㈠ 數據管理平台
數據管理平台（或稱數據中台）是數據驅動型企業數字化轉型的關鍵組成部分，它通過整合企業內部數據、提供數據集成與清洗功能、實現數據共享與報表開發，助力企業高效低成本地完成數據管理任務，支持業務創新與決策。數據管理平台應具備多個核心功能，包括數據模型管理、數據集成功能、數據清洗加工、元數據管理、主數據管理、數據標准管理、數據質量管理、數據安全管理、數據共享、可視化報表以及數據資源目錄等功能。這些功能旨在實現數據資產價值的釋放，支持企業數字化轉型。
在構建數據管理平台時，需要注意以下關鍵點：
1. **功能完整性**：平台需覆蓋數據管理的多個職能域，提供從數據模型設計到數據清洗加工、元數據管理、主數據管理、數據標准制定、數據質量管理、數據安全控制及數據共享等全面功能。
2. **簡單易用性**：平台應具備直觀的用戶界面和易於操作的流程，減少技術門檻，使得非技術人員也能輕松使用，提高工作效率。
3. **數據集成與處理能力**：平台應支持多種數據源之間的雙向讀寫，包括關系型資料庫、非關系型資料庫、大數據資料庫、文本文件、消息隊列等，並支持批量與實時集成方式，滿足不同應用場景的需求。
4. **數據清洗加工組件**：提供組件式、拖拽式、在線測試、流程編排等方法，簡化數據清洗加工流程，提高工作效率。
5. **元數據管理與主數據管理**：實現元數據自動化採集與管理，提供主數據編碼規則、版本控制、集成與共享等功能，確保數據一致性與准確性。
6. **數據標准管理**：平台應具備數據標准登記、維護、審批、執行等功能，為數據質量管理提供依據，並支持標准落地評估與應用分析。
7. **數據質量管理**：通過快速轉換數據標准為質量規則，實時監控數據質量，標識並派發問題數據，定期生成數據質量評測報告，客觀反映數據質量。
8. **數據安全管理**：結合大數據技術與行業特性，實現數據分類分級、敏感數據智能識別與安全管控，保障數據安全可用。
9. **數據共享**：提供API共享、批量共享等方式，支持數據應用需求，同時具備高性能、高安全性的API管理功能。
10. **可視化報表開發**：通過拖拉拽方式開發報表，提供圖表展示工具，方便業務人員快速獲取數據洞察。
11. **數據資源目錄管理**：提供數據資源目錄編制、發布、資源掛載與下架功能，作為數據應用的基礎，體現數據治理成果。
在選擇數據管理平台時，企業應關注以下幾點：
- **功能匹配**：平台應符合DCMM和DAMA標准，具備權威認證，與企業需求相匹配。
- **處理能力**：平台需具備處理大規模數據的能力，支持高效的數據處理、查詢與分析。
- **數據隔離**：提供多租戶管理，滿足企業內部不同數據的隔離要求。
- **性能指標**：數據交換性能需滿足高要求，每分鍾至少處理三百萬數據。
- **靈活性**：平台應提供多樣化的功能模塊選擇，滿足企業個性化需求。
- **API管理**：高性能、高安全的API管理能力，支持並發性能至少過萬。
- **可視化管理**：支持可視化拖拽式管理，降低技術門檻，便於非技術人員使用。
- **信創適配**：符合信創要求，運行環境與資料庫支持國產化配置。
選擇合適的數據管理平台是實現企業數據驅動發展戰略的關鍵，通過綜合考慮上述因素，企業能夠構建高效、安全、靈活的數據管理基礎架構，推動業務創新與決策支持，實現數據資產的價值最大化。
㈡ 五種常見的軟體架構(幾種常見軟體架構)
在軟體項目開發過程中，都有哪些常見的軟體架構？軟體產品的架構，通常都是隨著業務的發展而不斷演變的；我從事軟體開發行業也有十餘年了，遇到過的軟體（企業級應用，我是從事Java開發）架構主要有這么幾種：
單體架構架構
總的概括來說，單體架構就是應用所有的功能，只有一個代碼包，開發和部署都在一起，這是一種比較傳統的架構風格；當然，單體架構也有著諸多的缺點：
SOA架構
因為單體應用架構的種種缺點，已經不能再滿足業務需求的時候，於是就出現了SOA架構。
SOA架構的主要思想是把應用程序的模塊化組件，通過介面聯系起來（介面可以獨立於語言、框架、硬體、操作系統）；在SOA架構中，有兩個主流實現方式：
