采集内容插入词库(基础阶段学完Python基础语法、python容器、函数和文件操作)

　　采集内容插入词库(基础阶段学完Python基础语法、python容器、函数和文件操作)

　　学完Python的基础知识，我该学什么？基础阶段，学习Python基础语法、python容器、函数与文件操作、面向对象、python编程与web基础、Linux操作系统多任务编程、Python网络编程、静态web服务器、HTML、CSS、JavaScript、数据库MySQL 、正则表达式、高级Python、迷你web框架，需要在实际操作中积累项目实践经验。

　　以《Python+人工智能就业班》课程为例，Python基础阶段完成后，下一个阶段就是项目学习。具体内容如下：

　　一、web-Django 框架和项目

　　1、Django 框架

　　了解web框架的作用，MVT和MVC，虚拟开发环境的创建和使用，了解Django，Django项目创建，Django应用创建，模型视图和模板的基本使用，路由配置，HttpRequest对象获取请求参数，构造HttpResponse响应对象、cookie使用、会话使用、函数视图和类视图使用、类视图原理、类视图装饰器的使用、ORM的作用、数据库配置、模型类的定义、通过ORM进行的数据增删改查操作, F对象和Q对象的使用, *敏*感*词*映射, 一对多映射, 多对多映射, Jinja2模板定义, 模板渲染, CSRF攻击原理与防护, 中间件原理, 中间件定义,管理后台管理站点的使用

　　2、Git

　　什么是版本控制，Git工作分区，Git提交，Git分支，本地仓库和远程仓库，Github（或Gitee码云）如何使用

　　3、redis

　　Nosql介绍、redis数据库特性、redis数据类型、常用redis命令、redis-py的使用

　　4、前端框架Vue基础

　　了解Vue、Vue生命周期、Vue双向绑定、Vue基础语法、Javascript ES6语法

　　5、美都商城-用户前台

　　前后端不分离，使用Vue前端框架，电商业务采用B2C模式，采用云通讯短信发送功能，通过发送验证邮件实现邮件验证机制，定制django认证系统完成多类型账号登录，集成第三方登录（以QQ为例），使用Celery完成异步任务，使用RabbitMQ消息队列，电商SKU和SPU讲解，搭建静态页面方案，使用crontab定时任务，使用Haystack+Elasticsearch搭建商品搜索方案，使用redis作为缓存和Session，购物车等数据存储，搭建用户登录和非登录状态下的购物车存储方案，使用FastDFS分布式文件存储系统，使用支付宝支付，使用Docker完成组件安装，使用数据库事务和锁解决并发订单存储问题，配置数据库主从同步，实现数据库读写分离

　　6、Django REST 框架（DRF）

　　前后端分离模式、RESTful接口设计、DRF框架作用、序列化与反序列化、序列化器定义与使用、DRF类视图使用、DRF视图集原理与使用、Postman接口测试工具使用

　　7、前端框架Vue进阶

　　SPA单页系统、Vue组件、Vue路由、Vue-cli工具、Element组件库

　　8：美朵商城后台管理系统（MIS）

　　采用前后端分离模式，使用Vue组件搭建SPA单页系统，JWT认证，CORS解决跨域，搭建用户权限管理方案，实现用户、商品、订单等数据管理，实现日志管理，实现报表统计，Nginx+uWSGI部署

　　9、部署基础

　　项目生命周期、项目部署方案

　　10、Nginx

　　了解Nginx、Nginx部署与配置、反向代理、负载均衡、日志解析、URL重写

　　11、码头工人

　　Docker镜像管理、Docker容器管理、Docker仓库、Docker数据管理、Docker网络管理、Dockerfile编写、Docker compose使用

　　12、架构与性能

　　架构演进，网站分析

　　市场价值：Python web开发工程师，独立开发后端业务，可协助开发前端业务。

　　二、Web-Flask 框架和项目

　　1、Flask 框架

　　理解 Flask，框架比较，Flask 项目创建和运行调试，Flask 视图和路由，请求对象的使用，响应对象的构建，蓝图的使用，Flask 应用上下文和请求上下文，请求钩子，异常处理

