做什么
1、利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理，使其符合机器学习算法模型；
2、利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。
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六、人工智能基于大数据的推荐系统项目
学习知识点
01 推荐系统项目理论课
02 推荐系统项目Lambda大数据开发
03 推荐系统项目开发
掌握的核心技术
1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景；
3、掌握Lambda大数据相关基础；
4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建；
5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。
学后能做什么
1、能够实现推荐系统的算法不同场景应用；
2、能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。
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七、数据分析
学习知识点
01 BI理论
02 数据可视化
03 项目实战
掌握的核心技术
1、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
学后能做什么
1、对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；
2、搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；
3、配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；
4、通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
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项目实战
学习知识点
01 BI理论
02 数据可视化
03 项目实战
掌握的核心技术
1、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
学后能做什么
1、对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；
2、搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；
3、配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；
4、通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
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