微服務架構
微服務的產生，也是由於SOA架構的一些缺點，這里再次印證了這句話，【應用架構的演進的過程通常是被業務逼出來的】。
我將持續分享Java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解，希望能得到你的關注。
軟體開發常用的框架有哪些北京開運聯合認為：Creat系列框架（java框架、c++框架、.net框架、app框架、php框架）是集快速開發+通用許可權管理+工作流+即時通訊+微信組件+智能開發+智能報表+手機APP開發等組件於一體的敏捷開發框架。開發難度小，提高50%以上的工作效率，可無線擴展，輕松開發APP、CRM、OA、ERP、WMS、MIS等。
2.CreatN框架優勢
開發周期短：僅用傳統開發周期1/3的時間，便可以完成開發任務。如果您對這個框架剛興趣，想了解更多相關信息，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。開發難度低：僅需初級開發人員，3天內便可上手開發軟體。
開發成本低：無需收費中間件，節省大部分時間和人員成本。
無限擴展性：無限擴展組件，滿足多種軟體應用開發。
無依賴性：對技術人員依賴程度低，新人快速上手，不懼怕人才流動。
界面美觀：豐富的精美界面控制項，無需專業美工，界面風格高度統一。
運行速度快：自帶速度優化處理，無需開發人員操心。
安全性高：自帶安全處理，自動查錯，避免任何漏洞。
支持多類型資料庫：自帶多類型資料庫介面，滿足無縫隙介面對接。
以往，企業軟體多是以業務系統劃分的「大軟體」，為了滿足部門級協作的需要，軟體由復雜的功能模塊組成、工作流程長;「大軟體」因為獨立開發部署，花費大、周期長，軟體之間也很難連通協作。
隨著IT基礎計算能力的提高、大數據的廣泛應用，企業能夠將分散的業務軟體集成到統一的大平台上;而移動互聯網的深度滲透，更迎合了用戶對企業軟體功能簡單化、使用移動化、協作點狀化的需求。這也使得軟體框架在各行業內的需求越來越多。
Creat系列數據框架體系立足於企業發展現狀和企業建設需求，著眼於企業信息系統集約化建設和信息資源共享融合，在現有企業建設和發展的基礎上，借鑒企業內部發展經驗，通過運用大數據模式和服務模式創新，不僅將實現企業數據統一部署，基礎數據統一集聚，業務數據深度融合，應用數據深入挖掘，主題數據跨行業、跨部門、跨層級共享，更為重要的是通過建立一體化的、彈性可擴展的企業數據架構項目，規范和引導應用項目開發，改變多頭共享，無序交換，粗放發展的局面，重塑企業數據環境，構建雙向互動、有序交換、深度融合，按需服務、良性循環的集約化企業數據生態圈。
通俗的來說Creat系列數據框架是一套軟體半成品，相當於一座建好的毛坯房，主體框架已經建好，樣板間已經做好，各類裝修材料已經備齊，您只需要根據自己的業務需求來裝修完房間就可高價出售。這款產品非常適合企業管理軟體和互聯網平台後台系統，開發框架中提供了完善的許可權角色管理功能，快速開發功能，工作流引擎功等通用的功能模塊，以及可擴展的系統機制，美觀簡潔的UI界面風格。
什麼是架構，SQL中的架構有哪些架構（Schema）是一組資料庫對象的集合，它被單個負責人（可以是用戶或角色）所擁有並構成唯一命名空間。你可以將架構看成是對象的容器。
在SQLServer2000中，用戶（User）和架構是隱含關聯的，即每個用戶擁有與其同名的架構。因此要刪除一個用戶，必須先刪除或修改這個用戶所擁有的所有資料庫對象。
在SQLServer2005中，架構和創建它的資料庫用戶不再關聯，完全限定名（fully-qualifiedname）現在包含4個部分：server.database.schema.object
1.體系結構（Architecture）
