2.1　安装Python2.1.1　Python安装步骤2.1.2　IDE的选择2.2　Python基本操作2.2.1　第一个小程序2.2.2　注释与格式化输出2.2.3　列表、元组、字典2.2.4　条件语句与循环语句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高级操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装3.1.1　NumPy简介3.1.2　NumPy安装3.2　基本操作3.2.1　初识NumPy3.2.2　NumPy数组类型3.2.3　NumPy创建数组3.2.4　索引与切片3.2.5　矩阵合并与分割3.2.6　矩阵运算与线性代数3.2.7　NumPy的广播机制3.2.8　NumPy统计函数3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库4.1.1　初识Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可视化图库4.2.1　初识Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib绘图案例4.3　SciPy科学计算库4.3.1　初识SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫5.1　爬虫基础5.1.1　初识爬虫5.1.2　网络爬虫的算法5.2　爬虫入门实战5.2.1　调用API5.2.2　爬虫实战5.3　爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1　多进程5.3.2　多线程5.3.3　协程5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库 mysql6.1.1　初识Mysql6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初识NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小结6.3.1　数据库基本理论6.3.2　数据库结合6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取7.1.1　从键盘获取数据7.1.2　文件的读取与写入7.1.3　Pandas读写操作7.2　数据分析案例7.2.1　普查数据统计分析案例7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础8.1.1　Jieba中文分词8.1.2　Jieba分词的3种模式8.1.3　标注词性与添加定义词8.2　关键词提取8.2.1　TF-IDF关键词提取8.2.2　TextRank关键词提取8.3　word2vec介绍8.3.1　word2vec基础原理简介8.3.2　word2vec训练模型8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介9.1.1　“回归”一词的来源9.1.2　回归与相关9.1.3　回归模型的划分与应用9.2　线性回归分析实战9.2.1　线性回归的建立与求解9.2.2　Python求解回归模型案例9.2.3　检验、预测与控制

第10章从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means简介10.1.2　目标函数10.1.3　算法流程10.1.4　算法优缺点分析10.2　K-Means实战

第11章从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介11.2　经典算法介绍11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系数11.2.5　小结11.3　决策树实战11.3.1　决策树回归11.3.2　决策树的分类

第12章从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介12.1.1　认识朴素贝叶斯12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章从推荐[_a***_]看算法场景

13.1　推荐系统简介13.1.1　推荐系统的发展13.1.2　协同过滤13.2　基于文本的推荐13.2.1　标签与知识图谱推荐案例13.2.2　小结

第14章从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安装TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念与原理14.2　TensorFlow数据结构14.2.1　阶14.2.2　形状14.2.3　数据类型14.3　生成数据十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成随机数14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

（图片来源网络，侵删）

目前，最知名的预训练模型之一是由OpenAI开发的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。其中，GPT-3是最先进的版本，具有1750亿个参数。这种模型通过在海量互联网文本上预训练，可以执行多种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、命名实体识别等。

此外，还有其他机构和公司也发布了自然语言处理的预训练模型，如BERT、RoBERTa、ALBERT等。这些模型在各种语言处理任务上表现出色，被广泛应用于自然语言处理的研究和应用中。

这些预训练模型的优点是可以提供大量的语言知识和语义理解能力，使得使用者可以从中受益，并能够快速应用于各种具体任务。但需要注意的是，这些模型需要在具体任务上进行微调，以适应特定的数据和任务要求。

（图片来源网络，侵删）

IT培训 课程会培训哪些内容？

IT技术发展实在是太过迅速，不同时期的IT课程也各不相同，但是它有一个特点，就是紧跟时势步伐和市场的实际需求。

本人大学毕业也2011年，当时IT培训机构的课程（java）安排是这样的：

Java基础是从最最基础的知识点开始，涉及有：

1、基础数据类型、引用数据类型的学习；

2、类、接口、方法、封装、继承、多态的概念等；

3、常用API掌握；

4、Swing界面开发。

这部分内容涉及：

1、JSP、Servlet、JSP标签/指令、内置对象、EL、JSTL、自定义标签；

2、HTML；

关于IT培训的课程，一般大概是以下课程大纲，一般不会有太大的变动，当然不排除新课程等

001基础

JAVAse是j***a编程的基础，包括以下内容：

（部分笔记截图，学时一个月）

接下来学习mysql（数据库）和JDBC和tomcat（服务器）

跟着会学习j***a web

然后到了三大框架（这里我不推荐学习ssh，即Struts2和hibernate，因为这两个框架算是比较古老，一般新公司都不会去用，除非需要维护老项目才会用到，到了那时再学习也不迟）

