“全栈”是工程师的定义
全栈工程师，英文叫Full Stack Developer，是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人 – 来自某百科。
一般理解：【全栈工程师】就是啥都会，啥都能搞，上能入天、下能入地。各种技能各种语言眼花缭乱，各种5杀 6杀 偷塔组合技能，pio pio pio，一人挑起全世界，各个技术栈技术点，前后通吃 疑难杂症统统不在话下，在世达芬奇，全能奇才多么牛x。
然而，真正的全栈是：我也不知道，我从来都做不了全栈而且也不想做啊，只知道，我在web前端行业挖得够深，够猛 够快乐就好了，T 字形人才，下面一竖要足够高足够粗了，才能撑起来上边的 一横。
我只知道，我从网上扒出来的计算机全栈大牛都是：基础知识无比扎实，蹲马步十个小时不带喘气的，从 二进制到 基础电路电位，到计算机运行原理，内存控制原理、数学计算基础、外语适应能力、逻辑思维能力、解决实际问题能力、出疑难杂症解决方案能力等等等等都是一把好手。各种编程语言 和 工具应用 只是他们解决某个特定问题的工具而已，仅仅是工具。
话不多说，鬼鬼的重点来了！！！
Python入门级项目
项目案例：统计目录文件磁盘占用通过Python绘制图案图片转换成简笔画运用技术点：
1. Python开发环境和Python介绍
2. Python语言与其他语言对比
3. 基础语法、输入、输出，变量、注释，缩进、PEP8规范
4. 布尔、数字、字符串、列表、元组、字典、集合
5. 流程控制分支结构
6. 流程控制循环结构
7. 函数定义、调用、返回值、作用域
8. 关键字参数、默认值参数、可变参数、匿名函数、递归函数
9. 文件里打开和关闭、文件的读写、文件目录相关操作、序列化
练习目标：掌握Python基础语法
Python进阶项目
项目二：在线微课商城系统前后台项目案例：
路由映射用户主页使用Django代理维护数据库使用Django的模型类管理微课用户数据库可视化系统注册与自动登录功能钓鱼网csrf攻击案例运用技术点：
1.路由与模型类实现模板
环境搭建基本路由映射与命名空间正则路由映射参数的传递与接收反向解析处理器Request对象与Response对象上下文与模板调用模板层基础语法模板过滤器详解模板复用于block提取2.模型类实现
表与字段的定义常用的字段约束数据迁移与维护模型类的增删改模型类的查询方法QuerySet运用3.Django框架
Cookie安全性与生命周期Sessi on的原理与使用Django连接Redis服务表单数据的提交与接收csrf跨域攻击原理csrf跨域攻击实例与防范一对多操作多对多操作Django自关联中间件Django Middle-war运用练习目标：了解数据提取策略/熟悉爬虫原理和实现流程/基于单任务的数据爬取/精选Scrapy-Redis分布式异步框架的数据抓取项目/针对行业中反爬策略精选解决方案/基于分布式的异步框架抓取
项目效果展示：
就业方向：【Python全栈开发】
项目三 某门户热门文章抓取项目四 咨询公司招标信息采集平台项目五 分布式架构爬取招标信息采集平台案例：
电商平台商品分类信息提取urllib参数编码与加密请求头的伪装模拟登录相关技术点：
1.数据提取与清洗策略
正则表达式re模块使用案例xpath语法Python中的lxml模块百度针对xpath爬虫的反爬策略与解决方式JsonPath使用2.urllib与反爬策略
Http请求协议urllib模块使用Get请求与URL编码Http post请求urllib中的Request对象Request header伪装策略反爬策略之代理IP反爬策略之模拟登录3.scrapy框架原理
Scrapy异步框架核心原理Scrapy项目创建与配置Scrapy异步抓取Pipeline管道文件Middleware中间件4.Scrapy-Redis分布式爬虫
Redis使用Scrapy-Redis组件原理Scrapy-Redis配置练习目标：业务逻辑分析/Model层开发/商品首页后端数据渲染/用户个人页面管理/购物车功能完善/视频传输权限与协议/超级管理员的创建/后台管理首页显示设置/模型数据可视化操作/分类过滤与模糊查询/数据可视化页面的优化
爬取数据展示：
就业方向：【Python爬虫工程师】
项目六 服务器日志数据清洗分析项目七 气象数据分析运用技术点
1.数据科学原理与数据处理
数据科学原理数据处理流程数据分析好助手Jupyter notebook数据科学模块Numpy统计分析模块Pandas数据质量分析数据特征分析2.特征工程
通过真实数据观察大局选择性能指标、检查假设 获取数据（创建工作区，快速查看数据结构，创建测试集）从数据可视化中探索数据的奥秘（将数据可视化、寻找相关性、试验不同的属性组合）机器学习训练前的准备（数据清理、自定义转换器、特征缩放、转换流水线）选择和训练模型（评估训练集、交叉验证、分析最佳模型及其错误、测试集评估）模型的调优分析最佳模型和测试结果评估系统维护和监控练习目标：数据分析和数据挖掘、机器学习/Jupyter notebook的安装、使用、魔法命令/Numpy矩阵和随机数生成、ndarray基本操作、ndarray的合并与分割、矩阵运算、聚合操作、arg运算、比较运算/Pandas的数据结构、数据中的选取与操作、加载各种数据、排序与合并、数据汇总、数据分组与透视表、时间序列/数据的可视化/数据获取和加载、数据清洗/数据内容处理与分析/特征工程原理
就业方向：【Python数据分析师】
项目九 一线电商线上拍卖数据分析项目十 互联网用户背景与身份关联挖掘实战案例：
垃圾短信分类器实现MNIST数字图像识别一线电商线上拍卖数据分析互联网用户背景与身份关联挖掘相关技术点：
1.机器学习
机器学习原理（损失函数图优化）机器学习关键问题（训练数据不足、质量差、无关特征、过拟合、欠拟合）分类训练与多类别分类器性能考核（测量精度、精度和召回率、ROC曲线）线性回归（标准方程、计算复杂度）正则线性模型（岭回归、逻辑回归、概率估算、决策边界）第九节：支持向量机（线性SVM、非线性SVM）降维（投影、流形学习、PCA）聚类算法Kmeans2.海量数据的处理与挖掘
Hadoop海量数据实现原理Map Reduce思想变换数据key-valueHive在数据统计分析中持久化应用PySpark与SparkSQL关联数据挖掘关联规则Apriori算法海量数据的关联分析方案练习目标：Hadoop原理/Map Reduce转化实现/关联挖掘算法模型/pyspark的使用机器学习/常见算法模型/机器学习常见概念/数据降维/基于海量数据的关联
就业方向：【Python机器学习与大数据】
部分视频资料领取展示：