大数据与云计算时代，现代金融，零售，生物医学，互联网等行业中，数据挖掘已成为价值评估，指导决策不可忽视的营销技术。
Python不仅在编程方面有强大的实力，而且由于不断改进的第三方库，Python在数据处理方面也越来越突出；
近年来，非常火爆的机器学习(Machine Learning)以及前沿的自然语言处理(Natural Language Processing)也选择Python作为基础工具。
近期有哪些Python培训课程，这里有一份参会指南！
2019全国高校大数据
（Hadoop、spark、
Python）
师资培训班
（9月北京班）
1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。
2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。
3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：
广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。
6.以直观解释，增强感性理解。
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8.重视项目实践，重视落地。
思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9.涉及和讲解的部分Python库有：
Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。
时间地点安排：
9月北京班：
2019年9月19-27日
11月珠海班：
2019年11月20-28日
2019python数据分析与
数据挖掘专题提升培训班
（9月杭州班）
培训目标：
1、熟悉Python的基本结构与语法与数据类型，模块；
熟悉函数，类设计，包的使用；
2、掌握python数据分析和数据挖掘核心技术，并能胜任相关工作；
3、通过紧密结合应用实例，针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，进而有效提升学员解决科研及教学中实际问题的能力；
Python在地学、水文、气象、遥感等领域中的
编程
与机器学习实践技术应用培训班-成都
本课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从数据可视化到常见数据分析方法的使用，并结合相关学科具体实例，让学员能从中借鉴学习。
培训目标：
1. 掌握Python基础、Python常用模块
2. 掌握科学计算-- NumPy和Scipy
3. 掌握强大高效的数据分析环境 （地学-水文-气象数据的处理学习Pandas和pycdo处理）
4. 掌握Python在地学-水文-气象数据的可视化- numpy、matplotlib和basemap
5. 掌握Python的数据挖掘 –scikit-learn
6. 掌握python机器学习在地学-气象-水文中的应用
7. 通过手把手的实操指导，掌握Python语言数据处理方法与编程技术
PyCon2019 中国Python开发者大会（杭州）
从创立之初到现在，在整整三十年的时间里，Python一步步的成长到现在，被广泛的应用于计算机行业之中。
服务开发，运维，科学计算，理论模拟等等。
越来越多的人爱上 Python，并用自己的形式回馈 Python 社区。
可能 Guido 他自己都没想到，当时的一时兴起所创造的语言，会在这么多的领域得到应用。
某种意义上来讲，他所创造的这门语言，在一定程度上改变了计算机世界。
2019 年，Python 诞生三十周年之际。
我们将举行 PyCon China 2019 活动来庆祝这一门伟大语言的生日。
今年的大会的主会场将设立在上海，同时在北京、杭州、深圳、成都、南宁等地设立分会场。
2019Python Web开发与爬虫实践
（11月深圳班）
通过3天的实训让学员了解Python Web开发的整个流程, 和常用技术。
包括Django 开发框架、ORM映射技术、Scrapy动态页面爬取 、分布式爬虫实现。
学习完此课程学员可以完全胜任Python Web开发岗位需求。
培训目标
熟练掌握 Django核心语法、与MVT设计模式；
熟练掌握Django ORM映射基础与Admin管理页面；
掌握Web项目与前端 CSS、Ajax整合使用；
熟练掌握Scrapy爬虫的数据获取、解析、保存；
熟练掌握Scrapy模拟登陆、分布式爬虫技术；
熟练使用WebPack进行模块化开发。
2019Python大数据机器学习实战
高级工程师实战培训班
（12月北京班）
本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。
2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。
3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：
广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。
6.以直观解释，增强感性理解。
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8.重视项目实践，重视落地。
思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9.涉及和讲解的部分Python库有：