三大框架的话是s***

接着应该需要学习js

接着根据自己情况上手项目，大概就是这么简单，半年而已。

你好，这个问题我来回答一下。

我在2016年的时候在上海某家计算机培训机构培训J***A，学费是29800,当时是靠***的形式来缴纳的学费。很多IT培训都是包就业的。

首先肯定就是一些基础的内容，包括编程的思想，语言的一些基本内容，同时课下会有作业进行练习，基本内容的学习在一个月的时间，后面会有一个小项目让你来验证一些学习的效果。

然后是编程框架累的一些东西，这一类的东西也是一个月的时间，说实话这一类东西一个月的时间肯定是远远不够的，然后需要你课下的时间来进行查找资料，这会让你编程的能力得到快速的提升。

最后就是一些深层次的东西，这时候的培训基本上不会详细讲解，因为这一块没有两到三年是没有一个概念的，因为培训机构大部分都是跟企业合作的，所以讲授的内容主要集中在面试的时候会问到的问题这一块。

在选择培训机构的时候一定要做足功课，因为不同的培训机构的实力差距是非常明显的，最后工作的薪水也是差距很大的。希望能够帮助到你。

it课程有很多，比如j***a，大数据、ui以及现在流行的人工智能。企业急需此类人才，就业后薪资也很高。建议可以先去试听，感受一下自己最适合哪个。那些不让试听直接交钱的就尽量别去了。交完钱之后你懂得。要学习就要找规模大而且正规的地方。大连中软实训，可以免费试听。来看看。

一般这类的培训都是从基础教起。

他们培训的分两大类。

一类是计算机工具的应用，例如计算机上网邮件等基础应用、Office办公软件、PS图像处理软件、CAD绘图软件等。

一类是编程教学，用一些开发语言，如j***a、.net，python、C、C++等语言，会模拟一些软件功能，完成开发任务。

等到你具备了一些基础的水平，会给你包装并指导你去参加一些面试。

一般如果顺利，开发工程师的薪资水平是其他工种无法企及的。

祝好运。

学好一个编程语言大概要多长时间？

谢谢邀请

这个要看你是自学[_a1***_]去培训

首先，如果是培训机构进行学习，可以避免少走弯路，而且进行系统培训加实战，一般3-5个月就可学有所成;

其次，如果是自学，如果你认定了要学某种语言，就每天要有自己的规划：

1.每天至少花三个小时以上专心的学习，不要三天打鱼两天晒网，持之以恒对待它;

2.建议去网上实战和视频学习，自学网站推荐***s://***.toutiao***/i66***406763148247566/;

3.必须要有一个老师，如果没有人给你解答，会浪费很多时间，而且大多数问题对于新手来说，你可能琢磨一天，有人指导你，可能很快就能理解明白;

4.实践，任何技术学习都不能仅仅在于理论的掌握，而是要动手操作，动手操作的同时就是认识它的过程;另外要多做项目，代码量的多少决定你学习是否努力是否技能掌握;

总之，学习一定要动手实践，要多做项目，项目在理论基础上，但又在理论之中，只有不断的理论，实践，理论，实践....中不断的学习，技术才能越来越提高！至于要学多久，还是要靠自己努力和悟性！

作为一名刚毕业的软件大学生来说，我自己认为是学习成本还是比较低的吧。

在学校四年学到的一些计算机理论知识其实是远远没有办法应付真实的就业环境的。在大四后半学期我们出去进行了实习。我当初是走的大数据方向，但是去了公司却需要一个产品经理。最后我进行了一个月的自己学习，就可以简单的上手了。剩下的问题其实是在不断的遇到问题，不断的解决问题中成长起来的。

就按我上面所说的这样的话，其实学习的成本并不是很大。自学能力较强的半个月就差不多可以上手了。

除此之外市面上还有一些培训机构。他们从零基础开始学习，大概的周期是三到五个月吧。能让你从零到一定得入手。这个的学费差不多就两万左右吧。讲实话也其实时间和成本花费的并不是很多。

再者说，我们市场上面见到的那些软件。其实都是已经开发好了，有了完整的一套系统。真正的程序员不是去创造代码，而是去将不同的代码再次的组合起来，形成一个新的程序。比如购物商城大同小异都是这个样子的，手机 app的小功能根据自己的公司定制成不同的。这其实都不需要太多的改动就可以完成。

所以说，在我看来学习的成本和时间还是很小的。当然前提是你有意向去学习这样一个东西。其中的乐趣其实有很多，进去了你就知道了。如果有帮助到您的话，点赞收藏，感谢您的关注。

如果有练习项目，思路通畅的话，1个月就够了.

