Python開發特訓班課程，以實戰項目出發， 將部署運維和測試開發內容整合的項目中，真正讓學員參與到實際開發中的各個流程環節，掌握完整Web開發中的各項技能，實現全方位、全流程、一站式開發，最終打造成為一個能測試會運維懂架構的Python開發工程師。
現有Python行業內的解決方案參差不齊，通用性不強，無法滿足所有網站需求。研發團隊整合各種方案，形成一套完善的解決方案，在實際公司開發中能夠快速方便的解決實際問題。
Python Web課程全新Django框架美多商城項目、Flask框架黑馬頭條Web項目，美多商城支持前后臺分離技術，融合多項主流技術要點，增加就業熱點課程：ELK、高并發部署、Jenkins。黑馬頭條Web項目，以技術方案驅動講解，提供8大技術方案。
研發團隊結合市場上各大類型網站，融合市場先進技術，不斷研發新類型的項目，經過4年的項目積累，產出項目數量已有10余個，涵蓋小說、電商、在線教育，醫療健康、生活服務、新聞資訊等多種類型的網站，提升豐富項目開發經驗，滿足公司中的不同業務場景的開發需求。
| 類目 | 2019 | 2020 | 升級說明 |
| 課程天數 | 176天 | 270天 | 課程周期從6個月增加到9個月，課程內容更豐富，項目規模更大，知識結構更合理 |
| 覆蓋行業 | 8個行業項目 | 12個行業項目 | 1、新增三個行業方向 2、增加一個論壇類項目和兩個基礎服務類平臺項目 3、項目平均時長超過15天，不做demo級項目 |
| 就業方向 | 單一就業方向 | 多通道就業 | 課程內容將多個就業方向技能深度融合，培養企業需要的一專多能的專項人才，而不是博而不精的底端從業者 |
| 解決方案和技術專題 | 50+ | 80+ | 1、刪除10+非常用或過時技術解決方案 2、增加40+技術專題和解決方案 |
| 業務功能 | 96個 | 128個 | 1、增加業務功能占比，在學習中增加實戰經驗 2、優化業務功能方案，培養應用型技術人才 |
| Python后端業務場景覆蓋 | 12個 | 18個 | 1、業務場景更豐富，還原真實企業級開發需求 2、業務邏輯更加合理，優化學員學習體驗 |
| 自動化測試性能測試 | 0天 | 15天 | 增加Pyhton性能測試課程，直接對標高級自動化開發工程師 |
| 自動化部署和監控 | 3天 | 12天 | 增加自動化部署課程占比，培養會部署，懂測試的后端開發人員，增加企業溢價能力 |
| 基礎服務平臺開發 | 0天 | 2個 | 增加基礎服務平臺開發，保證學員就業的基礎上深度融合測試，運維和Web后端的內容，全面提升學員能力。 |
0基礎0經驗的小白人員；想通過低成本來試一下自己是否適合做Python編程相關工作的轉型人員。
注：獲取更多免費學習視頻+資料+筆記，請加QQ：2632311208。
全日制脫產，每周5天上課（實際培訓時間可能因法定節假日等因素發生變化）
部分校區可能會根據實際情況有所調整，詳情可詢咨詢老師 點擊咨詢
自帶筆記本
| 基礎班課程大綱 | |||
| 課程階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| Python基礎編程 | Python第一個程序 | 變量、標識符和關鍵字、輸入和輸出、數據類型轉換、PEP8 編碼規范 | 可掌握的核心能力： 掌握Python基礎語法, 具備基礎的編程能力。 可解決的現實問題： 1.能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫； 2.能夠使用面向對象的程序設計方法。 |
| 條件控制語句和循環語句 | 比較/關系運算符、if 語句語法格式、三目運算符、 while語句語法格式、while 循環嵌套、break 和 continue、 while 循環案例、for循環 | ||
| 容器類型 | 字符串定義語法格式、字符串遍歷(while)、下標和切片、字符串常見操作、列表語法格式、列表的遍歷(for)、列表常見操作、列表嵌套、列表推導式、 元組語法格式、單元素元組、元組操作、字典語法格式、字典常見操作、字典的遍歷、公共函數 | ||
| 函數 | 函數概念和作用、函數定義、調用、不定長參數函數、 函數的返回值、函數的說明文檔、 函數的嵌套調用、匿名函數、遞歸函數、可變和不可變類型、 局部變量、全局變量、 組包和拆包、引用 | ||
