儿童软件编程等级考试内容,少儿软件编程考级有多少级?

摘要： 图形化一级证书含金量？ms office高级应用考多少可以过？Python有哪些用途？图形化一级证书含金量？挺高的。图形编程是一项十分有趣的编程学习方式，是通过电脑鼠标来拖动乐高积...

1. 图形化一级证书含金量？
2. ms office高级应用考多少可以过？
3. Python有哪些用途？

图形化一级证书含金量？

挺高的。

图形编程是一项十分有趣的编程学习方式，是通过电脑鼠标来拖动乐高积木控制模块，进行构建。图形化编程一级证书对升学会有有一定的帮助，但是要能通过较高等级的考试，只是入门的一级感觉作用不大，图形化编程一共有4级，而且考过一级后可以跨级考，比如跨过二级、三级直接考4级。

ms office高级应用考多少可以过？

60分及格。

1.计算机二级考试是全国计算机等级考试，四个等级中的一个等级，考核计算机基础知识和使用一种高级计算机语言编写程序以及上机调试的基本技能。

2.NCRE***用全国统一命题，统一考试的形式；报考二级6个科目考试的新生，全部***用无纸化考试，取代传统的考试模式(笔试加上机)；参加二级7个科目补考的老生，仍按照传统模式参加补考。

3.无纸化考试中，传统考试的笔试部分被移植到计算机上完成，考核内容和要求不变。无纸化考试时间为120分钟，满分100分，总分达到60分可以获得合格证书；没有获得合格证书的考生，无补考，下一次需重新以新考生身份报名参加考试。

Python有哪些用途？

这个就非常多啦，Python作为一门胶水型语言，语法简单，易学易懂，应用范围非常广，下面我简单介绍一下：

这是Python目前火起来的一个主要原因，Python提供了许多用于机器学习的模块，像tensorflow，scikit-learn等，内置了大量机器学习算法，包括回归、分类、聚类、降维等，可以很方便的构建机器学习模型，因此在机器学习方面有着非常好的应用前景：

这也是Python应用比较多的一个方便，为了更方便、快捷的处理数据，Python提供了许多用于数据处理的模块，像numpy，scipy，pandas等，可以便捷的处理各种类型的文件（包括txt，csv，excel等），科学计算（线性代数、矩阵计算等）也非常方便，因此在数据处理方面也有着不错的应用：

针对数据可视化，Python也提供了非常多的模块，像matplotlib，seaborn，pyecharts等，可以绘制出各种各样漂亮的图片，种类繁多，样式新颖，对于想快速可视化数据的朋友来说，Python也是一个非常不错的选择：

这也是Python应用比较多的一个方面，针对Web开发，Python也提供了许多框架和模块，有轻量级的Flask，Tornado，也有重量级的Django，可以满足大部分网站开发的需求，因此在Web开发这项来说，Python也有着一席之地：

桌面GUI应用范围非常广，针对这个方面，Python也提供了许多用于GUI开发的模块，像tkinter，easygui，kivy，wxpython，pyqt等，可以满足大部分桌面应用程序开发，虽但说不是自身的一个强项，但也有着不错的应用：

Python属于一种语言类型，它可以做系统编程，图形处理，数学处理，文本处理，数据库编程，网络编程，Web编程，多媒体应用等。

北京优就业有完整的Python培训体系，优雅的教学环境，苹果电脑一体机的设备，保障复杂项目的顺利实施。完整的教学体系，保证学习到扎实的基础。强大的公司背景，保障后续的高薪就业。

一、主要用途

1、Web开发

提到web开发，大家脑海中闪现的一定是当前主流的开发语言J***a,但你可能想不到的是python也可以做web开发，他由于开发迅速、部署飞快，变更起容易，代码量小深受开发者的喜爱，并且还有强大的框架来进行web开发。最经典的Django、Flask、Tornado，使程序员快速开发复杂的代码和应用，开发高质量的web程序。我们的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企业均将python作为主要的开发语言，怎么样强大吧！！！

2、自动化运维

随着公司的发展、业务需求的持续并快速的增长，往往一个运维工程师通常要管理成百上千台服务器，运维工作变的重复、繁杂。那么将运维工作自动化，把运维工程师从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确，这是使用python来做的持续高效的事，那么为什么选择Python呢，一来，大部分的开源运维工具都是由纯Python编写的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二来，Python与其他语言相比，更加优雅、明确和简单。

3、数据分析/可视化

作为数据分析的一大利器--Python,除了自身语言简洁高效易上手的优点，还有许多强大的功能。

支持非常多的库用于分析需求：Pandas：一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）；可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据；可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数；整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。