python从入门到精通：这四个阶段需掌握！

最近，看了很多关于python未来前景的数据。从数据来看，Python程序员的需求量的确在上升。越来越多的人进入这个行业，可一些人却不知道python从入门到精通都需要学习哪些。今天小编，就和大家聊聊!

第一阶段：Python语言及应用

课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程

掌握技能：

（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；

（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；

（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；

（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；

（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。

第二阶段：机器学习与数据分析

课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战

掌握技能：

（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；

（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；

（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用。

第三阶段：深度学习

课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战

掌握技能：

（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；

（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；

（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；

（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。

第四阶段：图像处理技术

课程内容：图像基础知识，图像操作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战

掌握技能：

（1）掌握图像处理技术相关基础知识；

（2）掌握图像降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术应用技巧；

（3）掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；

（4）掌握前沿深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。

以上，就是小编为大家整理python从入门到精通的4个阶段，希望对大家能够有所帮助！

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