南京萬(wàn)和IT

Python運(yùn)維培訓(xùn)哪家好

什么是Python運(yùn)維,是指互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)維，通常屬于技術(shù)部，與研發(fā)、測(cè)試、系統(tǒng)管理同為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品技術(shù)支撐的4大部門(mén)，這個(gè)劃分在大小公司間都會(huì)多少有一些不同。

Python是個(gè)非常厲害的腳本語(yǔ)言，能滿(mǎn)足絕大部分自動(dòng)化運(yùn)維的需求，又能做后端C/S架構(gòu)，又能用WEB框架快速開(kāi)發(fā)出高大上的Web界面，只有當(dāng)你自已有能力做出一套運(yùn)維自動(dòng)化系統(tǒng)的時(shí)候，你的價(jià)值才體現(xiàn)出來(lái)，你才有資格跟老板談重視。

Python在系統(tǒng)運(yùn)維上的優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)多能力和完整的工業(yè)鏈，它的開(kāi)發(fā)能力遠(yuǎn)強(qiáng)于各種Shell和Perl，的確**Shell腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維!

借助自動(dòng)化運(yùn)維來(lái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模集群維護(hù)的想法是對(duì)的，但由于Shell本身的可編程能力較弱，對(duì)很多日常維護(hù)中需要的特性支持不夠，也沒(méi)有現(xiàn)成的庫(kù)可以借鑒，各種功能都需要從頭寫(xiě)起，所以說(shuō)Shell腳本力量不夠。

而Python是更好的選擇，Python具除了易讀易寫(xiě)更兼具面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式風(fēng)格，已經(jīng)成為IT運(yùn)維、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域的主要編譯語(yǔ)言。**系統(tǒng)化的將各種管理工具結(jié)合，對(duì)各類(lèi)工具進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，形成統(tǒng)一的服務(wù)器管理系統(tǒng)。

人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）

主講內(nèi)容	技術(shù)要點(diǎn)
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)	1.微積分與概率論基礎(chǔ)； 2.線(xiàn)性代數(shù)與矩陣運(yùn)算； 3.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì)； 4.凸優(yōu)化基礎(chǔ)； 5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
數(shù)據(jù)分析	1.科學(xué)計(jì)算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語(yǔ)言處理NLTK；
機(jī)器學(xué)習(xí)	scikit-learn；機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程； 分類(lèi)算法；回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門(mén)、numpy導(dǎo)入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國(guó)各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學(xué)生使用pandas練習(xí)數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實(shí)現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風(fēng)格和樣式 、matplotlib基礎(chǔ)知識(shí)、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門(mén)案例、KNN分類(lèi)案例； 6.線(xiàn)性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導(dǎo)數(shù)回顧、實(shí)例糖尿病的線(xiàn)性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線(xiàn)性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹(shù)算法&樸素貝葉斯算法 決策樹(shù)原理、貝葉斯原理、決策樹(shù)實(shí)例、貝葉斯實(shí)例； 8.SVM支持向量機(jī)&聚類(lèi)k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實(shí)例、K-Means算法實(shí)際應(yīng)用案例
機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目	算法與項(xiàng)目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開(kāi)始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)。選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開(kāi)始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評(píng)估，完整的講解如何使用python及其常用庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立 實(shí)戰(zhàn)案例： 1.人臉識(shí)別； 2.手跡識(shí)別； 3.預(yù)測(cè)年收入； 4.自動(dòng)臉補(bǔ)全； 5.使用聚類(lèi)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別； 6.汽車(chē)車(chē)牌識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)	1.TensorFlow框架開(kāi)發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 5.項(xiàng)目：圖像識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	基于深度學(xué)習(xí)**火Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù) 使用深度學(xué)習(xí)框架從零開(kāi)始完成人臉檢測(cè)，驗(yàn)證碼識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，垃圾郵件分類(lèi)，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對(duì)于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開(kāi)始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開(kāi)分析與評(píng)估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！

---

從市場(chǎng)需求與薪資看Python發(fā)展

從職友集**新Python招聘崗位需求來(lái)看，Python工程師的崗位需求量巨大，并且崗位需求量還在呈現(xiàn)上漲的趨勢(shì)。全國(guó)Python崗位需求量接近10個(gè)，北京崗位需求量居首位為20890個(gè)占比21.17%，上海Python工程師崗位需求量居第二位為12843個(gè)占比13.02%，其次是深圳、杭州、廣州等一線(xiàn)城市合計(jì)占比16.53%，下圖為全國(guó)主要城市Python工程師崗位需求量。

