有哪些比較好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)推薦：北京千鋒教育、光環(huán)大數(shù)據(jù)、江蘇萬和計(jì)算機(jī)培訓(xùn)中心、千鋒教育、煙臺大數(shù)據(jù)培訓(xùn)。?

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)為企業(yè)提供類烏齊網(wǎng)站建設(shè)、類烏齊做網(wǎng)站、類烏齊網(wǎng)站設(shè)計(jì)、類烏齊網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)與制作、類烏齊企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十多年類烏齊做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

1、北京千鋒教育?

千鋒教育開設(shè)HTML5前端、Java、Python、全鏈路設(shè)計(jì)、云計(jì)算、軟件測試、大數(shù)據(jù)、智能物聯(lián)網(wǎng)、Unity游戲開發(fā)、Go語言開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全、互聯(lián)網(wǎng)營銷學(xué)科，并推出軟考、Adobe認(rèn)證、PMP認(rèn)證、紅帽RHCE認(rèn)證課程，千鋒年培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)人才20000余人，全國同期在校學(xué)員8000余人。

2、光環(huán)大數(shù)據(jù)

光環(huán)國際創(chuàng)辦于2001年，至今已成立18年，上市機(jī)構(gòu)（股票代碼：838504），主要業(yè)務(wù)在IT培訓(xùn)，旗下設(shè)有Java、PMP、軟考、敏捷、項(xiàng)目管理、大數(shù)據(jù)、Python、前端開發(fā)，H5可視化,ACP等十余種課程，累積培養(yǎng)技術(shù)人才100000余人，并在業(yè)界取得了令人矚目的業(yè)績。

3、江蘇萬和計(jì)算機(jī)培訓(xùn)中心

江蘇萬和計(jì)算機(jī)培訓(xùn)中心，始于1993年，經(jīng)過20年堅(jiān)持不懈的努力，通過規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)化服務(wù)流程實(shí)施，江蘇萬和計(jì)算機(jī)培訓(xùn)中心已發(fā)展成為華東地區(qū)最大的專業(yè)IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，成為江蘇省國際服務(wù)外包人才培訓(xùn)基地、南京市國際服務(wù)外包人才培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及南京市軟件人才培訓(xùn)基地。

4、千鋒教育

千鋒教育全稱北京千鋒互聯(lián)科技有限公司一直“用良心做教育”，是中國移動互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)人才一體化服務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)者，打造移動互聯(lián)網(wǎng)高端研發(fā)人才服務(wù)。有全國權(quán)威的移動互聯(lián)網(wǎng)教學(xué)就業(yè)保障團(tuán)隊(duì)，畢業(yè)學(xué)員占全國移動互聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)人才一半的份額，做到了畢業(yè)學(xué)員業(yè)內(nèi)高薪水，成為學(xué)員信賴的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。

5、煙臺大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

依托于大數(shù)據(jù)世界論壇（BDWF | Big Data World Forum），大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)院擁有豐富的師資資源、國際同步的課程體系與優(yōu)質(zhì)的服務(wù)流程。大數(shù)據(jù)學(xué)院教育培訓(xùn)項(xiàng)目的服務(wù)人群包括：希望事業(yè)和職務(wù)發(fā)展中更進(jìn)一步的高級技術(shù)人才；未來希望以大數(shù)據(jù)技術(shù)、營銷、市場、管理、研究等為事業(yè)和職業(yè)目標(biāo)為相關(guān)人員等。

如何用go語言每分鐘處理100萬個(gè)請求

在Malwarebytes 我們經(jīng)歷了顯著的增長，自從我一年前加入了硅谷的公司，一個(gè)主要的職責(zé)成了設(shè)計(jì)架構(gòu)和開發(fā)一些系統(tǒng)來支持一個(gè)快速增長的信息安全公司和所有需要的設(shè)施來支持一個(gè)每天百萬用戶使用的產(chǎn)品。我在反病毒和反惡意軟件行業(yè)的不同公司工作了12年，從而我知道由于我們每天處理大量的數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)是多么復(fù)雜。

