“全棧”是工程師的定義

全棧工程師,，英文叫Full Stack Developer,，是指掌握多種技能，并能利用多種技能獨(dú)立完成產(chǎn)品的人 – 來自某百科,。

一般理解：【全棧工程師】就是啥都會,，啥都能搞，上能入天、下能入地,。各種技能各種語言眼花繚亂,，各種5殺 6殺 偷塔組合技能，pio pio pio,，一人挑起全世界,，各個(gè)技術(shù)棧技術(shù)點(diǎn)，前后通吃 疑難雜癥統(tǒng)統(tǒng)不在話下,，在世達(dá)芬奇,，全能奇才多么牛x。

然而,，真正的全棧是：我也不知道,，我從來都做不了全棧而且也不想做啊，只知道,，我在web前端行業(yè)挖得夠深,，夠猛 夠快樂就好了，T 字形人才,，下面一豎要足夠高足夠粗了,，才能撐起來上邊的 一橫。

我只知道,，我從網(wǎng)上扒出來的計(jì)算機(jī)全棧大牛都是：基礎(chǔ)知識無比扎實(shí),，蹲馬步十個(gè)小時(shí)不帶喘氣的，從 二進(jìn)制到 基礎(chǔ)電路電位,，到計(jì)算機(jī)運(yùn)行原理,，內(nèi)存控制原理、數(shù)學(xué)計(jì)算基礎(chǔ),、外語適應(yīng)能力,、邏輯思維能力、解決實(shí)際問題能力,、出疑難雜癥解決方案能力等等等等都是一把好手,。各種編程語言 和 工具應(yīng)用 只是他們解決某個(gè)特定問題的工具而已，僅僅是工具,。

話不多說,，鬼鬼的重點(diǎn)來了！??！

Python入門級項(xiàng)目

• 項(xiàng)目案例：

• 統(tǒng)計(jì)目錄文件磁盤占用
• 通過Python繪制圖案
• 圖片轉(zhuǎn)換成簡筆畫

運(yùn)用技術(shù)點(diǎn)：

1. Python開發(fā)環(huán)境和Python介紹

2. Python語言與其他語言對比

3. 基礎(chǔ)語法、輸入,、輸出,，變量,、注釋，縮進(jìn),、PEP8規(guī)范

4. 布爾,、數(shù)字、字符串,、列表,、元組、字典,、集合

5. 流程控制分支結(jié)構(gòu)

6. 流程控制循環(huán)結(jié)構(gòu)

7. 函數(shù)定義,、調(diào)用、返回值,、作用域

8. 關(guān)鍵字參數(shù),、默認(rèn)值參數(shù)、可變參數(shù),、匿名函數(shù),、遞歸函數(shù)

9. 文件里打開和關(guān)閉、文件的讀寫,、文件目錄相關(guān)操作,、序列化

練習(xí)目標(biāo)：掌握Python基礎(chǔ)語法

Python進(jìn)階項(xiàng)目

• 項(xiàng)目二：在線微課商城系統(tǒng)前后臺

項(xiàng)目案例：

• 路由映射用戶主頁
• 使用Django代理維護(hù)數(shù)據(jù)庫
• 使用Django的模型類管理微課用戶
• 數(shù)據(jù)庫可視化系統(tǒng)
• 注冊與自動(dòng)登錄功能
• 釣魚網(wǎng)csrf攻擊案例

運(yùn)用技術(shù)點(diǎn)：

1.路由與模型類實(shí)現(xiàn)模板

• 環(huán)境搭建
• 基本路由映射與命名空間
• 正則路由映射參數(shù)的傳遞與接收
• 反向解析處理器
• Request對象與Response對象
• 上下文與模板調(diào)用
• 模板層基礎(chǔ)語法
• 模板過濾器詳解
• 模板復(fù)用于block提取

2.模型類實(shí)現(xiàn)

• 表與字段的定義
• 常用的字段約束
• 數(shù)據(jù)遷移與維護(hù)
• 模型類的增刪改
• 模型類的查詢方法
• QuerySet運(yùn)用

3.Django框架

• Cookie安全性與生命周期
• Sessi on的原理與使用
• Django連接Redis服務(wù)
• 表單數(shù)據(jù)的提交與接收
• csrf跨域攻擊原理
• csrf跨域攻擊實(shí)例與防范
• 一對多操作
• 多對多操作
• Django自關(guān)聯(lián)
• 中間件Django Middle-war運(yùn)用

練習(xí)目標(biāo)：了解數(shù)據(jù)提取策略/熟悉爬蟲原理和實(shí)現(xiàn)流程/基于單任務(wù)的數(shù)據(jù)爬取/精選Scrapy-Redis分布式異步框架的數(shù)據(jù)抓取項(xiàng)目/針對行業(yè)中反爬策略精選解決方案/基于分布式的異步框架抓取

項(xiàng)目效果展示：

就業(yè)方向：【Python全棧開發(fā)】

• 項(xiàng)目三 某門戶熱門文章抓取
• 項(xiàng)目四 咨詢公司招標(biāo)信息采集平臺
• 項(xiàng)目五 分布式架構(gòu)爬取招標(biāo)信息采集平臺

案例：

• 電商平臺商品分類信息提取
• urllib參數(shù)編碼與加密
• 請求頭的偽裝
• 模擬登錄

相關(guān)技術(shù)點(diǎn)：

1.數(shù)據(jù)提取與清洗策略

• 正則表達(dá)式
• re模塊使用案例
• xpath語法
• Python中的lxml模塊
• 百度針對xpath爬蟲的反爬策略與解決方式
• JsonPath使用

