㈠ 数据管理平台
数据管理平台（或称数据中台）是数据驱动型企业数字化转型的关键组成部分，它通过整合企业内部数据、提供数据集成与清洗功能、实现数据共享与报表开发，助力企业高效低成本地完成数据管理任务，支持业务创新与决策。数据管理平台应具备多个核心功能，包括数据模型管理、数据集成功能、数据清洗加工、元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据共享、可视化报表以及数据资源目录等功能。这些功能旨在实现数据资产价值的释放，支持企业数字化转型。
在构建数据管理平台时，需要注意以下关键点：
1. **功能完整性**：平台需覆盖数据管理的多个职能域，提供从数据模型设计到数据清洗加工、元数据管理、主数据管理、数据标准制定、数据质量管理、数据安全控制及数据共享等全面功能。
2. **简单易用性**：平台应具备直观的用户界面和易于操作的流程，减少技术门槛，使得非技术人员也能轻松使用，提高工作效率。
3. **数据集成与处理能力**：平台应支持多种数据源之间的双向读写，包括关系型数据库、非关系型数据库、大数据数据库、文本文件、消息队列等，并支持批量与实时集成方式，满足不同应用场景的需求。
4. **数据清洗加工组件**：提供组件式、拖拽式、在线测试、流程编排等方法，简化数据清洗加工流程，提高工作效率。
5. **元数据管理与主数据管理**：实现元数据自动化采集与管理，提供主数据编码规则、版本控制、集成与共享等功能，确保数据一致性与准确性。
6. **数据标准管理**：平台应具备数据标准登记、维护、审批、执行等功能，为数据质量管理提供依据，并支持标准落地评估与应用分析。
7. **数据质量管理**：通过快速转换数据标准为质量规则，实时监控数据质量，标识并派发问题数据，定期生成数据质量评测报告，客观反映数据质量。
8. **数据安全管理**：结合大数据技术与行业特性，实现数据分类分级、敏感数据智能识别与安全管控，保障数据安全可用。
9. **数据共享**：提供API共享、批量共享等方式，支持数据应用需求，同时具备高性能、高安全性的API管理功能。
10. **可视化报表开发**：通过拖拉拽方式开发报表，提供图表展示工具，方便业务人员快速获取数据洞察。
11. **数据资源目录管理**：提供数据资源目录编制、发布、资源挂载与下架功能，作为数据应用的基础，体现数据治理成果。
在选择数据管理平台时，企业应关注以下几点：
- **功能匹配**：平台应符合DCMM和DAMA标准，具备权威认证，与企业需求相匹配。
- **处理能力**：平台需具备处理大规模数据的能力，支持高效的数据处理、查询与分析。
- **数据隔离**：提供多租户管理，满足企业内部不同数据的隔离要求。
- **性能指标**：数据交换性能需满足高要求，每分钟至少处理三百万数据。
- **灵活性**：平台应提供多样化的功能模块选择，满足企业个性化需求。
- **API管理**：高性能、高安全的API管理能力，支持并发性能至少过万。
- **可视化管理**：支持可视化拖拽式管理，降低技术门槛，便于非技术人员使用。
- **信创适配**：符合信创要求，运行环境与数据库支持国产化配置。
选择合适的数据管理平台是实现企业数据驱动发展战略的关键，通过综合考虑上述因素，企业能够构建高效、安全、灵活的数据管理基础架构，推动业务创新与决策支持，实现数据资产的价值最大化。
㈡ 五种常见的软件架构(几种常见软件架构)
在软件项目开发过程中，都有哪些常见的软件架构？软件产品的架构，通常都是随着业务的发展而不断演变的；我从事软件开发行业也有十余年了，遇到过的软件（企业级应用，我是从事Java开发）架构主要有这么几种：
单体架构架构
总的概括来说，单体架构就是应用所有的功能，只有一个代码包，开发和部署都在一起，这是一种比较传统的架构风格；当然，单体架构也有着诸多的缺点：
SOA架构
因为单体应用架构的种种缺点，已经不能再满足业务需求的时候，于是就出现了SOA架构。