體系結構亦可稱為架構，所謂軟體架構，根據Perry和Wolfe之定義：SoftwareArchitecture={Elements,Forms,Rationale/Constraint}，也就是軟體主架構={組件元素，元素互助合作之模式，基礎要求與限制}。PhilippeKruchten採用上面的定義，並說明主架構之設計就是：將各組件元素以某些理想的合作模式組織起來，以達成系統的基本功能和限制。體系結構又分為多種樣式，如PipesandFilters等。
2.框架(Framework)
框架亦可稱為應用架構，框架的一般定義就是：在特定領域基於體系結構的可重用的設計。也可以認為框架是體系結構在特定領域下的應用。框架比較出名的例子就是MVC。
3.庫(Library)
庫應該是可重用的、相互協作的資源的集合，供開發人員進行重復調用。它與框架的主要區別在於運行時與程序的調用關系。庫是被程序調用，而框架則調用程序。比較好的庫有JDK。
4.設計模式（DesignPattern）
設計模式大家應該很熟悉，尤其四人幫所寫的書更是家喻戶曉。「四人幫」將模式描述為「在一定的環境中解決某一問題的方案」。這三個事物—問題、解決方案和環境—是模式的基本要素。給模式一個名稱，考慮使用模式將產生的結果和提供一個或多個示例，對於說明模式也都是有用的。
5.平台（PlatForm）
由多種系統構成，其中也可以包含硬體部分。
對於以上的概念有一個比較清楚的認識之後，就可以在軟體的開發過程中進行應用。理論和實踐是缺一不可的，相輔相成的。沒有理論的指導，實踐就缺乏基礎；沒有實踐的證明，理論就缺乏依據，因此我一直認為：對於當代的程序員，在有一定的實踐基礎後，必須學習更深的理論知識。無論你是從那方面先開始學習的。
在軟體的開發過程中，從許多過程實踐和方法中，大致可以提煉出五大步驟：需求、分析、設計、編碼、測試。而體系結構是軟體的骨架，是最重要的基礎。體系結構是涉及到每一步驟中。一般在獲取需要的同時，就應該開始分析軟體的體系結構。體系結構現在一般是各個大的功能模塊組合成，然後描述各個部分的關系。
我一般認為框架是體系結構中每個模塊中更細小的結構。如需要表示web技術，就會用到MVC框架，而web功能只是整個軟體體系中的一個功能模塊。每個框架可以有許多個實例，如用java實現的MVC框架structs。
而在框架之下就是設計模式，設計模式一般是應用中框架之中的，也可以說是對框架的補充。因為框架只是提供了一個環境，需要我們我裡面填入更多的東西。無論是否應用了設計模式，你都可以實現軟體的功能，而正確應用了設計模式，是我們對前人軟體的設計或實現方法的一種繼承，從而讓你的軟體更軟。
體系結構是可以從不同視角來進行分析的，所以軟體體系結構的設計可以按照不同的視角來進行的。按4+1views的論述，那是四種views：邏輯、開發、過程、物理和場景。因此體系結構是逐漸細化的，你不可能開始就拿出一個完美的體系結構，而只能根據開發過程逐漸對體系結構進行細化。
打個比方：如果我們准備建一個房子，那房子如果按功能來分：牆壁、地板、照明等，它是按那種樣式來組成的，房子是四方的還是圓形的等，這樣就組成了房子的體系結構。在體系結構之下，我們可以把框架應用在每個模塊中，例如牆壁，我們准備應用什麼框架。牆壁可以包括：窗戶、門等。窗戶和門的組成的就是一種框架。而窗戶是什麼形狀的或者是大還是小，是要為了實現屋內的亮度的，因此挑選什麼樣的窗戶就是設計模式。
軟體架構的種類根據我們關注的角度不同，可以將架構分成三種：軟體系統中元件之間的關系，比如用戶界面，資料庫，外部系統介面，商業邏輯元件，等等。
比如下面就是筆者親身經歷過的一個軟體系統的邏輯架構圖
圖2、一個邏輯架構的例子
從上面這張圖中可以看出，此系統被劃分成三個邏輯層次，即表象層次，商業層次和數據持久層次。每一個層次都含有多個邏輯元件。比如WEB伺服器層次中有HTML服務元件、Session服務元件、安全服務元件、系統管理元件等。軟體元件是怎樣放到硬體上的。
比如下面這張物理架構圖描述了一個分布於北京和上海的分布式系統的物理架構，圖中所有的元件都是物理設備，包括網路分流器、代理伺服器、WEB伺服器、應用伺服器、報表伺服器、整合伺服器、存儲伺服器、主機等等。系統的非功能性特徵，如可擴展性、可靠性、強壯性、靈活性、性能等。