2.urllib與反爬策略

• Http請求協(xié)議
• urllib模塊使用
• Get請求與URL編碼
• Http post請求
• urllib中的Request對象
• Request header偽裝策略
• 反爬策略之代理IP
• 反爬策略之模擬登錄

3.scrapy框架原理

• Scrapy異步框架核心原理
• Scrapy項(xiàng)目創(chuàng)建與配置
• Scrapy異步抓取
• Pipeline管道文件
• Middleware中間件

4.Scrapy-Redis分布式爬蟲

• Redis使用
• Scrapy-Redis組件原理
• Scrapy-Redis配置

練習(xí)目標(biāo)：業(yè)務(wù)邏輯分析/Model層開發(fā)/商品首頁后端數(shù)據(jù)渲染/用戶個(gè)人頁面管理/購物車功能完善/視頻傳輸權(quán)限與協(xié)議/超級管理員的創(chuàng)建/后臺管理首頁顯示設(shè)置/模型數(shù)據(jù)可視化操作/分類過濾與模糊查詢/數(shù)據(jù)可視化頁面的優(yōu)化

爬取數(shù)據(jù)展示：

就業(yè)方向：【Python爬蟲工程師】

• 項(xiàng)目六 服務(wù)器日志數(shù)據(jù)清洗分析
• 項(xiàng)目七 氣象數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用技術(shù)點(diǎn)

1.數(shù)據(jù)科學(xué)原理與數(shù)據(jù)處理

• 數(shù)據(jù)科學(xué)原理
• 數(shù)據(jù)處理流程
• 數(shù)據(jù)分析好助手Jupyter notebook
• 數(shù)據(jù)科學(xué)模塊Numpy
• 統(tǒng)計(jì)分析模塊Pandas
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
• 數(shù)據(jù)特征分析

2.特征工程

• 通過真實(shí)數(shù)據(jù)觀察大局
• 選擇性能指標(biāo)、檢查假設(shè) 獲取數(shù)據(jù)（創(chuàng)建工作區(qū),，快速查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),，創(chuàng)建測試集）
• 從數(shù)據(jù)可視化中探索數(shù)據(jù)的奧秘（將數(shù)據(jù)可視化、尋找相關(guān)性,、試驗(yàn)不同的屬性組合）
• 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練前的準(zhǔn)備（數(shù)據(jù)清理,、自定義轉(zhuǎn)換器、特征縮放,、轉(zhuǎn)換流水線）
• 選擇和訓(xùn)練模型（評估訓(xùn)練集,、交叉驗(yàn)證、分析最佳模型及其錯(cuò)誤,、測試集評估）
• 模型的調(diào)優(yōu)
• 分析最佳模型和測試結(jié)果評估
• 系統(tǒng)維護(hù)和監(jiān)控

練習(xí)目標(biāo)：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)/Jupyter notebook的安裝,、使用,、魔法命令/Numpy矩陣和隨機(jī)數(shù)生成、ndarray基本操作,、ndarray的合并與分割,、矩陣運(yùn)算,、聚合操作、arg運(yùn)算,、比較運(yùn)算/Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),、數(shù)據(jù)中的選取與操作、加載各種數(shù)據(jù),、排序與合并,、數(shù)據(jù)匯總、數(shù)據(jù)分組與透視表,、時(shí)間序列/數(shù)據(jù)的可視化/數(shù)據(jù)獲取和加載,、數(shù)據(jù)清洗/數(shù)據(jù)內(nèi)容處理與分析/特征工程原理

就業(yè)方向：【Python數(shù)據(jù)分析師】

• 項(xiàng)目九 一線電商線上拍賣數(shù)據(jù)分析
• 項(xiàng)目十 互聯(lián)網(wǎng)用戶背景與身份關(guān)聯(lián)挖掘?qū)崙?zhàn)

案例：

• 垃圾短信分類器實(shí)現(xiàn)
• MNIST數(shù)字圖像識別
• 一線電商線上拍賣數(shù)據(jù)分析
• 互聯(lián)網(wǎng)用戶背景與身份關(guān)聯(lián)挖掘

相關(guān)技術(shù)點(diǎn)：

1.機(jī)器學(xué)習(xí)

• 機(jī)器學(xué)習(xí)原理（損失函數(shù)圖優(yōu)化）
• 機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵問題（訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、質(zhì)量差,、無關(guān)特征,、過擬合、欠擬合）
• 分類訓(xùn)練與多類別分類器
• 性能考核（測量精度,、精度和召回率,、ROC曲線）
• 線性回歸（標(biāo)準(zhǔn)方程、計(jì)算復(fù)雜度）
• 正則線性模型（嶺回歸,、邏輯回歸,、概率估算、決策邊界）第九節(jié)：支持向量機(jī)（線性SVM,、非線性SVM）
• 降維（投影,、流形學(xué)習(xí)、PCA）
• 聚類算法Kmeans

2.海量數(shù)據(jù)的處理與挖掘

• Hadoop海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)原理
• Map Reduce思想變換數(shù)據(jù)key-value
• Hive在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中持久化應(yīng)用
• PySpark與SparkSQL
• 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘
• 關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法
• 海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析方案

練習(xí)目標(biāo)：Hadoop原理/Map Reduce轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)/關(guān)聯(lián)挖掘算法模型/pyspark的使用機(jī)器學(xué)習(xí)/常見算法模型/機(jī)器學(xué)習(xí)常見概念/數(shù)據(jù)降維/基于海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)

就業(yè)方向：【Python機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)】

部分視頻資料領(lǐng)取展示：