SOA架构的主要思想是把应用程序的模块化组件，通过接口联系起来（接口可以独立于语言、框架、硬件、操作系统）；在SOA架构中，有两个主流实现方式：
微服务架构
微服务的产生，也是由于SOA架构的一些缺点，这里再次印证了这句话，【应用架构的演进的过程通常是被业务逼出来的】。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
软件开发常用的框架有哪些北京开运联合认为：Creat系列框架（java框架、c++框架、.net框架、app框架、php框架）是集快速开发+通用权限管理+工作流+即时通讯+微信组件+智能开发+智能报表+手机APP开发等组件于一体的敏捷开发框架。开发难度小，提高50%以上的工作效率，可无线扩展，轻松开发APP、CRM、OA、ERP、WMS、MIS等。
2.CreatN框架优势
开发周期短：仅用传统开发周期1/3的时间，便可以完成开发任务。如果您对这个框架刚兴趣，想了解更多相关信息，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。开发难度低：仅需初级开发人员，3天内便可上手开发软件。
开发成本低：无需收费中间件，节省大部分时间和人员成本。
无限扩展性：无限扩展组件，满足多种软件应用开发。
无依赖性：对技术人员依赖程度低，新人快速上手，不惧怕人才流动。
界面美观：丰富的精美界面控件，无需专业美工，界面风格高度统一。
运行速度快：自带速度优化处理，无需开发人员操心。
安全性高：自带安全处理，自动查错，避免任何漏洞。
支持多类型数据库：自带多类型数据库接口，满足无缝隙接口对接。
以往，企业软件多是以业务系统划分的“大软件”，为了满足部门级协作的需要，软件由复杂的功能模块组成、工作流程长;“大软件”因为独立开发部署，花费大、周期长，软件之间也很难连通协作。
随着IT基础计算能力的提高、大数据的广泛应用，企业能够将分散的业务软件集成到统一的大平台上;而移动互联网的深度渗透，更迎合了用户对企业软件功能简单化、使用移动化、协作点状化的需求。这也使得软件框架在各行业内的需求越来越多。
Creat系列数据框架体系立足于企业发展现状和企业建设需求，着眼于企业信息系统集约化建设和信息资源共享融合，在现有企业建设和发展的基础上，借鉴企业内部发展经验，通过运用大数据模式和服务模式创新，不仅将实现企业数据统一部署，基础数据统一集聚，业务数据深度融合，应用数据深入挖掘，主题数据跨行业、跨部门、跨层级共享，更为重要的是通过建立一体化的、弹性可扩展的企业数据架构项目，规范和引导应用项目开发，改变多头共享，无序交换，粗放发展的局面，重塑企业数据环境，构建双向互动、有序交换、深度融合，按需服务、良性循环的集约化企业数据生态圈。
通俗的来说Creat系列数据框架是一套软件半成品，相当于一座建好的毛坯房，主体框架已经建好，样板间已经做好，各类装修材料已经备齐，您只需要根据自己的业务需求来装修完房间就可高价出售。这款产品非常适合企业管理软件和互联网平台后台系统，开发框架中提供了完善的权限角色管理功能，快速开发功能，工作流引擎功等通用的功能模块，以及可扩展的系统机制，美观简洁的UI界面风格。
什么是架构，SQL中的架构有哪些架构（Schema）是一组数据库对象的集合，它被单个负责人（可以是用户或角色）所拥有并构成唯一命名空间。你可以将架构看成是对象的容器。
在SQLServer2000中，用户（User）和架构是隐含关联的，即每个用户拥有与其同名的架构。因此要删除一个用户，必须先删除或修改这个用户所拥有的所有数据库对象。
在SQLServer2005中，架构和创建它的数据库用户不再关联，完全限定名（fully-qualifiedname）现在包含4个部分：server.database.schema.object
1.体系结构（Architecture）
