第壹階段：專業核心基礎
階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行數據庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握數據庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目
知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL數據庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養紮實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網絡編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網絡協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，叠代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、數據庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，遊標，PDBC，深入理解數據庫管理系統通用知識及MySQL數據庫的使用與管理。為Python後臺開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權限，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為壹個主流的服務器操作系統，是每壹個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。
第二階段：PythonWEB開發
階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網絡協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發壹個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目
知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網絡通信協議，Web服務器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網絡協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，數據庫擴展包Flask-Sqlalchemy，數據庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。
第三階段：爬蟲與數據分析
階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網絡抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網絡爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰
知識點：
網絡爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網絡協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之壹Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裏面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之壹Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之壹Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、***享單車用戶群裏數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。
第四階段：機器學習與人工智能
階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網絡對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裏面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網絡運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目
知識點：
1、機器學習常見算法、sklearn數據集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、歸壹化、標準化、數據主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特征工程、能夠使用各種常見機器學習算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網絡結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網絡的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。