有趣的是，在過去的大約9年間，我參與的所有的web后端的開發(fā)通常是通過Ruby on Rails技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。不要錯怪我。我喜歡Ruby on Rails，并且我相信它是個(gè)令人驚訝的環(huán)境。但是一段時(shí)間后，你會開始以ruby的方式開始思考和設(shè)計(jì)系統(tǒng)，你會忘記，如果你可以利用多線程、并行、快速執(zhí)行和小內(nèi)存開銷，軟件架構(gòu)本來應(yīng)該是多么高效和簡單。很多年期間，我是一個(gè)c/c++、Delphi和c#開發(fā)者，我剛開始意識到使用正確的工具可以把復(fù)雜的事情變得簡單些。

作為首席架構(gòu)師，我不會很關(guān)心在互聯(lián)網(wǎng)上的語言和框架戰(zhàn)爭。我相信效率、生產(chǎn)力。代碼可維護(hù)性主要依賴于你如何把解決方案設(shè)計(jì)得很簡單。

問題

當(dāng)工作在我們的匿名遙測和分析系統(tǒng)中，我們的目標(biāo)是可以處理來自于百萬級別的終端的大量的POST請求。web處理服務(wù)可以接收包含了很多payload的集合的JSON數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要寫入Amazon S3中。接下來，map-reduce系統(tǒng)可以操作這些數(shù)據(jù)。

按照習(xí)慣，我們會調(diào)研服務(wù)層級架構(gòu)，涉及的軟件如下：

Sidekiq

Resque

DelayedJob

Elasticbeanstalk Worker Tier

RabbitMQ

and so on…

搭建了2個(gè)不同的集群，一個(gè)提供web前端，另外一個(gè)提供后端處理，這樣我們可以橫向擴(kuò)展后端服務(wù)的數(shù)量。

但是，從剛開始，在 討論階段我們的團(tuán)隊(duì)就知道我們應(yīng)該使用Go，因?yàn)槲覀兛吹竭@會潛在性地成為一個(gè)非常龐大（ large traffic）的系統(tǒng)。我已經(jīng)使用了Go語言大約2年時(shí)間，我們開發(fā)了幾個(gè)系統(tǒng)，但是很少會達(dá)到這樣的負(fù)載（amount of load）。

我們開始創(chuàng)建一些結(jié)構(gòu)，定義從POST調(diào)用得到的web請求負(fù)載，還有一個(gè)上傳到S3 budket的函數(shù)。

type PayloadCollection struct {

WindowsVersion string `json:"version"`

Token string `json:"token"`

Payloads []Payload `json:"data"`

}

type Payload struct {

// [redacted]

}

func (p *Payload) UploadToS3() error {

// the storageFolder method ensures that there are no name collision in

// case we get same timestamp in the key name

storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())

bucket := S3Bucket

b := new(bytes.Buffer)

encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)

if encodeErr != nil {

return encodeErr

}

// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'

var acl = s3.Private

var contentType = "application/octet-stream"

return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})

}

本地Go routines方法

剛開始，我們采用了一個(gè)非常本地化的POST處理實(shí)現(xiàn)，僅僅嘗試把發(fā)到簡單go routine的job并行化：

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

對于中小負(fù)載，這會對大多數(shù)的人適用，但是大規(guī)模下，這個(gè)方案會很快被證明不是很好用。我們期望的請求數(shù)，不在我們剛開始計(jì)劃的數(shù)量級，當(dāng)我們把第一個(gè)版本部署到生產(chǎn)環(huán)境上。我們完全低估了流量。

上面的方案在很多地方很不好。沒有辦法控制我們產(chǎn)生的go routine的數(shù)量。由于我們收到了每分鐘1百萬的POST請求，這段代碼很快就崩潰了。

再次嘗試

我們需要找一個(gè)不同的方式。自開始我們就討論過， 我們需要保持請求處理程序的生命周期很短，并且進(jìn)程在后臺產(chǎn)生。當(dāng)然，這是你在Ruby on Rails的世界里必須要做的事情，否則你會阻塞在所有可用的工作 web處理器上，不管你是使用puma、unicore還是passenger（我們不要討論JRuby這個(gè)話題）。然后我們需要利用常用的處理方案來做這些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。這個(gè)列表會繼續(xù)保留，因?yàn)橛泻芏嗟姆桨缚梢詫?shí)現(xiàn)這些。

所以，第二次迭代，我們創(chuàng)建了一個(gè)緩沖channel，我們可以把job排隊(duì)，然后把它們上傳到S3。因?yàn)槲覀兛梢钥刂莆覀冴?duì)列中的item最大值，我們有大量的內(nèi)存來排列job，我們認(rèn)為只要把job在channel里面緩沖就可以了。

var Queue chan Payload

func init() {

Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)

}

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

...