那Python適合開(kāi)發(fā)哪些類(lèi)型的應(yīng)用呢？

1、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，包括網(wǎng)站、后臺(tái)服務(wù)等等；
2、許多日常需要的小工具，包括系統(tǒng)管理員需要的腳本任務(wù)等等；
3、把其他語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的程序再包裝起來(lái)，方便使用。

為什么要學(xué)習(xí)Python編程語(yǔ)言？

Python編寫(xiě)代碼的速度非常的快，而且非常注重代碼的可讀性，非常適合多人參與的項(xiàng)目。它具備了比以前傳統(tǒng)的腳本語(yǔ)言更好的可重用性，維護(hù)起來(lái)也很方便。與現(xiàn)在流行的編程語(yǔ)言Java、C、C 等相比較，同樣是完成一個(gè)功能，Python編寫(xiě)的代碼短小精干，開(kāi)發(fā)的效率是其它語(yǔ)言的好幾倍。
再者，Python支持多平臺(tái)開(kāi)發(fā)，用它編寫(xiě)的代碼可以不經(jīng)過(guò)任何轉(zhuǎn)換就能在Linux與Windows系統(tǒng)任何移植，在蘋(píng)果iOS系統(tǒng)也沒(méi)有任何兼容性的問(wèn)題. 不單單是你自己編寫(xiě)的代碼具有可移植性，就連系統(tǒng)提供的一些GUI圖形化編程、數(shù)據(jù)庫(kù)操作、網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)絡(luò)編程接口都可以耗不費(fèi)力的移植到任何系統(tǒng)中。
還有，**重要的一點(diǎn)是Python有非常豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)(Standard Library)，標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)連Python安裝程序已經(jīng)直接安裝到你的系統(tǒng)當(dāng)中去了，無(wú)需另外**。標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的這些模塊從字符串到網(wǎng)絡(luò)腳本編程、游戲開(kāi)發(fā)、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)接口等都給我們提供超級(jí)多的功能應(yīng)用，不需要我們自己再去造輪子了。

JAVA工程師和Python工程師哪個(gè)前景更好？現(xiàn)在學(xué)還有價(jià)值嗎？

Python：作為新興語(yǔ)言，基于人工智能的發(fā)展Python程序員近幾年也在增加，Python語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)在于靈活處理，沒(méi)有java語(yǔ)言的死板，可以用于數(shù)據(jù)挖掘，人工智能的開(kāi)發(fā)。但是就目前來(lái)說(shuō)，Python大多數(shù)用于小項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，很少有大型企業(yè)將Python用于后臺(tái)開(kāi)發(fā)。綜上所述，就目前來(lái)說(shuō)，JAVA語(yǔ)言較為穩(wěn)定，Python語(yǔ)言也緊隨其后，未來(lái)發(fā)展需要我們進(jìn)一步觀(guān)看，當(dāng)然，在IT行業(yè)只掌握一門(mén)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是僅僅不夠的，需要不斷學(xué)習(xí)

什么是Python的命名空間？

在Python中，所有的名字都存在于一個(gè)空間中，它們?cè)谠摽臻g中存在和被操作——這就是命名空間。它就好像一個(gè)盒子，每一個(gè)變量名字都對(duì)應(yīng)裝著一個(gè)對(duì)象。當(dāng)查詢(xún)變量的時(shí)候，會(huì)從該盒子里面尋找相應(yīng)的對(duì)象。

Python就業(yè)前景有哪些？

運(yùn)維 目前很多運(yùn)維人還沒(méi)有學(xué)習(xí)Python，但是Python給運(yùn)維帶來(lái)的價(jià)值非常的大，在運(yùn)維的工作中，有大量重復(fù)性工作的地方，并需要做管理系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、發(fā)布系統(tǒng)等，將工作自動(dòng)化起來(lái)，提高工作效率，這樣的場(chǎng)景Python是一門(mén)非常合適的語(yǔ)言。如果用Python來(lái)做運(yùn)維將會(huì)事半功倍。

相關(guān)推薦：

---

南京Python培訓(xùn)   南京Python培訓(xùn)班   南京Python培訓(xùn)機(jī)構(gòu)