体系结构亦可称为架构，所谓软件架构，根据Perry和Wolfe之定义：SoftwareArchitecture={Elements,Forms,Rationale/Constraint}，也就是软件主架构={组件元素，元素互助合作之模式，基础要求与限制}。PhilippeKruchten采用上面的定义，并说明主架构之设计就是：将各组件元素以某些理想的合作模式组织起来，以达成系统的基本功能和限制。体系结构又分为多种样式，如PipesandFilters等。
2.框架(Framework)
框架亦可称为应用架构，框架的一般定义就是：在特定领域基于体系结构的可重用的设计。也可以认为框架是体系结构在特定领域下的应用。框架比较出名的例子就是MVC。
3.库(Library)
库应该是可重用的、相互协作的资源的集合，供开发人员进行重复调用。它与框架的主要区别在于运行时与程序的调用关系。库是被程序调用，而框架则调用程序。比较好的库有JDK。
4.设计模式（DesignPattern）
设计模式大家应该很熟悉，尤其四人帮所写的书更是家喻户晓。“四人帮”将模式描述为“在一定的环境中解决某一问题的方案”。这三个事物—问题、解决方案和环境—是模式的基本要素。给模式一个名称，考虑使用模式将产生的结果和提供一个或多个示例，对于说明模式也都是有用的。
5.平台（PlatForm）
由多种系统构成，其中也可以包含硬件部分。
对于以上的概念有一个比较清楚的认识之后，就可以在软件的开发过程中进行应用。理论和实践是缺一不可的，相辅相成的。没有理论的指导，实践就缺乏基础；没有实践的证明，理论就缺乏依据，因此我一直认为：对于当代的程序员，在有一定的实践基础后，必须学习更深的理论知识。无论你是从那方面先开始学习的。
在软件的开发过程中，从许多过程实践和方法中，大致可以提炼出五大步骤：需求、分析、设计、编码、测试。而体系结构是软件的骨架，是最重要的基础。体系结构是涉及到每一步骤中。一般在获取需要的同时，就应该开始分析软件的体系结构。体系结构现在一般是各个大的功能模块组合成，然后描述各个部分的关系。
我一般认为框架是体系结构中每个模块中更细小的结构。如需要表示web技术，就会用到MVC框架，而web功能只是整个软件体系中的一个功能模块。每个框架可以有许多个实例，如用java实现的MVC框架structs。
而在框架之下就是设计模式，设计模式一般是应用中框架之中的，也可以说是对框架的补充。因为框架只是提供了一个环境，需要我们我里面填入更多的东西。无论是否应用了设计模式，你都可以实现软件的功能，而正确应用了设计模式，是我们对前人软件的设计或实现方法的一种继承，从而让你的软件更软。
体系结构是可以从不同视角来进行分析的，所以软件体系结构的设计可以按照不同的视角来进行的。按4+1views的论述，那是四种views：逻辑、开发、过程、物理和场景。因此体系结构是逐渐细化的，你不可能开始就拿出一个完美的体系结构，而只能根据开发过程逐渐对体系结构进行细化。
打个比方：如果我们准备建一个房子，那房子如果按功能来分：墙壁、地板、照明等，它是按那种样式来组成的，房子是四方的还是圆形的等，这样就组成了房子的体系结构。在体系结构之下，我们可以把框架应用在每个模块中，例如墙壁，我们准备应用什么框架。墙壁可以包括：窗户、门等。窗户和门的组成的就是一种框架。而窗户是什么形状的或者是大还是小，是要为了实现屋内的亮度的，因此挑选什么样的窗户就是设计模式。
软件架构的种类根据我们关注的角度不同，可以将架构分成三种：软件系统中元件之间的关系，比如用户界面，数据库，外部系统接口，商业逻辑元件，等等。
比如下面就是笔者亲身经历过的一个软件系统的逻辑架构图
图2、一个逻辑架构的例子
从上面这张图中可以看出，此系统被划分成三个逻辑层次，即表象层次，商业层次和数据持久层次。每一个层次都含有多个逻辑元件。比如WEB服务器层次中有HTML服务元件、Session服务元件、安全服务元件、系统管理元件等。软件元件是怎样放到硬件上的。
比如下面这张物理架构图描述了一个分布于北京和上海的分布式系统的物理架构，图中所有的元件都是物理设备，包括网络分流器、代理服务器、WEB服务器、应用服务器、报表服务器、整合服务器、存储服务器、主机等等。系统的非功能性特征，如可扩展性、可靠性、强壮性、灵活性、性能等。
