1、個Python網絡爬蟲
2、HTTP分析工具
3、urllib的使用
4、TesseractOCR語言模型
5、BeautifulSoup
6、XPath&CSS選擇器
7、JsonPath
8、SeleniumWebdriver
9、使用代理服務器爬取
10、Scrapy大型框架
11、RedisMongoDB在爬蟲里的應用
12、Redis分布式集群
13、Scrapy分布式爬蟲

 1、掌握各類HTTP調試器用法
 2、理解網絡爬蟲編寫的基本套路
 3、了解網絡爬蟲編寫的各種陷阱
 4、能夠應對動態網站爬取
 5、能夠應對帶有驗證碼的網站
 6、能夠應對需要瀏覽器渲染的網站
 7、能夠應對分布式抓取需要
 8、能夠應對反爬蟲技術
 9、能夠應對無界面抓取
 10、能夠利用爬蟲平臺

讓大家掌握現實中編寫Python爬蟲會遇到的方方面面的問題，讓大家以后在實際爬蟲中，不懼任何挑戰。

 1、HadoopHDFS
 2、Yarn分布式資源管理框架
 3、Zookeeper搭建高可用集群必要組件
 4、Kafka大數據分布式消息隊列
 5、Spark計算框架
 6、智能交通系統

  1、深入分布式文件系統HDFS

  2、理解分布式資源管理框架Yarn

  3、掌握高可用集群必要組件Zookeeper

  4、搭建分布式消息隊列Kafka

  5、精通分布式計算框架Spark

隨著時代的發展，如今很多公司都達到了PB級的數據，那就需要一些特殊的大數據分析技能來解決一些業務需求。

  1、監督學習

  2、無監督學習

  3、用戶畫像

  4、推薦系統

 1、建立機器學習思想

 2、掌握機器學習常用算法

 3、掌握Python做機器學習常用模塊

 4、掌握海量數據基于分布式集群下做機器學習常用框架

人工智能在企業中越來越多應用在括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，崗位的需求只會越來越多，目前的薪資也是高的沒有上限。

 1、深度學習框架TensorFlow

 2、CNN實戰

 3、RNN實戰

 4、圖像識別

掌握前沿深度學習框架TensorFlow。

人工智能在的終極目標是要做到擬人，或者盡可能的做到人能做到的事情，而最能接近人的算法是神經網絡，隨著時代的發展神經網絡這個算法進一步演化出來一個新的領域，即深度學習，目前深度學習已經在很多領域，例如圖像識別、語音識別等有了很好的應用。