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

Queue - payload

}

...

}

接下來，我們再從隊(duì)列中取job，然后處理它們。我們使用類似于下面的代碼：

func StartProcessor() {

for {

select {

case job := -Queue:

job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD

}

}

}

說實(shí)話，我不知道我們在想什么。這肯定是一個(gè)滿是Red-Bulls的夜晚。這個(gè)方法不會帶來什么改善，我們用了一個(gè) 有缺陷的緩沖隊(duì)列并發(fā)，僅僅是把問題推遲了。我們的同步處理器同時(shí)僅僅會上傳一個(gè)數(shù)據(jù)到S3，因?yàn)閬淼降恼埱筮h(yuǎn)遠(yuǎn)大于單核處理器上傳到S3的能力，我們的帶緩沖channel很快達(dá)到了它的極限，然后阻塞了請求處理邏輯的queue更多item的能力。

我們僅僅避免了問題，同時(shí)開始了我們的系統(tǒng)掛掉的倒計(jì)時(shí)。當(dāng)部署了這個(gè)有缺陷的版本后，我們的延時(shí)保持在每分鐘以常量增長。

最好的解決方案

我們討論過在使用用Go channel時(shí)利用一種常用的模式，來創(chuàng)建一個(gè)二級channel系統(tǒng)，一個(gè)來queue job，另外一個(gè)來控制使用多少個(gè)worker來并發(fā)操作JobQueue。

想法是，以一個(gè)恒定速率并行上傳到S3，既不會導(dǎo)致機(jī)器崩潰也不好產(chǎn)生S3的連接錯誤。這樣我們選擇了創(chuàng)建一個(gè)Job/Worker模式。對于那些熟悉Java、C#等語言的開發(fā)者，可以把這種模式想象成利用channel以golang的方式來實(shí)現(xiàn)了一個(gè)worker線程池，作為一種替代。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

// Job represents the job to be run

type Job struct {

Payload Payload

}

// A buffered channel that we can send work requests on.

var JobQueue chan Job

// Worker represents the worker that executes the job

type Worker struct {

WorkerPool chan chan Job

JobChannel chan Job

quit chan bool

}

func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {

return Worker{

WorkerPool: workerPool,

JobChannel: make(chan Job),

quit: make(chan bool)}

}

// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in

// case we need to stop it

func (w Worker) Start() {

go func() {

for {

// register the current worker into the worker queue.

w.WorkerPool - w.JobChannel

select {

case job := -w.JobChannel:

// we have received a work request.

if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {

log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())

}

case -w.quit:

// we have received a signal to stop

return

}

}

}()

}

// Stop signals the worker to stop listening for work requests.

func (w Worker) Stop() {

go func() {

w.quit - true

}()

}

我們已經(jīng)修改了我們的web請求handler，用payload創(chuàng)建一個(gè)Job實(shí)例，然后發(fā)到JobQueue channel，以便于worker來獲取。

func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

if r.Method != "POST" {

w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)

return

}

// Read the body into a string for json decoding

var content = PayloadCollection{}

err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)

if err != nil {

w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")

w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)

return

}

// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3

for _, payload := range content.Payloads {

// let's create a job with the payload

work := Job{Payload: payload}

// Push the work onto the queue.