系统架构的设计要求架构师具备软件和硬件的功能和性能的过硬知识，这一工作无疑是架构设计工作中最为困难的工作。
此外，从每一个角度上看，都可以看到架构的两要素：元件划分和设计决定。
首先，一个软件系统中的元件首先是逻辑元件。这些逻辑元件如何放到硬件上，以及这些元件如何为整个系统的可扩展性、可靠性、强壮性、灵活性、性能等做出贡献，是非常重要的信息。
其次，进行软件设计需要做出的决定中，必然会包括逻辑结构、物理结构，以及它们如何影响到系统的所有非功能性特征。这些决定中会有很多是一旦作出，就很难更改的。
根据作者的经验，一个基于数据库的系统架构，有多少个数据表，就会有多少页的架构设计文档。比如一个中等的数据库应用系统通常含有一百个左右的数据表，这样的一个系统设计通常需要有一百页左右的架构设计文档。
图解几种常见的软件架构模式
本篇经验将和大家介绍几种常见的软件架构模式，希望对大家的工作和学习有所帮助！
方法/步骤
分层模式
这种模式也称为多层体系架构模式。它可以用来构造可以分解为子任务组的程序，每个子任务都处于一个特定的抽象级别。每个层都为下一个提供更高层次服务。
一般信息系统中最常见的是如下所列的4层。
表示层(也称为UI层)
应用层(也称为服务层)
业务逻辑层(也称为领域层)
数据访问层(也称为持久化层)
使用场景：
一般的桌面应用程序
电子商务Web应用程序
客户端-服务器模式
这种模式由两部分组成：一个服务器和多个客户端。服务器组件将为多个客户端组件提供服务。客户端从服务器请求服务，服务器为这些客户端提供相关服务。此外，服务器持续侦听客户机请求。
使用场景：
电子邮件，文件共享和银行等在线应用程序
主从设备模式
这种模式由两方组成;主设备和从设备。主设备组件在相同的从设备组件中分配工作，并计算最终结果，这些结果是由从设备返回的结果。
使用场景：
在数据库复制中，主数据库被认为是权威的来源，并且要与之同步
在计算机系统中与总线连接的外围设备(主和从驱动器)
管道-过滤器模式
此模式可用于构造生成和处理数据流的系统。每个处理步骤都封装在一个过滤器组件内。要处理的数据是通过管道传递的。这些管道可以用于缓冲或用于同步。
使用场景：
编译器。连续的过滤器执行词法分析、解析、语义分析和代码生成
生物信息学的工作流
代理模式
此模式用于构造具有解耦组件的分布式系统。这些组件可以通过远程服务调用彼此交互。代理组件负责组件之间的通信协调。
服务器将其功能(服务和特征)发布给代理。客户端从代理请求服务，然后代理将客户端重定向到其注册中心的适当服务。
使用场景：
消息代理软件，如ApacheActiveMQ，ApacheKafka，RabbitMQ和JBossMessaging
点对点模式
在这种模式中，单个组件被称为对等点。对等点可以作为客户端，从其他对等点请求服务，作为服务器，为其他对等点提供服务。对等点可以充当客户端或服务器或两者的角色，并且可以随时间动态地更改其角色。
使用场景：
像Gnutella和G2这样的文件共享网络
多媒体协议，如P2PTV和PDTP
像Spotify这样的专有多媒体应用程序
事件总线模式
这种模式主要是处理事件，包括4个主要组件：事件源、事件监听器、通道和事件总线。消息源将消息发布到事件总线上的特定通道上。侦听器订阅特定的通道。侦听器会被通知消息，这些消息被发布到它们之前订阅的一个通道上。
使用场景：
安卓开发
通知服务
模型-视图-控制器模式
这种模式，也称为MVC模式，把一个交互式应用程序划分为3个部分，
模型：包含核心功能和数据
视图：将信息显示给用户(可以定义多个视图)
控制器：处理用户输入的信息
这样做是为了将信息的内部表示与信息的呈现方式分离开来，并接受用户的请求。它分离了组件，并允许有效的代码重用。
使用场景：
在主要编程语言中互联网应用程序的体系架构
像Django和Rails这样的Web框架
黑板模式
这种模式对于没有确定解决方案策略的问题是有用的。黑板模式由3个主要组成部分组成。
黑板——包含来自解决方案空间的对象的结构化全局内存