　　2、Flask-RESTful

　　Flask-RESTful 视图和路由的定义、RequestParser 的使用、marshal 的使用、类视图装饰器的使用

　　三、人工智能机器学习编程

　　1、机器学习（科学计算库）

　　人工智能概述、机器学习定义、机器学习工作流程、机器学习算法分类、算法模型评估、Azure机器学习平台实验、机器学习基础环境安装与使用、Matplotlib架构介绍、Matplotlib基本功能实现、Matplotlib多图展示、 Matplotlib绘制各种图形，Numpy操作优势，数组属性，数组形状，Numpy实现基本数组操作，Numpy实现数组操作，矩阵，pandas介绍，pandas基础数据操作，DataFrame，Series，MultiIndex，panel，pandas绘图，文件读取和存储、缺失值处理、数据离散化、数据合并、交叉表和数据透视表、分组和聚合、案例：电影数据分析

　　2、机器学习（算法）

　　sklearn简介，sklearn获取数据集，seaborn简介，数据可视化，数据集划分，特征工程，特征预处理，归一化，标准化，特征选择，特征降维，交叉验证，网格搜索，模型保存和加载，欠拟合，过拟合、KNN算法、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、最小距离、归一化欧几里得距离、余弦距离、汉明距离、杰卡德距离、马氏距离、KNN选择中的k值、kd树、案例：虹膜物种预测、线性回归, 推导, 最小二乘, 正态方程, 梯度下降, FG, SGD, mini-batch, SAG, Lasso 回归, 零回归, Elastic Net, 案例：波士顿房价预测, 逻辑回归, sigmoid, 对数似然损失, 混淆矩阵,准确率、召回率、F1-Score、ROC曲线、AUC指数、ROC曲线绘制、案例：癌症分类预测、决策树算法、熵、信息增益、信息增益比、基尼值、基尼指数、ID3、C4.5、CART算法，案例：泰坦尼克号乘客生存预测，集成学习，Boosting，Bagging，随机森林，GBDT，XGBoost，案例：泰坦尼克号乘客生存预测优化，聚类算法，K-表示聚类实施、SSE、“肘部”方法、轮廓系数方法、CH 系数、Canopy、Kmeans++、二等分 k 均值、k-medoids、内核 kmeans、ISODATA、Mini-batch K-Means、案例：探索用户对项目的偏好类别决策树算法，熵，信息增益，信息增益比，基尼值，基尼指数，ID3、C4.5、CART算法，案例：泰坦尼克号乘客生存预测，集成学习，Boosting , Bagging , 随机森林, GBDT, XGBoost, 案例：泰坦尼克号乘客生存预测优化, 聚类算法, K-means 聚类实现, SSE, "elbow" 方法, 轮廓系数法, CH 系数, Canopy, Kmeans++, bisection k-means, k-medoids、内核 kmeans、ISODATA、Mini-batch K-Means、案例：探索用户对项目类别的偏好决策树算法，熵，信息增益，信息增益比，基尼值，基尼指数，ID3、C4.5、CART算法，案例：泰坦尼克号乘客生存预测，集成学习，Boosting , Bagging , 随机森林, GBDT, XGBoost, 案例：泰坦尼克号乘客生存预测优化, 聚类算法, K-means 聚类实现, SSE, "elbow" 方法, 轮廓系数法, CH 系数, Canopy, Kmeans++, bisection k-means, k-medoids、内核 kmeans、ISODATA、Mini-batch K-Means、案例：探索用户对项目类别的偏好随机森林、GBDT、XGBoost、案例：泰坦尼克号乘客生存预测优化、聚类算法、K-means 聚类实现、SSE、“肘”法、轮廓系数法、CH 系数、Canopy、Kmeans++、二等分 k-means、k-medoids , 内核 kmeans, ISODATA, Mini-batch K-Means, 案例：探索用户对项目类别的偏好随机森林、GBDT、XGBoost、案例：泰坦尼克号乘客生存预测优化、聚类算法、K-means 聚类实现、SSE、“肘”法、轮廓系数法、CH 系数、Canopy、Kmeans++、二等分 k-means、k-medoids , 内核 kmeans, ISODATA, Mini-batch K-Means, 案例：探索用户对项目类别的偏好

