第一阶段：Python基础
可掌握的核心能力：
1. 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力；
2. 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。
可解决的现实问题：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。
市场价值：
具备基本的编程思维, 掌握基础的Python编程技术, 能够完成较小程序的开发,尚达不到企业的用人标准。
第二阶段：Python高级
可掌握的核心能力：
1. 能够熟练使用Linux操作系统；
2. 掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信；
3. 掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4. 能够熟练掌握MySQL操作相关技术, 熟练编写各种数据库操作SQL语句, 并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；
5. 掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6. 掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理。
可解决的现实问题：
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
市场价值:
熟练掌握Python技术和常见网络协议, 可满足企业开发的初级需求,。
第三阶段：Web-Django框架与项目
可掌握的核心能力：
1、 掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、 可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、 可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
可解决的现实问题：
1、能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；
2、根据实际问题设计出相应数据库表。
市场价值：
Web全栈工程师，独立开发前端和后端业务。
第四阶段：Web-Flask框架与项目
可掌握的核心能力：
1、 掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、 掌握常见的性能优化技术；
3、 缓存服务器的操作和设计；
4、 异步任务的实现。
可解决的现实问题：
1、高并发全功能的Web网站开发；
2、提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
市场价值：
Web全栈工程师，独立开发前端和后端业务。
第五阶段：人工智能机器学习编程
可掌握的核心能力：
1、 掌握数据挖掘基础工具使用；
2、 掌握机器学习中处理数据方法；
3、 理解常见机器学习算法原理。
可解决的现实问题：
1、 利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理，使其符合机器学习算法模型；
2、 利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。
市场价值：
具备可对数据进行初步分析和挖掘，进行机器学习建模或深度学习训练。
第六阶段：人工智能基于大数据的推荐系统项目
可掌握的核心能力：
1、 掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2、 掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景；
3、 掌握Lambda大数据相关基础；
4、 可实现基于大数据框架的推荐系统搭建；
5、 能够基于推荐业务流完成系统搭建。
可解决的现实问题：
1、能够实现推荐系统的算法不同场景应用；
2、能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。
市场价值：
具备推荐系统的开发能力。
第七阶段：数据分析
可掌握的核心能力：
1、 掌握爬虫的工作原理和实现流程；
2、 熟练掌握MySQL、Hive、Spark；
3、 掌握mongodb数据库的应用;
4、 熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
5、 熟悉Python、R、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
6、 熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
可解决的现实问题：
1、 胜任相关的数据分析工作，对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；
2、 搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；
3、 配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；
4、 通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
市场价值：
具备互联网数据采集的爬虫开发能力。