| 文件操作 | 文件介紹、文件的打開與關閉、文件的讀寫、文件、目錄操作相關操作、 文件/目錄操作、文件/目錄操作案例、os模塊文件與目錄相關操作 | ||
| 面向對象 | 面向對象介紹、類的定義和對象的創建、添加和獲取對象屬性、self 參數、init方法、私有方法和私有屬性、繼承、子類方法重寫、 類屬性和實例屬性、多態、類方法、實例方法、靜態方法 | ||
| 異常處理 | 異常概念、捕獲異常、異常的傳遞、自定義異常、異常穿透 | ||
| 模塊和包 | 模塊介紹、模塊的導入、包的概念、包的導入、模塊中的 __all__、模塊中 __name__ 的作用 | ||
本課程適合有Python語言基礎、面向對象編程思想，Linux基本操作基礎的人士，課上不講Python基礎知識。
培訓時間及周期：全日制脫產，每周5天上課（實際培訓時間可能因法定節假日等因素發生變化）
部分校區可能會根據實際情況有所調整，詳情可詢咨詢老師 點擊咨詢
| 就業班課程大綱 | |||
| 課程階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| Python高級 | Linux系統使用 | CentOS操作系統介紹與使用、Linux命令使用、Linux命令選項的使用、遠程登錄和遠程拷貝、vi編輯器使用、CentOS軟件安裝和軟件卸載 | 可掌握的核心能力： 1. 能夠熟練使用Linux操作系統； 2. 掌握網絡編程相關技術, 能夠實現網絡間數據通信； 3. 掌握程序設計開發中多任務實現方式； 4. 能夠熟練掌握MySQL操作相關技術, 熟練編寫各種數據庫操作SQL語句, 并能夠進行Python與MySQL之間的數據交互； 5. 掌握Python中的re模塊的使用, 能夠實現對字符串進行復雜模式匹配； 6. 掌握Web服務器的工作流程, 以及Web框架的實現原理。 可解決的現實問題： 基于Linux操作系統開發多任務的網絡程序開發。 市場價值: 熟練掌握Python技術和常見網絡協議, 可滿足企業開發的初級需求,。 |
| 多任務編程 | 多任務介紹、進程的使用、線程的使用、線程同步與互斥鎖、死鎖介紹 | ||
| 網絡編程 | IP地址的介紹、端口和端口號的介紹、socket的介紹、基于TCP通信程序開發 | ||
| HTTP協議，靜態Web服務器 | HTTP協議介紹、HTTP通訊過程、curl命令使用、urllib與requests模塊使用 | ||
| MySQL數據庫 | SQL編程，使用「員工管理系統案例」，強化SQL，SQL應用場景剖析 | ||
| 高級語法、正則表達式 | 閉包、裝飾器、迭代器、深淺拷貝、回收機制 | ||
| HTML+CSS+JS+Jquery | HTML概述及基本結構、HTML標簽介紹、CSS載入方式、CSS屬性入門、JavaScript語法介紹、jQuery介紹、JSON、AJAX | ||
| Mini-Web服務器 | Web框架和Web服務器的關系介紹、模板替換、黑馬閱讀案例、路由列表、ajax請求數據渲染個人中心頁面、logging日志的使用 | ||
| Web-Django框架 與項目 |
Django框架 | Git源代碼管理、Redis緩存、VUE介紹、Vue基本語法、ES6語法、VUE 生命周期、Django框架介紹、Django模型、ORM及數據庫操作、視圖及模板、Django中間件 | 可掌握的核心能力： 1、 掌握Python Web主流框架-Django的使用； 2、 可根據Web框架設計，開發對應的數據庫； 3、 可根據業務流程圖，開發Web網站的前后臺業務。 可解決的現實問題： 1、能夠開發主流Web網站，并掌握常見的技術要點； 2、根據實際問題設計出相應數據庫表。 市場價值： Web全棧工程師，獨立開發前端和后端業務。 |
| 項目：美多商城-前臺 | 購物電商平臺項目編碼、數據庫-讀寫分離、Django高級第三方模塊、FastDFS分布式文件系統、Celery異步操作、Vue雙向綁定、Docker 入門、Crontab定時任務、頁面靜態化、在線支付 | ||
