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来源：广州达内IT教育培训学校时间：2024/1/19 16:18:55

广州天河区学Python开发培训中心排行榜更新一览

　　广州天河区学Python开发培训中心排行榜更新一览，Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。较初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和开发应用的编程语言。市面上有不少Python开发培训机构，为了方便大家筛选，小编整理了以下排名，详情如下：(排名不分先后，仅供参考)
　　1、广州达内IT教育
　　2、亿点星河
　　3、千锋教育
　　4、动力
　　5、博为峰IT教育
　　培训推荐广州达内it培训机构，达内教育作为一家已经上市的IT培训机构，并在建立有300多家的分校，多数学员是可以就近学习的，可以满足大家的学习需求，在课程上设置上，达内拥有-的课程研发团队，能够研发课程内容丰富，内容先进的Python学习课程等，是能够让学员学习到先进的行业技术，符合企业的员工录用的标准。在教学上，尊崇个性化和和学员的基础差异，采用因人施教，分级辅导的方式进行教学，让学员们在适合培训班习技术，并以实战与理论教学的方式贯穿整个培训过程中，让学员拥有真才实学。在师资上，达内的师资都是来自有名的企业，无论在技术上还是教学上都是值得信赖的，每年都有大量的学员在他们的指导下掌握了技术，因此得到了好评，此还有优质的就业服务，助力就业，所以想要学习技术和顺利就业来达内教育是对的。
　　Python三重for循环的使用
　　一、基本语法
　　for i in range(n):
　　for j in range(n):
　　for k in range(n):
　　#可执行的代码
　　在Python中，三重for循环的语法和其他循环语句一样，都是通过for关键字来定义的。三重for循环一般使用range函数进行循环计数，其中range(n)表示从0到n-1的整数序列。
　　当然，三重for循环中的代码段也可以根据实际情况进行更改，比如可以使用列表或者元组等方式表示循环体。
　　二、应用场景
　　Python三重for循环在实际应用中有着广泛的应用场景，比如：
　　1.图像处理
　　在图像处理中，我们需要对某一像素点的周围像素进行处理，这个过程通常需要使用三重for循环来完成。
　　2.神经网络
　　在神经网络中，我们经常需要对多重嵌套的参数进行循环计算，此时三重for循环也能够起到很好的作用。
　　3.多维数组
　　在多维数组的处理中，三重for循环也很常见。比如我们需要对一个三维数组进行遍历，此时就需要使用三重for循环来完成。
　　三、注意事项
　　虽然Python三重for循环是一种很常用的编程方式，但有些情况下，高度嵌套的代码可能会导致程序效率降低，因此我们在使用三重for循环时，需要注意以下几点：
　　1.尽量减少循环次数
　　在多重嵌套的循环中，尽量减少循环次数可以让程序更快地运行。因此，在编写程序时应该先分析每个循环的范围，尽量缩小循环范围。
　　2.使用多进程或多线程
　　如果循环次数非常大，程序执行时间较长，那么考虑使用多进程或多线程的方式进行优化。
　　四、示例代码
　　for i in range(3):
　　for j in range(3):
　　for k in range(3):
　　print(i,j,k)