系統架構的設計要求架構師具備軟體和硬體的功能和性能的過硬知識，這一工作無疑是架構設計工作中最為困難的工作。
此外，從每一個角度上看，都可以看到架構的兩要素：元件劃分和設計決定。
首先，一個軟體系統中的元件首先是邏輯元件。這些邏輯元件如何放到硬體上，以及這些元件如何為整個系統的可擴展性、可靠性、強壯性、靈活性、性能等做出貢獻，是非常重要的信息。
其次，進行軟體設計需要做出的決定中，必然會包括邏輯結構、物理結構，以及它們如何影響到系統的所有非功能性特徵。這些決定中會有很多是一旦作出，就很難更改的。
根據作者的經驗，一個基於資料庫的系統架構，有多少個數據表，就會有多少頁的架構設計文檔。比如一個中等的資料庫應用系統通常含有一百個左右的數據表，這樣的一個系統設計通常需要有一百頁左右的架構設計文檔。
圖解幾種常見的軟體架構模式
本篇經驗將和大家介紹幾種常見的軟體架構模式，希望對大家的工作和學習有所幫助！
方法/步驟
分層模式
這種模式也稱為多層體系架構模式。它可以用來構造可以分解為子任務組的程序，每個子任務都處於一個特定的抽象級別。每個層都為下一個提供更高層次服務。
一般信息系統中最常見的是如下所列的4層。
表示層(也稱為UI層)
應用層(也稱為服務層)
業務邏輯層(也稱為領域層)
數據訪問層(也稱為持久化層)
使用場景：
一般的桌面應用程序
電子商務Web應用程序
客戶端-伺服器模式
這種模式由兩部分組成：一個伺服器和多個客戶端。伺服器組件將為多個客戶端組件提供服務。客戶端從伺服器請求服務，伺服器為這些客戶端提供相關服務。此外，伺服器持續偵聽客戶機請求。
使用場景：
電子郵件，文件共享和銀行等在線應用程序
主從設備模式
這種模式由兩方組成;主設備和從設備。主設備組件在相同的從設備組件中分配工作，並計算最終結果，這些結果是由從設備返回的結果。
使用場景：
在資料庫復制中，主資料庫被認為是權威的來源，並且要與之同步
在計算機系統中與匯流排連接的外圍設備(主和從驅動器)
管道-過濾器模式
此模式可用於構造生成和處理數據流的系統。每個處理步驟都封裝在一個過濾器組件內。要處理的數據是通過管道傳遞的。這些管道可以用於緩沖或用於同步。
使用場景：
編譯器。連續的過濾器執行詞法分析、解析、語義分析和代碼生成
生物信息學的工作流
代理模式
此模式用於構造具有解耦組件的分布式系統。這些組件可以通過遠程服務調用彼此交互。代理組件負責組件之間的通信協調。
伺服器將其功能(服務和特徵)發布給代理。客戶端從代理請求服務，然後代理將客戶端重定向到其注冊中心的適當服務。
使用場景：
消息代理軟體，如ApacheActiveMQ，ApacheKafka，RabbitMQ和JBossMessaging
點對點模式
在這種模式中，單個組件被稱為對等點。對等點可以作為客戶端，從其他對等點請求服務，作為伺服器，為其他對等點提供服務。對等點可以充當客戶端或伺服器或兩者的角色，並且可以隨時間動態地更改其角色。
使用場景：
像Gnutella和G2這樣的文件共享網路
多媒體協議，如P2PTV和PDTP
像Spotify這樣的專有多媒體應用程序
事件匯流排模式
這種模式主要是處理事件，包括4個主要組件：事件源、事件監聽器、通道和事件匯流排。消息源將消息發布到事件匯流排上的特定通道上。偵聽器訂閱特定的通道。偵聽器會被通知消息，這些消息被發布到它們之前訂閱的一個通道上。
使用場景：
安卓開發
通知服務
模型-視圖-控制器模式
這種模式，也稱為MVC模式，把一個互動式應用程序劃分為3個部分，
模型：包含核心功能和數據
視圖：將信息顯示給用戶(可以定義多個視圖)
控制器：處理用戶輸入的信息
這樣做是為了將信息的內部表示與信息的呈現方式分離開來，並接受用戶的請求。它分離了組件，並允許有效的代碼重用。
使用場景：
在主要編程語言中互聯網應用程序的體系架構
像Django和Rails這樣的Web框架
黑板模式
這種模式對於沒有確定解決方案策略的問題是有用的。黑板模式由3個主要組成部分組成。