| 項目：美多商城-MIS系統 | VUE進階-組件式開發、Django REST framwork、統計、權限管理、商品數據管理、日志管理、用戶管理 | ||
| 項目部署 | Nginx | 配置段配置、反向代理、負載均衡、日志處理 | 可掌握的核心能力： 1、掌握Shell基本語法； 2、掌握復雜Shell腳本開發； 3、具備配置自動化及日志分析能力； 4、能夠熟練使用Docker容器； 可解決的現實問題： 1、具備一定的編程思維； 2、能夠熟練編寫復雜Shell腳本； 3、能使用ELK實現企業級日志分析； 4、能夠實現企業項目的部署。 市場價值： 熟練掌握和學習后，可滿足Linux運維開發行業的中級需求。 |
| Docker | 容器管理、鏡像管理、網絡管理、數據管理、倉庫管理、dockerfile | ||
| Shell編程 | shell變量、表達式、流程控制 | ||
| 美多商城日志管理 | ElasticSearch、Logstash、Filebeat、Kibana | ||
| 美多商城自動化部署 | 認證配置、項目管理、任務構建、持續集成 | ||
| 項目測試 | 美多商城接口測試 | 接口文檔及接口規范； Requests庫發起GET/ POST/PUT等https請求； Pytest的環境搭建、基本使用、常用插件、Pytest的高級使用; Mock介紹、模擬http請求; 基于Pytest和Mock的接口測試框架開發 | 可掌握的核心能力： 1、掌握selenium基本使用； 2、掌握UnitTest框架； 3、能夠熟練使用request模塊； 4、具備接口測試和接口測試框架開發能力； 5、掌握locust的使用； 6.掌握Jmeter接口功能測試和分布式性能測試。 可解決的現實問題： 1、web測試工具的開發； 2、web項目自動化測試。 可擁有的市場價值： 熟練掌握和學習后，可滿足測試開發行業的中級需求。 |
| 美多商城自動化測試 | web自動化測試框架、環境搭建；元素的定位方法、xpath和css的元素定位方法； 元素常見操作、 瀏覽器常見操作、 鼠標常見操作 截圖 驗證碼處理； Unittest介紹、斷言, HtmlRunner測試報告； | ||
| 美多商城性能測試 | Jmeter環境搭建、常用元件的作用域和執行順序, 參數化、斷言、關聯、連接mysql數據庫、邏輯控制器、分布式性能測試配置、測試報告; Locust環境搭建、基本使用、常用類和方法 | ||
| 數據采集 | 數據采集基礎 | Http與Https的區別、常見請求頭與響應頭、響應狀態碼、瀏覽器運?過程 | 可掌握的核能： 1.網絡數據爬取； 2.App數據爬取； 3.反反爬解決?案； 4.MongoDB數據存儲。 可解決的現實問題： ?動化爬取瀏覽器?站數據或App應用數據，對爬取中遇到的反爬措施應?相應的反反爬?案解決處理。 市場價值： 為企業爬取采集數據，勝任爬蟲?程師職位。 |
| 數據提取 | request模塊的使?、xml與html、jsonpath、xpath、lxml、selenium | ||
| 反爬處理 | 反爬原理、驗證碼識別、js解析、字體反爬、數據圖片化反爬 | ||
| 數據存儲 | mongodb的使?、mongodb插?數據、mongodb查詢數據、聚合管道、pymongo使用 | ||
| Scrapy框架 | 項?開發流程、請求對象使?、模擬登錄、管道使?、中間件使? | ||
| Scrapy-redis分布式 | 分布式爬蟲的概念、Scrapy-redis實現分布式源碼的分析、Scrapy-redis實現分布式爬蟲 | ||
| 爬蟲部署 | Scrapyd、Gerapy爬蟲部署、使用定時任務抓取數據 | ||
| Web-Flask框架 與項目 |
Flask框架 | Flask框架、路由定義及視圖函數、藍圖、g對象、請求鉤子、工廠函數、Flask-RESTful、marshall序列化、RequestParser驗證、SQLAlchemy、過濾查詢、聚合查詢、關聯查詢 | 可掌握的核心能力： 1、 掌握Python Web主流框架-Flask的使用； 2、 掌握常見的性能優化技術； 3、 緩存服務器的操作和設計； 4、 異步任務的實現。 可解決的現實問題： 1、高并發全功能的Web網站開發； 2、提升數據處理響應速度，靈活運用緩存。 市場價值： Web全棧工程師，獨立開發前端和后端業務。 |