　　3、正在实施的机器学习项目

　　球员排名预测，客户价值分析系统，注：项目训练将随着社交热点进行调整

　　市场价值：将实际问题抽象为算法模型，对采集到的数据进行基础分析，构建有效的算法模型。

　　四、基于大数据的人工智能推荐系统项目

　　1、系统工程理论课程

　　推荐系统定义、推荐系统应用场景、推荐系统算法概述、协同过滤、内容、知识、混合推荐、协同过滤算法、User-Based CF、Item-Based CF、Jaccard相似系数、余弦相似度、Pearson相关系数、电影评分推荐案例，评分预测标准化，推荐系统评价方法，用户调查，离线评价，在线评价，RMSE，MAE，K近邻协同过滤推荐，回归协同过滤推荐，交叉验证和网格搜索，矩阵分解协同过滤推荐、LFM、Apriori、FP-Growth、基于内容的推荐、物品画像、TFIDF、TOPN、用户画像、物品标签、物品冷启动、word2vec

　　2、系统项目lambda大数据开发

　　Hadoop介绍、生态、发布版本、Hadoop shell命令、ls、cat、mv、put、rm、文件系统HDFS、namenode、datanode、YARN运行进程、ResourceManager、NodeManager、Contain-er、Client、MapReduce进程、WordCount案例、 Spark组件、特性、pyspark使用配置、sparkContext、parallelize、sc.textFile、Spark算子、Action、Transformation、map、filter、flatmap、union、intersection、groupByKey、SPARK作业提交模式、Local模式、Standalone模式、Spark ON Yarn mode、Spark日志分析案例、Spark sql和DataFrame、RDD、DataFrame操作API、withColumn、select、StructType、filter、json文件操作、spark.read.json、Flume schema、Source、Channel、Sink、Flume采集@ >端口数据案例、Kafka架构、Topic、Producer、Consumer、Broker、安装部署、生产者和消费者、Flume与Kafka整合、sparkStreaming概览、WordCount案例实战、状态操作、updateStateByKey、与Kafka对接

　　3、推荐系统项目

　　ABTest实验中心、流量分桶、点击日志参数添加、grpc协议封装、用户feed流、文章相似接口、待定推荐结果存储、历史推荐结果存储、redis推荐缓存、召回接口、在线排序接口、Real -时间日志分析、flume配置、kafka配置、新的文章更新、流行的文章更新、用户冷启动、在线内容召回、基于内容召回的存储、sqoop增量导入、增量、lastmodified、check- column, last-value, Query, Append import, shell script setting, 文章图像构建, 文章词库和分词, 原创文章数据合并, tfidf 计算, textrank 计算, full < @文章 @文章相似度计算，新的文章实时相似度，文章word2vec计算，BucketedRan-domProjectionLSH，离线文章画像更新，用户画像构建，用户标签权重计算，时间衰减系数，用户基本信息画像，定期更新用户画像，离线召回、用户日志行为数据处理、StringIndexer、离线ALS召回、排序模型实现、用户日志行为基础表过滤、画像行为合并、LR模型、GBDT模型、离线排序效果AUC、推荐算法效果评估、离线HIVE点击-通过费率统计、模型更新和在线用户画像定期更新、离线召回、用户日志行为数据处理、StringIndexer、离线ALS召回、排序模型实现、用户日志行为基本表过滤、画像行为合并、LR模型、GBDT模型、离线排序效果AUC、推荐算法效果评估、离线HIVE点击率统计、模型更新和在线用户画像定期更新、离线召回、用户日志行为数据处理、StringIndexer、离线ALS召回、排序模型实现、用户日志行为基本表过滤、画像行为合并、LR模型、GBDT模型、离线排序效果AUC、推荐算法效果评估、离线HIVE点击率统计、模型更新和在线

　　市场价值：基于大数据构建和开发推荐系统的能力。

　　更多爬虫、数据分析、全栈开发、人工智能学习资料自取私信@Python阿智回复关键词[资讯]