Python全栈开发

课程内容：

静态页面

页面框架

数据库

Linux操作系统

服务器集群架构

Django框架

系统架构

Flask框架

培养目标：

前期通过学习，掌握Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识， 具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想 ，讲解多任务的同时，也给学生们介绍常见数据结构和相应算法， 注重表结构的处理、树结构的处理等知识，学完后学生会具备一定的数据结构和算法能力。

姓名：李老师  

优就业Unity游戏开发高级讲师

主讲：Unity

毕业于华北电力大学网络工程专业。多年Unity3D引擎研发经验，曾负责“DoLo视频”、“像素大战”、“SimCity”等多款应用和游戏的开发。现致力于Unity游戏开发的人才培养工作。精通C#编程语言及VR/AR技术。精通游戏架构设计、WebGL、图形学。熟练掌握U3D引擎，MMD4Mecanim，JMOAssets， PhotonNet，行为树等。对行业技术与发展趋势有独到见解。

授课风格：教学过程不拘泥于条条框框，浅显易懂，更注重知识点的灵活应用，善于引导学生尽情发挥创造力。深受学员好评。

学后

就业指导：全部理论+实战课程完成后，学员可以登录学习平台，接受一对一的就业指导。优就业将根据学员自身条件、性格特点等，为学员指明职业方向，挖掘求职亮点， 并对学员进行面试技巧培训，帮助学员做好就职准备。

简历修改：优就业提供专属简历修改服务，帮助学员根据求职企业要求和特点，进行有针对性的修改。简历亮点突出，契合职位需求，才是卓有成效的名企敲门砖。

名企求职：工作技能get√、实战能力get√、就业准备get√以后，相信有志者，不懈努力，能够进入名企。

字典推导：

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

print {key: value for value, key in enumerate(teams)}

>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}

决策树算法（Decision Tree Algorithms）：

决策树方法是建立一种基于数据的实际属性值的决策模型。决策使用树型结构直至基于一个给定记录的预测决策得到。决策树的训练是在分类和回归两方面的数据上进行的。

分类回归树 Classification and Regression Tree ，CART

迭代二叉树3代 Iterative Dichotomiser 3 ，ID3

卡方自动交互检测 CHAID

多元自适应回归样条 MARS

梯度推进机 Gradient Boosting Machines ，GBM

单层决策树 Decision Stump