JobQueue - work

}

w.WriteHeader(http.StatusOK)

}

在web server初始化時(shí)，我們創(chuàng)建一個(gè)Dispatcher，然后調(diào)用Run()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)worker池子，然后開始監(jiān)聽JobQueue中的job。

dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)

dispatcher.Run()

下面是dispatcher的實(shí)現(xiàn)代碼：

type Dispatcher struct {

// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher

WorkerPool chan chan Job

}

func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {

pool := make(chan chan Job, maxWorkers)

return Dispatcher{WorkerPool: pool}

}

func (d *Dispatcher) Run() {

// starting n number of workers

for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {

worker := NewWorker(d.pool)

worker.Start()

}

go d.dispatch()

}

func (d *Dispatcher) dispatch() {

for {

select {

case job := -JobQueue:

// a job request has been received

go func(job Job) {

// try to obtain a worker job channel that is available.

// this will block until a worker is idle

jobChannel := -d.WorkerPool

// dispatch the job to the worker job channel

jobChannel - job

}(job)

}

}

}

注意到，我們提供了初始化并加入到池子的worker的最大數(shù)量。因?yàn)檫@個(gè)工程我們利用了Amazon Elasticbeanstalk帶有的docker化的Go環(huán)境，所以我們常常會遵守12-factor方法論來配置我們的生成環(huán)境中的系統(tǒng)，我們從環(huán)境變了讀取這些值。這種方式，我們控制worker的數(shù)量和JobQueue的大小，所以我們可以很快的改變這些值，而不需要重新部署集群。

var (

MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")

MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")

)

直接結(jié)果

我們部署了之后，立馬看到了延時(shí)降到微乎其微的數(shù)值，并未我們處理請求的能力提升很大。

Elastic Load Balancers完全啟動后，我們看到ElasticBeanstalk 應(yīng)用服務(wù)于每分鐘1百萬請求。通常情況下在上午時(shí)間有幾個(gè)小時(shí)，流量峰值超過每分鐘一百萬次。

我們一旦部署了新的代碼，服務(wù)器的數(shù)量從100臺大幅 下降到大約20臺。

我們合理配置了我們的集群和自動均衡配置之后，我們可以把服務(wù)器的數(shù)量降至4x EC2 c4.Large實(shí)例，并且Elastic Auto-Scaling設(shè)置為如果CPU達(dá)到5分鐘的90%利用率，我們就會產(chǎn)生新的實(shí)例。

總結(jié)

在我的書中，簡單總是獲勝。我們可以使用多隊(duì)列、后臺worker、復(fù)雜的部署設(shè)計(jì)一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，但是我們決定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go語言開箱即用的特性簡化并發(fā)。

我們僅僅用了4臺機(jī)器，這并不是什么新鮮事了。可能它們還不如我的MacBook能力強(qiáng)大，但是卻處理了每分鐘1百萬的寫入到S3的請求。

處理問題有正確的工具。當(dāng)你的 Ruby on Rails 系統(tǒng)需要更強(qiáng)大的web handler時(shí)，可以考慮下ruby生態(tài)系統(tǒng)之外的技術(shù)，或許可以得到更簡單但更強(qiáng)大的替代方案。

如何學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù)

首先，條件允許的話，盡量選擇在一線城市學(xué)習(xí)，畢竟那里是技術(shù)聚集區(qū)。其次，再考察其他方面，例如：師資力量、課程體系、教學(xué)模式、就業(yè)薪資、學(xué)費(fèi)學(xué)時(shí)等。直接去試聽，考察學(xué)校的真實(shí)情況。

Go全棧+區(qū)塊鏈課程為幾周？分幾個(gè)階段？每個(gè)階段講多久？學(xué)完每個(gè)階段達(dá)到什么程度？

一共22周，分為5個(gè)階段，

第一階段4周 go語言基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)并發(fā) ，學(xué)完入門go語言，

第二階段 4周 go語言實(shí)戰(zhàn)web開發(fā)，爬蟲開發(fā)，密碼學(xué)，共識算法，實(shí)現(xiàn)輕量級公鏈，學(xué)完可以開發(fā)golang的網(wǎng)站，爬蟲，實(shí)現(xiàn)輕量級區(qū)塊鏈

第三階段 4周 以太坊源碼分析與智能合約Dapp開發(fā)，學(xué)完掌握以太坊核心與開發(fā)智能合約，以及區(qū)塊鏈，

第四階段 4周 超級賬本，比特幣 EOS，源碼分析與智能合約實(shí)戰(zhàn)，學(xué)完以后掌握超級賬本開發(fā)，山寨比特幣，分叉EOS，以及智能合約Dapp開發(fā)