| 項目-黑馬頭條 | gitflow工作流、pyjwt生成和檢驗jwttoken、redis哨兵、redis的過期策略、redis的內存淘汰策略、緩存更新、緩存穿透、緩存雪崩、數據對象、緩存工具類、七牛對象存儲、獲取驗證碼 注冊登錄、pyjwt生成和檢驗jwttoken、獲取用戶信息、修改頭像、七牛對象存儲服務保存文件、獲取用戶頻道、獲取所有頻道、修改用戶頻道、首頁文章列表、時間戳分頁的設計方式、獲取文章詳情、關注用戶、取消關注用戶、用戶關注列表、頁碼分頁的設計方式、發布評論、評論列表、主鍵偏移量分頁的設計方式、多種分頁方式的優缺點、回復評論功能、回復列表功能 |
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| 數據分析 | Python數據科學庫 | Pandas，Numpy, matplotlib,seaborn | 可掌握的核心能力： 1、 熟練掌握Pandas、HQL、Spark； 2、 熟悉常用數據挖掘算法與模型，熟悉邏輯回歸、決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost、聚類等建模方法； 3、 熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯回歸、因果分析、關聯分析等統計方法。 可解決的現實問題： 1、 勝任相關的數據分析工作，對企業異常數據進行深入分析，對業務風險指標進行跟蹤分析及優化； 2、 搭建業務監控體系，及時發現、排查業務問題，并能提出有效的解決策略或方案； 3、 配合項目計劃，負責建模駐場項目，完成數據分析需求及任務； 4、 通過大數據算法對數據進行模型的構建、維護、和評估。 市場價值： 具備互聯網數據分析能力。 |
| 機器學習 | 線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、SVM、GBDT | ||
| 金融風控 | 風控數據挖掘方法，機器學習評分卡、遷移學習 | ||
| 數據倉庫 | Hadoop、Hive、數倉建模理論、電商數倉搭建 | ||
| SQL強化 | SQL多表查詢、常用HQL函數、常用指標計算 | ||
| 推薦算法 | 推薦系統架構，常用召回、排序、重排序算法，冷啟動問題處理 | ||
| 以下課程內容學習方式：線下面授或線上學習（可選） | |||
| 課程階段 | 主講內容 | 技術要點 | 學習目標 |
| 黑馬測試監控系統 | 課程導學及基礎環境搭建 | 導學、基礎環境搭建 | 可掌握的核心能力： 1. 掌握elastic stack技術棧的使用，并能夠理解其底層原理； 2.掌握性能壓力測試開發技能，并具備壓測平臺開發的能力。 可解決的現實問題： 1.能夠根據實際具體的業務場景，進行日志和指標的收集、處理、分析； 2. 能夠根據實際具體的業務場景，實現日志監控、服務組件監控、系統監控、網絡監控、集群監控，形成完整的監控體系； 3.能夠根據實際具體的業務場景，對web應用進行鏈路監控和追蹤； 4. 能夠根據實際具體的業務場景，開發壓測平臺，對web服務進行性能測試； 5.對web應用的性能和可用性進行監控和管理，發現和定位性能瓶頸和故障，以保證應用達到預期的服務水平及最終用戶體驗。 市場價值： 1. 中高級web工程師必備技能； 2.高級測試工程師必備技能； 3.中高級測試開發工程師必備技能； 4.中高級運維工程師必備技能； 5. 架構師必備技能。 |
| 性能壓力測試 | fastapi與openapi、locust工具、locust壓測案例 | ||
| elasticsearch | elastic stack介紹、安裝啟動及集群搭建、elasticsearch-head工具介紹、基本概念、數據類型、基本原理、中文分詞、集群節點基本操作、索引及映射基本操作、文檔的增刪改、文檔的查詢、python操作elasticsearch | ||
| beats | beats介紹、filebeat、metricbeat、packetbeat | ||
| kibana | 初試kibana、kibana的圖表、kibana的數據大屏、 kibana頁面功能介紹、kibana其他配置 |