万物互联时代人工智能“薪”赛道

行业发展

人工智能无处不在
市场规模

产业值超4000亿元
人才缺口

人才缺超500万

智能推荐

人脸识别

自动驾驶

AI机器人
工业智能化

农业智能化

娱乐智能化

教育智能化

医疗智能化

公共管理智能化

网络智能化

商业智能化
我国人工智能人才目前缺口超过500万，的供求比例为1：10，供需比例严重失衡，全行业急需人工智能人才。

金融行业

电商行业

交通行业

物流行业

电信行业

证券行业

选择人工智能红利从python入局

Python一直蝉联TIOBE榜首
Python简单应用范围广
Python市场招聘量爆发式增长

技术发展+人才紧缺带来更高薪资

数据分析师

月平均薪资
市场规模

产业值超4000亿元
人才缺口

人才缺超500万

￥18.3K

月平均薪资

￥25.2K

月平均薪资
北京

￥18.7K

月平均薪资
上海

￥17.8K

月平均薪资
深圳

￥13.9K

月平均薪资
广州
北京/上海/深圳/杭州
薪水位列方阵

月平均薪资

￥13.9K

苏州/南京/广州/厦门
薪水位列第二方阵

月平均薪资

￥14000

成都/重庆/长沙/济南
薪水位列第三方阵

月平均薪资

￥13000
细分方向

语音识别自然语言处理深度学习计算机视觉

供需比

0.49 0.49 0.48 0.38

较低薪

¥37619 ¥39336 ¥37165 ¥36713

较高薪

¥66818 ¥69399 ¥65279 ¥65321

就业选择多职业前景广阔

人工智能方向
机器学习工程师
深度学习工程师
算法工程师
图像算法工程师
自然语言处理工程师

数据分析方向
数据分析工程师
数据开发工程师
数据挖掘工程师
商业数据分析师
商业数据分析师

开发运维方向
自动化测试工程师
爬虫工程师
自动化运维工程师
Web开发工程师
后端开发工程师

适合谁学？

在校学生

想掌握IT热门技术，为职场打下坚实基础
转行求职者

不满工作现状，想掌握一项有前景的高薪技术
提升者

学习Python自动化技术，赋能本职工作，升职加薪
AI爱好者

热爱Python+人工智能，自学难，无法突破
刚毕业大学生

就业困境，想学热门技术增加竞争优势，就业

达内人工智能课程全新升级

北美博士团队主导研发，科研成果及时转化为教学案例，保障教学内容紧扣时代发展。
以行业需求为导向，以 20 万雇主合作企业用人需求为基础，将企业较常用的技术纳入课程。
课程循序渐进， “基础-入门-进阶-应用”一站式学习成长路径，助力你成为一名全栈AI工程师。

课程阶段岗位核心技能一网打尽

Python语言核心编程
全栈开发基础
互联网项目实战
人工智能

Python核心

1. 学习 Python 核心语法、掌握 Python 核心技能
2. 通过算法培养编程思维、逐步建立解决问题能力

面向对象程序设计

1. 掌握面向对象编程思想
2. 了解面向对象架构设计过程
3. 真实项目设计，了解软件多层架构设计思想

Python

1. 掌握Python语言特性
2. 掌握Python语言文件类型以及文件操作

二手房源信息管理系统项目实战

分析项目需求，理解项目算法，熟练掌握Python
软件开发技术，深入理解Python语言精髓
后端开发基础

1. 熟练使用Linux，对Linux服务器环境有基本认知
2. 掌握网络通信协议，利用系统提供的API编写网络程序
3.能利用API进行多任务并发编程，提升程序处理数据效率

前端开发基础

1. 掌握Web程序基本原理及一般执行过程
2. 掌握HTML/CSS/Javascript等常用前端开发技术
3. 能利用前端开发技术进行Web应用页面编写

MySQL

1. 掌握数据库的基本概念
2. 能够熟练应用SQL语句操作数据
3. 能够熟练使用MySQL数据库进行存储数据库设计能力
4. 能够使用Python语言操作MySQL数据库

在线词典项目实战

1. 了解软件项目开发基本过程，各阶段主要任务及风险
2. 掌握项目需求分析方法，了解项目设计原则，能将项目需求转化为设计方案
3. 能综合利用本阶段所学习的数据库、网络编程、前端开发编写具有实际价值的项目
Django Web框架

1. 掌握Python服务端软件开发的核心技术，能够独立完成服务端软件开发，深入理解Python开发服务端的软件精髓
2. 熟练掌握Django后端开发框架使用

Redis、Ajax

1. 理解非关系型数据的思想及应用，掌握使用非关系型数据 Redis的开发技能
2. 掌握Ajax和JSON开发、使用方法，熟练进行编程

第三方支付宝支付项目实战

1. 熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法、熟悉项目文档编写
2. 前后端分离的设计思想、完成前后端分离的电商网站的后端代码编写
机器学习基础

1. 了解人工智能起源、发展过程及现状
2. 掌握Numpy/Matplotlib/Pandas等常用科学计算库的使用，能进行数组/矩阵处理，使用工具对数据进行可视化
3. 掌握机器学习基本思想、流程及常用方法
4. 理解并掌握回归问题、分类问题、聚类问题常用模型、特点、实现方法及应用
5. 掌握机器学习模型评估及优化方法
6. 熟练使用sklearn通用机器学习库

计算机视觉（CV）

1. 掌握图像分类预处理技术、图像分类样本标注方法
2. 能利用图像分类理论、深度学习框架解决工程中的图像识别、分类问题
3. 掌握利用Tensorflow搭建神经网络、深层神经网络方法
4. 掌握图像分类原理，能利用该原理进行手写体识别、服饰识别
5. 理解常用图像分割模型
6. 能利用深度学习平台实现Mask RCNN、DeepLab V3+模型

推荐系统

1. 了解推荐系统的作用、发展历史、现状及趋势
2. 掌握常用推荐系统思想、原理及经典算法
3. 利用推荐算法及工具解决实际项目问题

深度学习基础

1. 理解掌握深度学习基本概念
2. 理解深度学习基本理论、原理
3. 掌握经典卷积神经网络、循环神经网络模型结构及特点

能力体系多维度培养技术全才

人工智能技术

原理与理论：机器学习、深度学习
技术应用：计算机视觉、自然语言处理、推荐引擎、强化学习
框架技术：sklearn、Tensorflow、Pytorch、飞桨
01
数据分析技术