第五階段 6周 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) ，實(shí)戰(zhàn)5個(gè)企業(yè)級項(xiàng)目，學(xué)完可以擁有1年區(qū)塊鏈項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

適合人群：

1.沒有編程基礎(chǔ)，想學(xué)IT技術(shù)的人群；

2.發(fā)展受限，想要提升的人群；

3.有編程經(jīng)驗(yàn)，想要轉(zhuǎn)行的人群。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

從0開始學(xué)習(xí)Go語言，通過對Go語言的學(xué)習(xí)綜合培養(yǎng)區(qū)塊鏈專項(xiàng)應(yīng)用型人才。

就業(yè)方向：

1.新技術(shù)Go語言開發(fā)（Web開發(fā)、微服務(wù)、分布式）。

2.新領(lǐng)域區(qū)塊鏈開發(fā)（密碼學(xué)安全、區(qū)塊鏈系統(tǒng)、區(qū)塊鏈應(yīng)用）。

director，ligo語言里面的status怎么用，老是報(bào)錯，put sound(1).status怎么在If語句里使用

沒想到這年代還有人在學(xué)習(xí)Director，已經(jīng)比較少有人知道Lingo了。全局變量放在幀面板最下部有個(gè)專門放代碼的地方，左側(cè)圖標(biāo)能看出來，這一點(diǎn)與flash相比是不一樣的。

判斷狀態(tài)可以用循環(huán)，或者幀跳轉(zhuǎn)的循環(huán)檢測都可以。但是精靈的運(yùn)用原理也與flash不同，不方便寫那種幀里幀外的代碼。所以一般代碼都是寫在時(shí)間軸幀面板底下的代碼幀，那附近還有聲音幀的。

播放器沒寫過，以前都是用director開發(fā)多媒體教學(xué)軟件和教學(xué)游戲的。不過其實(shí)director功能特別強(qiáng)大值得好好研究，尤其后來3D的部分。不過director的·shockwave播放器普及度不高。

希望能幫到你 :)

區(qū)塊鏈技術(shù)入門，涉及哪些編程語言

Go 是一個(gè)開源的編程語言，它能讓構(gòu)造簡單、可靠且高效的軟件變得容易。想學(xué)習(xí)這門編程語言，首先要找到一份不錯的教程，兄弟連go語言+區(qū)塊鏈培訓(xùn)最近新出了一套go語言的教程，老師講的非常不錯！

伴隨著“區(qū)塊鏈”概念在全球范圍內(nèi)的熱議，金融、物流、征信、制造、零售等日常生活場景中也悄然加入了相關(guān)區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用。有專家表明，未來區(qū)塊鏈將與人們的生活息息相關(guān)，區(qū)塊鏈技術(shù)與大眾日常生活融合是大勢所趨。

區(qū)塊鏈?zhǔn)袌龅幕馃嵋l(fā)了大量以區(qū)塊鏈技術(shù)型人員為基礎(chǔ)的人才性需求，區(qū)塊鏈人才受熱捧程度呈光速上升。據(jù)拉勾網(wǎng)發(fā)布的“2018年區(qū)塊鏈高薪清單”顯示，騰訊、小米、蘇寧、京東等國內(nèi)企業(yè)巨頭發(fā)布了眾多高薪區(qū)塊鏈崗需求，力圖探索區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用。清單中同時(shí)指出，高薪崗位以區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)型崗位需求為主，其中蘇寧和科達(dá)月薪最高已給到100k。

極大的技術(shù)型人才市場需求，必然會帶動整個(gè)區(qū)塊鏈培訓(xùn)市場的爆發(fā)式涌現(xiàn)與增長。培訓(xùn)模式大都可分為線上培訓(xùn)、傳統(tǒng)IT機(jī)構(gòu)培訓(xùn)及主打高端形式的線下短期訓(xùn)練營等幾種形式，但市場火爆演進(jìn)過程中也充斥著種種區(qū)塊鏈培訓(xùn)亂象：講師資質(zhì)注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公開，課程大綱不透明、授課質(zhì)量縮水化，課時(shí)安排不合理及培訓(xùn)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)參差不齊等等。