知识源——专门的模块和它们自己的表示
控制组件——选择、配置和执行模块
所有的组件都可以访问黑板。组件可以生成添加到黑板上的新数据对象。组件在黑板上查找特定类型的数据，并通过与现有知识源的模式匹配来查找这些数据。
使用场景：
语音识别
车辆识别和跟踪
蛋白质结构识别
声纳信号的解释
解释器模式
这个模式用于设计一个解释用专用语言编写的程序的组件。它主要指定如何评估程序的行数，即以特定的语言编写的句子或表达式。其基本思想是为每种语言的符号都有一个分类。
使用场景：
数据库查询语言，比如SQL
用于描述通信协议的语言
软件的系统架构和开发平台都有哪些？具体都有哪几种呢？一、软件的系统架构
（一）、分层架构
分层架构（layeredarchitecture）是最常见的软件架构，也是事实上的标准架构。如果你不知道要用什么架构，那就用它。
这种架构将软件分成若干个水平层，每一层都有清晰的角色和分工，不需要知道其他层的细节。层与层之间通过接口通信。
虽然没有明确约定，软件一定要分成多少层，但是四层的结构最常见。
表现层（presentation）：用户界面，负责视觉和用户互动
业务层（business）：实现业务逻辑
持久层（persistence）：提供数据，SQL语句就放在这一层
数据库（database）：保存数据
有的软件在逻辑层和持久层之间，加了一个服务层（service），提供不同业务逻辑需要的一些通用接口。
用户的请求将依次通过这四层的处理，不能跳过其中任何一层。
（二）事件驱动架构
事件（event）是状态发生变化时，软件发出的通知。
事件驱动架构（event-drivenarchitecture）就是通过事件进行通信的软件架构。它分成四个部分。
事件队列（eventqueue）：接收事件的入口
分发器（eventmediator）：将不同的事件分发到不同的业务逻辑单元
事件通道（eventchannel）：分发器与处理器之间的联系渠道
事件处理器（eventprocessor）：实现业务逻辑，处理完成后会发出事件，触发下一步操作
对于简单的项目，事件队列、分发器和事件通道，可以合为一体，整个软件就分成事件代理和事件处理器两部分。
（三）微核架构
微核架构（microkernelarchitecture）又称为"插件架构"（plug-inarchitecture），指的是软件的内核相对较小，主要功能和业务逻辑都通过插件实现。
内核（core）通常只包含系统运行的最小功能。插件则是互相独立的，插件之间的通信，应该减少到最低，避免出现互相依赖的问题。
（四）、微服务架构
微服务架构（microservicesarchitecture）是服务导向架构（service-orientedarchitecture，缩写SOA）的升级。
每一个服务就是一个独立的部署单元（separatelydeployenit）。这些单元都是分布式的，互相解耦，通过远程通信协议（比如REST、SOAP）联系。
（五）、云架构
云结构（cloudarchitecture）主要解决扩展性和并发的问题，是最容易扩展的架构。
它的高扩展性，主要原因是没使用中央数据库，而是把数据都复制到内存中，变成可复制的内存数据单元。然后，业务处理能力封装成一个个处理单元（prcessingunit）。访问量增加，就新建处理单元；访问量减少，就关闭处理单元。由于没有中央数据库，所以扩展性的最大瓶颈消失了。由于每个处理单元的数据都在内存里，最好要进行数据持久化。
这个模式主要分成两部分：处理单元（processingunit）和虚拟中间件（virtualizedmiddleware）。
处理单元：实现业务逻辑
虚拟中间件：负责通信、保持sessions、数据复制、分布式处理、处理单元的部署。
二、开发平台
ERP平台、金融电商平台、小程序平台、网站平台、bpm平台、低代码开发平台等等；
厂家有天翎、顶点、天纵、清流、K2等
开发语言有区分：dephp、java。net等；
三、如何选择合适的开发平台?