数据采集技术：requests/Xpath/re/Scrapy/Mongo/Redis/MySQL
数据分析与处理技术：Numpy、Pandas
数据可视化技术：Excel/PowerBI/Tableau/Matplotlib
机器学习：SVM、线性回归、多项式回归、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类
02
增值能力

WEB前后端开发能力、网页测试与评测能力、数据分析与可视化能力、语音与图像识别检测能力、对开发的实战与沟通能力、强大的数据挖掘指标分析能力
03

多领域技术提升让你胜任热门新兴岗位

Python数据分析师

具备数据分析思维

掌握主流数据分析工具的用法

熟悉数据分析全流程

掌握数据分析常用技术的应用
Python开发工程师

维护开发后台业务

运用热门技术开发主流Web网站

具备企业大型项目持久开发能力

进行数据库设计和优化
Python人工智能

掌握人工智能核心编程思想

具备解决基础AI问题的能力

掌握AI开发核心工具

熟悉图像分割技术
图像算法工程师

规划产品的视觉算法

实现人脸检测、目标检测

基于模板匹配的高精度匹配定位

图像预处理以及图像增强
Python爬虫工程师

使用Python进行爬虫项目开发

掌握常见的反爬虫手段及其原理

掌握主流爬虫框架的原理及用法

根据目标网站设计爬虫方案
自动化测试工程师

掌握软件自动化测试核心思想

掌握web端软件自动化测试

掌握接口自动化测试技能

用主流框架进行APP自动化测试

大厂真实的商业项目实战

达内-百度深度合作

达内集团联合百度公司在智能领域
实战人才培养上深度合作

达内-华为深度合作

达内教育与华为签署全面合作协议
加速AI+大数据高端人才培养

技术引入

课程引入前沿数据分析知识技术点

项目引入

课程植入大厂商业项目及业务解决方案

人才模型

培养目标对标大厂级人才能力模型

百度飞浆AI Studio 人工智能学习实训平台

模型

飞桨提供的70+精选应用效果较佳的模型，全部经过真实应用场景的有效验证。
大规模分布式训练

飞桨同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个节点的并行训练
端到端部署

飞桨完整支持多框架、多硬件和多操作系统，为学员提供高兼容性、高性能的多端部署能力。
动态&静态图

为学员提供动态图和静态图两种计算图。动静态图部署方便、运行速度快，应用落地更。。

从入门到工业级项目实践进步实战能力

电子商城
人脸识别
工业产品质检系统
品牌广告投入分析与销

项目目标：掌握标准B2C电商、互联网应用开发设计方案

项目关键技术点：
1.标准电商核心：商品搜索、购物车、订单系统、第三方支付、用户中心，第三方授权
系统
2.企业级技术解决方案： redis缓存、Celery异步解决方案、 Haystack+Elasticsearch商品搜索、第三方授权【Oauth2.0】、第三方支付【支付宝】、Celery定时任务解决方案 + 第
三方sms对接方案

核心解决方案：20+数据库、1000+数据量、15+业务指标、10+解决方案
项目目标：根据人脸相似度，判断两张脸是否为同一个人，可用于人脸考勤、人脸门禁、人脸支付、人脸检票等等

项目关键技术点：
1.人脸检测/人脸识别原理
2.MTCNN人脸检测模型
3.DeepFace、FaceNet人脸识别模型
4.常用人脸数据集（SFC数据集、LSW数据集、YTF、CelebA数据集、WIDER Faces数据集）
5.Tensorflow深度学习框架

核心解决方案：30+数据库、1000+数据量、20+业务指标、10+解决方案
项目关键技术点：
1.图像分割原理：语义分割/实例分割/全景分割、评价指标（像素精度、平均像素精度、
平均交并比）、图像分割的应用
2.经典分割模型：FCN（全卷积网络）模型、U-Net模型、Mask R-CNN模型、DeepLab系列
（空洞卷积、条件随机场、ASPP、Xception、depthwise卷积）
3.常用数据集：VOC2012、MS COCO、Cityscapes、Pascal Context
4.图像分割工具：labelme
5.飞桨深度学习框架

核心解决方案：28+数据库、1000+数据量、10+业务指标、15+解决方案
项目目标：对于快消品企业，能够对商超门店的销售额进行预测，尤其是能量化自身所能控制的各种促销因素产生的结果

项目关键技术点：
1.数据探索性分析：直方图
2.Seaborn：jointplot函数
3.数据集划分
4.决策树/随机森林算法
5.特征重要性排序
6.回归模型评价指标：平均误差/R平方值/中值误差等

核心解决方案：50+数据库、1000+数据量、20+业务指标、15+解决方案