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| logstash | 初識logstash、logstash工作原理、logstash的使用 | ||
| kafka | 初探kafka、kafka的工作原理、elk場景中的應用 python與kafka的交互 |
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| elasctic apm | elasctic apm應用場景、安裝及使用、工作原理及概念 | ||
| 測試監控 | 測試平臺開發、整合kibana | ||
| 黑馬自動化平臺 | 自動化運維平臺需求分析與設計 | 需求分析、系統設計、前后端工程框架搭建及配置 | 可掌握的核心能力： 1.掌握流行的Angular前端開發框架及基于螞蟻金服Antd的UI框架——NG-ALAIN； 2.掌握基于LDAP的統一用戶登錄管理的設計和開發； 3.掌握對象級用戶、組權限管理方案的設計和開發； 4.掌握請求日志及操作日志的審計管理的設計和開發； 5.掌握支持混合云的大型企業級CMDB系統的設計和開發； 6.掌握基于LDAP的服務器登錄權限管控的設計和開發； 7.理所有服務器的Supervisor及其托管的進程； 8.能夠使用分布式對象存儲ceph來存儲項目的數據； 9.掌握Zabbix監控系統的集成開發； 10能夠Ansible產品體系進行批量執行及自動化任務系統的開發； 11.具備能夠進行CI/CD全流程開發的能力。 可解決的現實問題： 1.解決企業內部多系統的用戶管理問題； 2.解決企業IT資產配置管理混亂問題； 3.解決企業服務器登錄權限管理難的問題； 4.關聯集成Zabbix監控系統，能夠及時實時的查看服務器監控資源； 5.開發自動化管理系統，方便的批量執行和造化任務部署，并且操作歷史可追溯； 6.實現CI/CD整套流程自動化，提升開發、測試、運維協作效率。 市場價值： 大、中型企業運維開發。 |
| 基礎系統搭建和登錄功能 | LDAP、Gitlab、Jenkins、Sentry、Zabbix、Prometheus、Ansible、AWX等基礎系統搭建和登錄功能實現 | ||
| 系統管理功能 | 用戶管理、組管理、權限管理和操作日志管理和登錄 | ||
| CMDB系統 | 業務項目管理、機房管理、主機管理、IP管理及業務服務樹 | ||
| 監控系統 | Zabbix接入，主機性能監控、主機資源監控、業務監控 | ||
| 自動化部署系統 | CI/CD、發布系統、配置管理、數據管理 | ||
| 項目上線部署 | 上線環境準備、代碼打包優化、部署測試和上線 | ||
| web安全 | 安全基礎 | 安全體系、安全策略、文件攻擊、sql攻擊、xss攻擊 | 可掌握的核心能力： 1.掌握sql注入原理及防范； 2. 掌握基本安全體系和安全策略。 可解決的現實問題： 能夠根據實際具體的業務場景，實施相關安全措施。 市場價值： 具備基本web安全防范能力。 |
| 防火墻與系統認證 | 軟件防火墻、lua基礎、案例實踐、安全算法、摘要認證、簽名認證、https進階 | ||
| SQL安全 | 數據庫注入、web注入、SQLmap基礎知識 | ||
項目簡介：
一款新聞類型的Web項目，主要為用戶提供新的金融資訊、數據，以抓取其他網站數據和用戶發布作為新聞的主要來源。
項目特色：
1、使用Flask Web框架 實現
2、前后端不分離的形式實現具體業務邏輯
3、常見的Web開發流程以及第三方平臺工具的集成和使用
項目簡介：
大型B2C電子商務平臺，包含用戶中心、商品展示、購物車、訂單、支付、評論、搜索等功能。
項目特色：
1、采用前后端分離的技術
2、使用熱門的Django REST framework +VUE技術實現
3、采用數據庫讀寫分離技術
4、使用FastDFS實現商品圖片數據的存儲
5、可掌握支付相關業務的實現
6、可掌握搜索相關技術的使用
項目簡介：
大型門戶網站和大型婚戀網站積累了海量信息，提取有用的價值，應用于數據挖掘、海量數據分析、市場分析（包括熱點資訊、關鍵詞點擊、輿情分析、全國婚戀市場、個人信息分析等情況），掌握爬蟲技術顯得尤為重要。