平台的选型，无非是从客户业务需求的角度，以及对应的品牌形象和案例沉淀几个角度去选择；
建议可以开箱即用，多试用几次，就找到适合的产品，通俗的说，就是货比三家。
管理顾问，每天成长一点点，努力成就自己的优秀。
㈢ python多久精通
导读：很多朋友问到关于python多久精通的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
小白学python怎么快速入门？多久能完成一个项目众所周知，Python是一门简单易学的编程语言，很多零基础的人员均可轻松入门，但是想要精通，还是需要下一番苦功的。
Python学习这件事，想要做好，一方面靠自己，认真努力去学习，另一方面靠老师，好的老师掌握好的学习方法，让学习更轻松，知识更深入，能够轻松掌握高深技能！
老男孩教育是Python培训领域的专家，2012年就开展了Python培训，是行业较早的Python培训机构，积累了大量的Python培训教学经验，并能全局把控企业用人指标，科学的制定了Python教学课程体系，5+5双班模式，满足5-8年职业生涯需求，让学员轻松拿下高薪职位！
以下是老男孩教育Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、CS架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTMLCSSJS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTVMVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBVCBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django sessioncookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
python一般多久能学会学习Python的话，自学能力比较强、自控能力高，一般在半年以上；培训的话学习周期是在五个月左右，入门到精通。
中软卓越Python培训从入门到精通需要多久，费用多少？有谁知道的
想要从零基础到入门然后再到精通的话，大概是需要5个月左右的时间，时间不算常，这个时间段可以让你更好的学到更多的东西，费用的话不贵，大概就几千块钱。
想学python进行数据分析，请问要学多久五个月左右的时间，这是培训的时间。如果自学的话，是个不确定的时间，但是可以稍加估算一下，会多花一倍时间。
主要有以下几个方向：
一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
二、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
学习python好不好就业，多久才能从入门到精通？这段时间我也开始自学Python，虽然大学时候学过C语言，不过那已经是几年前的事情了，当时也是为了学分而且也学的不好，工作以后也从来没有用到过，所以也算是从0开始。开始学习Python以后也是四处在网上找资料，但是纯粹看书的话也有点看不下去的感觉，
虽然自学的欲望很强烈，但是也没什么效果。最后咨询了一些学习过的人，根据他们的推荐选择了百战程序员的Python课程，一边看一边跟着，但是刚开始学习总感觉程序写起来不是很流畅，很多东西还是需要自己找思路的，幸好百战尚学堂的老师很耐心，遇到任何不懂的问题都给我细心讲解，
零基础的可以在慕课上看视频学习，视频对于入门者比较友好。如果能每天花两个小时刷题（看完视频之后，但光看视频是没用的），可以先做一些考试的选择、改错、补程序和写结果的一些题，然后做程序题，半个月下来就也算入门了。
再高的水平就很难说了，毕竟每个人的需要和发展方向都不一样。额外提一点，后期学习经常会出现找不到视频学习的情况，这时候大多需要自己找资料了（再高深点博客也不一定能找到了，只能查书或自己研究）.
Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。
python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。所以说Python的应用特别广。
当然每个人的学习力不一样，有的人通过自学能够入行。他们知道怎么样系统化的学习知识。可是这样的方式不太适合学习方法不够的人。在培训班若遇到问题 老师会帮你解决 让你不必在一个问题上多花时间和精力,但在自学的过程中遇到问题 一切都需要自己去解决,有时候可能连续几天都没能想出解决的办法,如果你真的想培训，可以看看百战程序员，现在这互联网时代这么发达，学习也不用局限于地域了 可以选择线上学习，什么都不耽误，有空就可以随时随地学，师资力量也比较强大
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