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“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，各個技術(shù)棧技術(shù)點，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)上扒出來的計算機全棧大牛都是：基礎(chǔ)知識無比扎實，蹲馬步十個小時不帶喘氣的，從 二進制到 基礎(chǔ)電路電位，到計算機運行原理，內(nèi)存控制原理、數(shù)學(xué)計算基礎(chǔ)、外語適應(yīng)能力、邏輯思維能力、解決實際問題能力、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 只是他們解決某個特定問題的工具而已，僅僅是工具。

話不多說，鬼鬼的重點來了！??！

Python入門級項目

• 項目案例：

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

運用技術(shù)點：

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、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進階項目

• 項目二：在線微課商城系統(tǒng)前后臺

項目案例：

• 路由映射用戶主頁
• 使用Django代理維護數(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)
• 注冊與自動登錄功能
• 釣魚網(wǎng)csrf攻擊案例

運用技術(shù)點：

1.路由與模型類實現(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
• 模型類的增刪改
• 模型類的查詢方法
• QuerySet運用

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

項目效果展示：

就業(yè)方向：【Python全棧開發(fā)】

• 項目三 某門戶熱門文章抓取
• 項目四 咨詢公司招標(biāo)信息采集平臺
• 項目五 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：

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】

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

運用技術(shù)點

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、試驗不同的屬性組合）
• 機器學(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、交叉驗證、分析最佳模型及其錯誤、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)維護和監(jiān)控

練習(xí)目標(biāo)：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)/Jupyter notebook的安裝、使用、魔法命令/Numpy矩陣和隨機數(shù)生成、ndarray基本操作、ndarray的合并與分割、矩陣運算、聚合操作、arg運算、比較運算/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】

• 項目九 一線電商線上拍賣數(shù)據(jù)分析
• 項目十 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：

1.機器學(xué)習(xí)

• 機器學(xué)習(xí)原理（損失函數(shù)圖優(yōu)化）
• 機器學(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（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)化實現(xiàn)/關(guān)聯(lián)挖掘算法模型/pyspark的使用機器學(xué)習(xí)/常見算法模型/機器學(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機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)】

部分視頻資料領(lǐng)取展示：