最近，看了很多關于python未來前景的數據。從數據來看，Python程序員的需求量的確在上升。越來越多的人進入這個行業，可一些人卻不知道python從入門到精通都需要學習哪些。今天小編，就和大家聊聊!

第一階段：Python語言及應用

課程內容：Python語言基礎，面向對象設計，多線程編程，數據庫交互技術，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網絡編程

掌握技能：

（1）掌握Python語言語法及面向對象設計；

（2）掌握Python多線程并發編程技術，數據庫交互技術，為大數據分析及挖掘做準備；

（3）掌握三大Python后端框架結構，解決Web前后端開發問題；

（4）掌握分布式多線程大型爬蟲技術，開發企業級爬蟲程序；

（5）掌握與機器學習、深度學習相關的基礎數學知識，訓練學員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學習做好知識儲備。

第二階段：機器學習與數據分析

課程內容：機器學習概述，監督學習，非監督學習，數據處理，模型調優，數據分析，可視化，項目實戰

掌握技能：

（1）進入人工智能領域，掌握機器學習及數據分析基本概念；

（2）掌握機器學習經典算法相關原理及優化過程；

（3）掌握數據處理基本方法，結合實際項目實現數據可視化操作，完成數據分析應用。

第三階段：深度學習

課程內容：深度學習概述，TensorFlow基礎及應用，神經網絡，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網絡，小樣本學習技術，項目實戰

掌握技能：

（1）掌握TensorFlow、BP神經網絡、CNN卷積神經網絡、遞歸神經網等深度學習算法；

（2）掌握自動編碼機，序列到序列網絡、生成對抗網絡，孿生網絡等基本應用；

（3）掌握深度學習前沿技術，并根據不同項目選擇不同的技術解決方案；

（4）掌握小樣本技術，及與深度學習融合的相關方法，為企業樣本不足情況提供解決方案。

第四階段：圖像處理技術

課程內容：圖像基礎知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態學，圖像輪廓，圖像統計學，圖像濾波，項目實戰

掌握技能：

（1）掌握圖像處理技術相關基礎知識；

（2）掌握圖像降噪、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術應用技巧；

（3）掌握圖像與前沿深度學習處理方法的結合方法；

（4）掌握前沿深度學習模型，實現圖像分類、目標檢測、模式識別等主要應用。

以上，就是小編為大家整理python從入門到精通的4個階段，希望對大家能夠有所幫助！

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