項目特色：
1、Python 多線程爬蟲及其機制
2、使用Python urllib、urllib2、requests等網絡模塊
3、使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模塊進行數據提取
4、XPath語法規則和各CSS Selector的使用
5、Tesseract機器圖像識別系統，并處理簡單的文字驗證碼
6、使用Selenium+PhantomJS(headless)實施動態HTML抓取
7、掌握Scrapy框架，以及編寫各類中間件
8、掌握scrapy-redis分布式框架，了解各組件工作機制
項目簡介：
AI Quant是一個自動量化交易系統，主要用戶策略分析以及回測。通過高質量的預處理金融數據，分析數據中的因子，使用機器學習算法實現自動化策略產生，并且使用策略相關指標達到回測的能力，最后能夠進行模擬交易。該平臺能夠實現自動進行策略分析完成交易。
項目特色：
1、歷史數據、實時數據
2、股票、期貨數據指標
3、多因子模型
4、量化交易策略
5、回測框架
6、交易框架
項目簡介：
黑馬頭條項目是一款匯集科技資訊、技術文章和問答交流的用戶移動終端產品。黑馬頭條提供用戶移動App端、自媒體PC Web端和系統MIS PC Web端三大應用，讓用戶輕松獲取新資訊，發布資訊文章。對接推薦系統，收集埋點數據、獲取推薦結果；對接AI系統，提供聊天機器人通訊平臺。
項目特色：
1、使用Flask-RESTful實現REST API
2、靈活使用SQLAlchemy的數據庫ORM解決方案
3、采用企業的Gitflow工作流開發
4、采用企業級的緩存方案
5、使用gRPC與推薦系統和AI系統對接
6、采用Elasticsearch搜索引擎
7、使用socket.io實現即時通訊
8、使用APScheduler實現定時任務
9、使用RabbitMQ消息隊列
10、引入極驗行為驗證
項目簡介：
黑馬頭條推薦系統建立在海量用戶與海量文章之上，使用Lambda架構整合實時計算和離線計算，借助分布式環境提升計算能力；使用Flume收集用戶的點擊、瀏覽、收藏等行為，建立用戶畫像和文章畫像，并存儲于HDFS集群；通過離線Spark SQL計算建立HIVE特征中心，存儲到HBase集群；通過ALS、LR、Wide&Deep等機器學習與深度學習、推薦算法進行智能推薦，達到千人千面的用戶推薦效果。
項目特色：
1、ABTest實驗平臺
2、用戶反饋收集
3、實時計算平臺
4、離線計算分析平臺
5、召回算法模型
6、排序算法模型
7、用戶畫像建模
8、文章畫像建模
9、基于Lambda大數據架構進行數據處理
項目簡介：
小智聊天機器人，使用了自然語言處理的技術，實現人機對話。實現的是一個類似智能客服的系統，實現了閑聊功能和問答功能，在App上提供了入口，能夠和機器人閑聊和編程相關的問題。
項目特色：
1、接受用戶的輸入
2、對輸入內容進行預處理和特征提取
3、使用分類方法判斷用戶輸入的內容
4、如果意圖為閑聊，調用閑聊的模型返回結果
5、如果意圖為提問，調用問答模型返回結果
每日測評
每晚對學員當天知識的吸收程度、老師授課內容難易程度進行評分，老師會根據學員反饋進行分析，對學員吸收情況調整授課內容、課程節奏，最終讓每位學員都可以跟上班級學習的整體節奏。
技術輔導
為每個就業班都安排了一名優秀的技術指導老師，不管是白天還是晚自習時間，隨時解答學員問題，進一步鞏固和加強課上知識。
學習系統
為了能輔助學員掌握所學知識，黑馬程序員自主研發了6大學習系統，包括教學反饋系統、學習難易和吸收分析系統、學習測試系統、在線作業系統、學習任務手冊、學員綜合能力評定分析等。
末位輔導
末位輔導隊列的學員，將會得到重點關心。技術輔導老師會在學員休息時間，針對學員的疑惑進行知識點梳理、答疑、輔導。以確保知識點掌握上沒有一個學員掉隊，真正落實不拋棄，不放棄任何一個學員。
生活關懷
從學員學習中的心態調整，到生活中的困難協助，從課上班級氛圍塑造到課下多彩的班級活動，班主任360度暖心鼓勵相伴。
就業輔導
小到五險一金的解釋、面試禮儀的培訓；大到500強企業面試實訓及如何針對性地制定復習計劃，幫助學員拿到高薪Offer。
全國咨詢/投訴熱線：400-618-4000