黑板——包含來自解決方案空間的對象的結構化全局內存
知識源——專門的模塊和它們自己的表示
控制組件——選擇、配置和執行模塊
所有的組件都可以訪問黑板。組件可以生成添加到黑板上的新數據對象。組件在黑板上查找特定類型的數據，並通過與現有知識源的模式匹配來查找這些數據。
使用場景：
語音識別
車輛識別和跟蹤
蛋白質結構識別
聲納信號的解釋
解釋器模式
這個模式用於設計一個解釋用專用語言編寫的程序的組件。它主要指定如何評估程序的行數，即以特定的語言編寫的句子或表達式。其基本思想是為每種語言的符號都有一個分類。
使用場景：
資料庫查詢語言，比如SQL
用於描述通信協議的語言
軟體的系統架構和開發平台都有哪些？具體都有哪幾種呢？一、軟體的系統架構
（一）、分層架構
分層架構（layeredarchitecture）是最常見的軟體架構，也是事實上的標准架構。如果你不知道要用什麼架構，那就用它。
這種架構將軟體分成若干個水平層，每一層都有清晰的角色和分工，不需要知道其他層的細節。層與層之間通過介面通信。
雖然沒有明確約定，軟體一定要分成多少層，但是四層的結構最常見。
表現層（presentation）：用戶界面，負責視覺和用戶互動
業務層（business）：實現業務邏輯
持久層（persistence）：提供數據，SQL語句就放在這一層
資料庫（database）：保存數據
有的軟體在邏輯層和持久層之間，加了一個服務層（service），提供不同業務邏輯需要的一些通用介面。
用戶的請求將依次通過這四層的處理，不能跳過其中任何一層。
（二）事件驅動架構
事件（event）是狀態發生變化時，軟體發出的通知。
事件驅動架構（event-drivenarchitecture）就是通過事件進行通信的軟體架構。它分成四個部分。
事件隊列（eventqueue）：接收事件的入口
分發器（eventmediator）：將不同的事件分發到不同的業務邏輯單元
事件通道（eventchannel）：分發器與處理器之間的聯系渠道
事件處理器（eventprocessor）：實現業務邏輯，處理完成後會發出事件，觸發下一步操作
對於簡單的項目，事件隊列、分發器和事件通道，可以合為一體，整個軟體就分成事件代理和事件處理器兩部分。
（三）微核架構
微核架構（microkernelarchitecture）又稱為"插件架構"（plug-inarchitecture），指的是軟體的內核相對較小，主要功能和業務邏輯都通過插件實現。
內核（core）通常只包含系統運行的最小功能。插件則是互相獨立的，插件之間的通信，應該減少到最低，避免出現互相依賴的問題。
（四）、微服務架構
微服務架構（microservicesarchitecture）是服務導向架構（service-orientedarchitecture，縮寫SOA）的升級。
每一個服務就是一個獨立的部署單元（separatelydeployenit）。這些單元都是分布式的，互相解耦，通過遠程通信協議（比如REST、SOAP）聯系。
（五）、雲架構
雲結構（cloudarchitecture）主要解決擴展性和並發的問題，是最容易擴展的架構。
它的高擴展性，主要原因是沒使用中央資料庫，而是把數據都復制到內存中，變成可復制的內存數據單元。然後，業務處理能力封裝成一個個處理單元（prcessingunit）。訪問量增加，就新建處理單元；訪問量減少，就關閉處理單元。由於沒有中央資料庫，所以擴展性的最大瓶頸消失了。由於每個處理單元的數據都在內存里，最好要進行數據持久化。
這個模式主要分成兩部分：處理單元（processingunit）和虛擬中間件（virtualizedmiddleware）。
處理單元：實現業務邏輯
虛擬中間件：負責通信、保持sessions、數據復制、分布式處理、處理單元的部署。
二、開發平台
ERP平台、金融電商平台、小程序平台、網站平台、bpm平台、低代碼開發平台等等；
廠家有天翎、頂點、天縱、清流、K2等
開發語言有區分：dephp、java。net等；
三、如何選擇合適的開發平台?