去力扣中国（***s://leetcode-

cn***

）

从基础的题目开始刷，刷到100题语言基础就出师了，起码强于或不低于计算机专业的毕业生。继续用人生刷题。不过这里的题目都是语言基础的，不涉及第三方的组件，练习组件以及将组件使用到项目上，这需要工程方面的能力了！别相信大学里的软件工程课程，没什么用的！

软件的功能无外乎两个，解决算法问题，解决数据问题。当下用的最多的是解决数据问题，生产数据、统计数据，算法问题和框架问题基本都是老外在贡献，国内也就阿里的框架可用！最后看一下学习路线。

1、打好语言基础，熟悉变量，条件控制语句，循环语句，各种数据结构（数组、集合等）；

2、熟练使用第三方组件和框架，这是通往工程之路第一步；

3、熟悉数据库，怎么都绕不开的东西

4、能够从需求出发设计系统，规划系统和开发方案、周期等管理相关工作！

学好我理解为熟练掌握哦，尝试回答回答。

学会，这要看基础。基础好的，有悟性的，很快就可以学会。不是还可以7周7语言嘛。所以有基础情况下，一周可能是底线。

学好，熟练掌握，这个要看项目实战。有项目逼着你干，坑爬得多了，就能用下去了。这个经验是3个月左右。

精通，这个就没有终点了。不断使用，不断理解，不断升华，也不敢轻言精通。但你会喜欢上这门语言，就像喜欢上一个女人一样，知道她的优点，知道她的缺点，不离不弃。嗷呜～

噢～K，搞定！回答完毕。

以上个人经验，纯手打，望***纳！欢迎关注小小枫一起交流。

很高兴能回答你的问题

学好编程语言是一门技能，所谓熟能生巧也是对技能的描述，要学好一门技能是需要涉世磨炼的。所以，在这里我说下，怎么在较短时间内完成编程修炼。

陈老师在这里说下我自己的经历。

去年9月份开始接触python，跟很多人一样，被python 的魅力所吸引。而且我报了一个线上培训班，但到此时此刻，这个课还没学完。而且由于生活、工作对时间的挤压，我都没有多少时间去学习它了。

所以，我把时间抽了半个小时，那就是在下班后，吃饭前（煮饭的那半个小时），我会用jupyter notebook来敲击下代码。从基础到爬虫，再到现在的数据分析。

总结：

1.作为升资择业的人员，又不想报班的。

首先从择业要求出发，看你选择的方向，来确定编程语言。最重要的是，当确定好方向后，那么就需要对这门语言进行系统学习。系统学习关键在于导图，换句话说就是培训学校说的体系。

2.时间管理法。

一名合格的软件测试，需要具备哪些专业能力？

　　软件测试行业门槛低、薪资高、简单易学，成为了许多小白转行IT的首选。要想从事软件测试行业，就要对它有基本的了解，重庆优就业老师今天就来为大家讲解一下软件测试包括什么。

　　软件测试主要包括以下几大测试方向，功能测试、自动化测试、接口测试、性能测试。软件测试工程师也大致分为这几个方向，因此市面上大部分的软件测试培训课程也是按照这几个方向来划分模块的。下面我们就具体介绍一下每个模块的学习内容。

　　一、功能测试

　　功能测试包括计算机基础、软件测试核心理论、企业级环境配置实践、功能测试项目实战等课程。在这一阶段，会讲解到软件测试的核心理论，使学员能够熟悉软件测试相关的概念及流程，掌握软件测试各阶段所需的知识及技能，熟练掌握各种测试文档的编写。熟练掌握主要测试策略，熟练掌握测试用例编写方法和规范，缺陷编写方法和规范。学完可以胜任功能测试工程师岗位。

　　二、自动化测试

　　自动化测试包括Python编程技术、自动化测试入门、Web自动化测试：Selenium、Web自动化测试项目实战、移动自动化测试：Appium、移动自动化测试项目实战这些课程。这些课程能够使学员熟练掌握自动化测试工具Selenium和Appium在Web自动化测试和移动端自动化测试中的应用，能够搭建自动化测试环境，独立编写自动化测试脚本，熟练掌握真实业务场景下的自动化脚本设计方法。学完可以胜任自动化测试工程师岗位。

　　三、接口测试

　　接口测试的课程则有接口测试综合核心理论、Jmeter、接口测试项目实战、网络安全测试。学员学习后可熟练掌握接口测试方法和流程，熟练使用Postman，Fiddler，Jmeter等接口测试工具。可以独立搭建接口测试环境，设计并优化接口测试脚本，并进行接口自动化测试。学完可以胜任接口测试工程师岗位。

　　四、性能测试

　　性能测试则会学习性能测试核心理论、Loadrunner、性能测试项目实战等课程。通过对目前主流的性能测试测试工具(Loadrunner，Jmeter)的学习，学员可以掌握性能测试计划的编写，Loadrunner和Jmeter在项目中的使用，结果文件的分析，查找性能瓶颈，进行系统调优。学完可以胜任性能测试工程师岗位。

到此，以上就是小编对于学习python导图的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python导图的4点解答对大家有用。

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