在整個(gè)區(qū)塊鏈培訓(xùn)市場規(guī)?；l(fā)展之下，兄弟連教育攜手資深區(qū)塊鏈專家尹成及其清華水木未名團(tuán)隊(duì)成立區(qū)塊鏈學(xué)院，利用其專業(yè)強(qiáng)大的技術(shù)講師團(tuán)隊(duì)、細(xì)致全面的課程體系及海量真實(shí)性企業(yè)區(qū)塊鏈項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，旨在深耕區(qū)塊鏈教培領(lǐng)域，并為企業(yè)為社會培養(yǎng)更多專業(yè)型技術(shù)人才。

尹成 資深區(qū)塊鏈技術(shù)專家 兄弟連區(qū)塊鏈學(xué)院院長畢業(yè)于清華大學(xué)，曾擔(dān)任Google算法工程師，微軟區(qū)塊鏈領(lǐng)域全球最具價(jià)值專家，微軟Tech.Ed 大會金牌講師。精通C/C++、Python、Go語言、Sicikit-Learn與TensorFlow。擁有15年編程經(jīng)驗(yàn)與5年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，資深軟件架構(gòu)師，Intel軟件技術(shù)專家，著名技術(shù)專家，具備多年的世界頂尖IT公司微軟谷歌的工作經(jīng)驗(yàn)。具備多年的軟件編程經(jīng)驗(yàn)與講師授課經(jīng)歷， 并在人機(jī)交互、教育、信息安全、廣告、區(qū)塊鏈系統(tǒng)開發(fā)諸多產(chǎn)品。具備深厚的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)以及研發(fā)經(jīng)驗(yàn)， 擁有兩項(xiàng)人工智能發(fā)明專利，與開發(fā)電子貨幣部署到微軟Windows Azure的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。教學(xué)講解深入淺出，使學(xué)員能夠做到學(xué)以致用。

Python培訓(xùn)課程哪家好？

對于學(xué)python編程的途徑可以說是有兩種，一種是自學(xué)，一種是到培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行報(bào)名學(xué)習(xí)，python是一門編程語言，是一門可以跟計(jì)算機(jī)打交道的語言，學(xué)習(xí)python編程語言需要做的是實(shí)操而不是大量的刷題；學(xué)習(xí)時(shí)間大概是4-6個(gè)月。培訓(xùn)學(xué)費(fèi)視具體課程而定。市面上關(guān)于web前端培訓(xùn)費(fèi)用，國內(nèi)線下面授web前端培訓(xùn)費(fèi)用，各個(gè)機(jī)構(gòu)存在一定的差異，因?yàn)楦鳈C(jī)構(gòu)提供的教學(xué)服務(wù)不同所以費(fèi)用也會不盡相同。但是基本上web前端培訓(xùn)的費(fèi)用并不算貴，還是物超所值的。web前端培訓(xùn)推薦選擇千鋒教育，

要想找個(gè)靠譜的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)好編程，光是比較學(xué)費(fèi)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們還要對比機(jī)構(gòu)的其他情況，相互對比，選擇一家好的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)需要從幾方面來考慮。要看IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的規(guī)模，愿意花更高的成本在課程研發(fā)上面；要看培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的發(fā)展歷程，發(fā)展時(shí)間越久對研發(fā)和教學(xué)的琢磨就越細(xì)致；要看學(xué)員數(shù)量，數(shù)量多說明課程質(zhì)量優(yōu)良。要看師資力量，老師的專業(yè)能力高低與否都決定了報(bào)班比率；要看課程內(nèi)容是否專業(yè)和實(shí)用。千鋒教育擁有多年P(guān)ython培訓(xùn)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，采用全程面授高品質(zhì)、高體驗(yàn)培養(yǎng)模式，擁有國內(nèi)一體化教學(xué)管理及學(xué)員服務(wù)，助力更多學(xué)員實(shí)現(xiàn)高薪夢想。

文章標(biāo)題：go語言推遲教學(xué) go語言進(jìn)階
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