平台的選型，無非是從客戶業務需求的角度，以及對應的品牌形象和案例沉澱幾個角度去選擇；
建議可以開箱即用，多試用幾次，就找到適合的產品，通俗的說，就是貨比三家。
管理顧問，每天成長一點點，努力成就自己的優秀。
㈢ python多久精通
導讀：很多朋友問到關於python多久精通的相關問題，本文首席CTO筆記就來為大家做個詳細解答，供大家參考，希望對大家有所幫助！一起來看看吧！
小白學python怎麼快速入門？多久能完成一個項目眾所周知，Python是一門簡單易學的編程語言，很多零基礎的人員均可輕松入門，但是想要精通，還是需要下一番苦功的。
Python學習這件事，想要做好，一方面靠自己，認真努力去學習，另一方面靠老師，好的老師掌握好的學習方法，讓學習更輕松，知識更深入，能夠輕松掌握高深技能！
老男孩教育是Python培訓領域的專家，2012年就開展了Python培訓，是行業較早的Python培訓機構，積累了大量的Python培訓教學經驗，並能全局把控企業用人指標，科學的制定了Python教學課程體系，5+5雙班模式，滿足5-8年職業生涯需求，讓學員輕松拿下高薪職位！
以下是老男孩教育Python課程內容：
階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程資料庫開發
Python高級級編編程資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、CS架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTMLCSSJS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTVMVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBVCBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django sessioncookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維開發
自動化運維開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發
高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、makenew、字元串、go程序調試、slicemap、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。
python一般多久能學會學習Python的話，自學能力比較強、自控能力高，一般在半年以上；培訓的話學習周期是在五個月左右，入門到精通。
中軟卓越Python培訓從入門到精通需要多久，費用多少？有誰知道的
想要從零基礎到入門然後再到精通的話，大概是需要5個月左右的時間，時間不算常，這個時間段可以讓你更好的學到更多的東西，費用的話不貴，大概就幾千塊錢。
想學python進行數據分析，請問要學多久五個月左右的時間，這是培訓的時間。如果自學的話，是個不確定的時間，但是可以稍加估算一下，會多花一倍時間。
主要有以下幾個方向：
一、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
二、數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
3、數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
4、數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
5、數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
學習python好不好就業，多久才能從入門到精通？這段時間我也開始自學Python，雖然大學時候學過C語言，不過那已經是幾年前的事情了，當時也是為了學分而且也學的不好，工作以後也從來沒有用到過，所以也算是從0開始。開始學習Python以後也是四處在網上找資料，但是純粹看書的話也有點看不下去的感覺，
雖然自學的慾望很強烈，但是也沒什麼效果。最後咨詢了一些學習過的人，根據他們的推薦選擇了百戰程序員的Python課程，一邊看一邊跟著，但是剛開始學習總感覺程序寫起來不是很流暢，很多東西還是需要自己找思路的，幸好百戰尚學堂的老師很耐心，遇到任何不懂的問題都給我細心講解，
零基礎的可以在慕課上看視頻學習，視頻對於入門者比較友好。如果能每天花兩個小時刷題（看完視頻之後，但光看視頻是沒用的），可以先做一些考試的選擇、改錯、補程序和寫結果的一些題，然後做程序題，半個月下來就也算入門了。
再高的水平就很難說了，畢竟每個人的需要和發展方向都不一樣。額外提一點，後期學習經常會出現找不到視頻學習的情況，這時候大多需要自己找資料了（再高深點博客也不一定能找到了，只能查書或自己研究）.
Python是一門電腦編程語言，而且是學習人工智慧的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學習的內容有web網站開發，游戲開發，爬蟲，數據分析，大數據，智能等各方面的內容，就業也是面向這些崗位，是以後的大趨勢，現在國家也在推廣這方面的學習了。
python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及不到的開發之外，其他基本上可以說全能：系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等。所以說Python的應用特別廣。
當然每個人的學習力不一樣，有的人通過自學能夠入行。他們知道怎麼樣系統化的學習知識。可是這樣的方式不太適合學習方法不夠的人。在培訓班若遇到問題 老師會幫你解決 讓你不必在一個問題上多花時間和精力,但在自學的過程中遇到問題 一切都需要自己去解決,有時候可能連續幾天都沒能想出解決的辦法,如果你真的想培訓，可以看看百戰程序員，現在這互聯網時代這么發達，學習也不用局限於地域了 可以選擇線上學習，什麼都不耽誤，有空就可以隨時隨地學，師資力量也比較強大
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