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Python语言课程化也将成为孩子学习的一种趋势。其中山东省最新出版的小学信息技术六年级教材已加入 Python 内容
浙江省信息技术课程改革方案出台，Python 确定进入浙江省信息技术高考，从2018年起信息技术教材编程语言替换为Python
教育部考试中心于2017年10月发布通知，决定自 2018年3月起，在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目
说明：2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告，国家宣布立刻抢夺人工智能全球制高点！预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的市场，与此同时，人才需求量初步预计达1400万，届时，人工智能人才需求将飙升732%！
总结：人工智能人才需求量巨大，未来更大
说明：数据采集自过去一年数千名从业者真实薪资，77%认为以上薪资偏低，此外，因为行业人才输送与人才缺口的比例问题，人工智能对从业者经验要求偏低，且多数对从业者学历相比之前有所下降。
总结：人工智能薪资高且门槛低
说明：越来越多的行业从业者上升到一定阶段便再难进步，很容易被新人取代，但人工智能与其他行业的可取代性不同，人工智能工程师将在未来几十年都处于紧缺状态，并且，对于越来越多的出于智能时代，人工智能将占领这个制高点。
总结：起步薪资高，经验与薪资成正比，越老身价越高
说明：目前互联网、通信、新能源、房地产、金融证券、电子技术等行业迫切需要人工智能人才，因为互联网的快速发展，每一行业同时又催生出不同的需求方向，人工智能从业者将越来越宽泛。
总结：人工智能就业渠道广，方向灵活| 课程阶段 | 课程内容 | 案例 |
|---|---|---|
第一阶段 |
python编程从入门到精通，从单纯的语法理解到灵活应用解决实际问题，掌握Linux和Windows双系统开发环境，掌握常见数据结构和算法（时间复杂度计算，排序，搜索，栈，队列，二叉树），建立面向对象思维，能对问题进行抽象归类，了解设计模式，掌握单例模式和工厂模式 |
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第二阶段 |
掌握Linux操作系统进程/线程管理和网络socket编程，熟练编写C/S客户机服务器通信程序，理解python的异步和协程，掌握关系型数据库MySQL和非关系型数据库MongoDB表设计与应用开发，掌握缓存服务器Redis的应用，能独立进行后台服务器的设计和开发 |
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第三阶段 |
根据UI设计图进行PS切图制作，掌握html元素操作和css样式设定，熟练制作静态页面，掌握JavaScript编程和Jquery库，精通与后台服务器数据通信，制作轮播，渐入渐出，手风琴等页面特效，掌握Bootstrap、zepto等框架能进行快速开发，了解前端性能优化开发出适配性强的动态页面 |
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第四阶段 |
融会贯通前端和后台所学知识，学习掌握Django web框架，提升开发效率，可进行前后端全栈web开发；学习微信公众号开发，掌握移动web领域开发技能，结合Tornado web框架，加强对http协议、session、跨域请求、安全传输的理解，掌握高并发web服务器开发，掌握Nginx部署和配置 |
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第五阶段 |
数据采集和数据分析方向，掌握爬虫工作原理和反爬虫机制（Selenium，PhantomJS，Tesseract），学习scrapy框架和scrapy-redis分布式框架，对各大知名网站数据进行采集，根据业务需求绘制html图表或Excel业务报表 |
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第六阶段 |
了解深度学习常见算法，掌握监督学习训练模型的过程，熟悉常用机器深度学习框架的安装和部署，了解图像识别学习和语音识别学习的过程 |
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通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，得出有价值的结果。
该项目要求学员熟练使用Python urllib requests等模块，掌握Python网络编程、多线程编程技术，掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块，掌握网络协议，如HTTP协议，理解分布式爬虫原理及实现，熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架。
Python拥有完备的数据分析、机器学习、深度学习等智能领域的实用包。项目以商业分析案例为基础，将数据抓取/数据聚合与运算 等基础技术融合在一起，利用时间序列发掘商业可能性…
Python从2005在金融行业应用越来越多，和所有其他分析领域一样，数据规整化所花费的精力会比解决核心建模和研究问题所花费的时间要多很多。所以本项目除了教商业建和研究问题本质外，核心的是教学员如何利用python高效快速的解决数据存取/规整化的问题…
该项目采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，让学员在语音识别方向融汇贯通Python知识体系，帮助学员进入语音识别人工智能领域。
项目要求学员掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能，熟悉海量数据分析技术，掌握语音识别技术原理、实现方法，熟练采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow，熟悉第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK，掌握数据的云端存取访问技术以及掌握Python图形编程技术。
依托海量互联网信息，基于数据挖掘分析和机器学习技术打造人工智能信用评估体系(Lending AI)，实现了秒量级快速精准的信用评估决策；基于该评估结果，撮合个人用户和机构快速高效的完成交易；
将海量的精准数据实时地输入到Lending AI中，持续训练/优化风控算法和机器模型，将人工智能信用评估体系的精度和准度提升到比个更准确。金融风控将呈现智能化、场景化、前置化的趋势，这一切都离不开大数据的支撑。
依托海量互联网信息，基于数据挖掘分析和机器学习技术打造人工智能信用评估体系(Lending AI)，实现了秒量级快速精准的信用评估决策；基于该评估结果，撮合个人用户和机构快速高效的完成交易。
将海量的精准数据实时地输入到Lending AI中，持续训练/优化风控算法和机器模型，将人工智能信用评估体系的精度和准度提升到比个更准确。金融风控将呈现智能化、场景化、前置化的趋势，这一切都离不开大数据的支撑。
人脸识别技术在金融行业的应用，主要有人证对比、刷脸支付、远程开户、实名认证和黑名单查询等。将人脸识别模型进行了超过千万级张人脸图像数据的训练，配合自主研发的人脸106关键点定位算法不断进行深度学习，形成了新一代的人脸识别引擎。
风控是互联网金融重量级代表，提供以人脸识别为基础多种技术相结合的反欺诈服务是其中的一项重要业务。通过活体检测技术，防止用户利用PS、面具或视频建模等方式进行身份冒用。持续优化模型和数据，持续推动人工智能与大数据结合驱动的风控能力，多维度识别用户信息的真实性，发现、规避潜在的欺诈风险。
三年教学与开发经验，后期从事虚拟仿真的开发，具备深厚的语言基础，熟悉企业软件开发管理流程，精通与熟悉Unity3D、XNA等3D与2D游戏开发技术，虚拟仿真技术，对待学生亲和，教学语言思路清晰，循循善诱的教学方法深受广大学子欢迎。
一年多的软件、游戏研发与教学经 验，具备深厚C#语言基础。曾参与独立RPG游戏 的开发，精通游戏框架和Unity3D游戏开发设计 。熟悉NGUI，UGUI等UI界面编程，擅长移动端 Unity3D, 各类Unity插件，Lua热更新等。教学 方法非凡，课堂气氛活跃，学员上课积极踊跃。
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