深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓課程,聞名*
【深圳Python培訓課程】
咨詢熱線:，，微信:eduyx99
階段:Python數(shù)據(jù)分析篇
薪資普遍在18000元/月左右
核心能力:
1)Python 掃盲
Python數(shù)據(jù)類型和常見算法/函數(shù)式編程/文件處理/類、異常處理等
2)Python 核心編程
Python 中的集合，泛型，元組，字典/網(wǎng)絡編程、多線程 、正則表達式/Python中如何操作MySL數(shù)據(jù)庫/Python中如何操作MongoDB
3)數(shù)據(jù)收集– Python 爬蟲技術
Python爬蟲原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取數(shù)據(jù)/爬蟲綜合項目實戰(zhàn)等
4)Python科學計算庫 - Numpy
簡單的Numpy程序/Ndarray的文件操作/多維數(shù)組ndarray、索引、索引數(shù)組、布爾數(shù)組/numpy進階numpy高級等
5)Python科學計算庫 - Scipy
SCIPY程序包/線性代數(shù)基礎知識_向量/矩陣/解線性方程組/最小二乘法
6)Python數(shù)據(jù)分析庫 – Pandas
Pandas 簡介/PANDAS程序Series類說明/Series的bool運算選擇/SERIES的復雜操作/DataFrame的常用構造方式與操作/DataFrame等
7)Python數(shù)據(jù)分析可視化庫 – matplotlib
matplotlib程序/Matplotlib主要繪圖類型/參數(shù)/裝飾函數(shù)/文字標注與注釋等
可解決的現(xiàn)實問題:
本階段通過對Python語言、Python數(shù)據(jù)處理、分析包及可視化包的學習，訓練學員掌握必備的基本編碼能力，為后續(xù)更高級的內(nèi)容打下堅實且必要基礎。
【深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓】
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學習機器學習過程中常用的技巧和方法
可掌握的核心能力
學習目的及應用
對數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)模型的深入介紹及算法優(yōu)化
1. 機器學習上升到工程應用
2．能夠進行基本的算法評估與優(yōu)化
主要內(nèi)容
01. 監(jiān)督學習應用程序的步驟
02. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之樸素貝葉斯算法
03. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之決策樹原理介紹及代碼調(diào)用
04. 邏輯回歸（LR）原理
05. 邏輯回歸代碼實現(xiàn)
06. 邏輯回歸正則化方法
07. 邏輯回歸模型參數(shù)調(diào)優(yōu)
08. 邏輯回歸的多分類問題
09. 支持向量機算法
10. Kmeans算法的基本原理與實現(xiàn)
11. 關聯(lián)規(guī)則的三個評價指標
12. Apriori算法原理及代碼調(diào)用
13. FP-growth算法原理及代碼調(diào)用
14. 協(xié)同過濾的基本概念
15. Bagging框架原理介紹
16. Boosting框架原理介紹
17. Stacking框架原理介紹
18. 隨機森林RF算法原理及代碼調(diào)用
19. GBDT算法原理及代碼調(diào)用
20. xgboa深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓課程,聞名*
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2)Python 核心編程
Python 中的集合，泛型，元組，字典/網(wǎng)絡編程、多線程 、正則表達式/Python中如何操作MySL數(shù)據(jù)庫/Python中如何操作MongoDB
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4)Python科學計算庫 - Numpy
簡單的Numpy程序/Ndarray的文件操作/多維數(shù)組ndarray、索引、索引數(shù)組、布爾數(shù)組/numpy進階numpy高級等
5)Python科學計算庫 - Scipy
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6)Python數(shù)據(jù)分析庫 – Pandas
Pandas 簡介/PANDAS程序Series類說明/Series的bool運算選擇/SERIES的復雜操作/DataFrame的常用構造方式與操作/DataFrame等
7)Python數(shù)據(jù)分析可視化庫 – matplotlib
matplotlib程序/Matplotlib主要繪圖類型/參數(shù)/裝飾函數(shù)/文字標注與注釋等
可解決的現(xiàn)實問題:
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1. 機器學習上升到工程應用
2．能夠進行基本的算法評估與優(yōu)化
主要內(nèi)容
01. 監(jiān)督學習應用程序的步驟
02. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之樸素貝葉斯算法
03. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之決策樹原理介紹及代碼調(diào)用
04. 邏輯回歸（LR）原理
05. 邏輯回歸代碼實現(xiàn)
06. 邏輯回歸正則化方法
07. 邏輯回歸模型參數(shù)調(diào)優(yōu)
08. 邏輯回歸的多分類問題
09. 支持向量機算法
10. Kmeans算法的基本原理與實現(xiàn)
11. 關聯(lián)規(guī)則的三個評價指標
12. Apriori算法原理及代碼調(diào)用
13. FP-growth算法原理及代碼調(diào)用
14. 協(xié)同過濾的基本概念
15. Bagging框架原理介紹
16. Boosting框架原理介紹
17. Stacking框架原理介紹
18. 隨機森林RF算法原理及代碼調(diào)用
19. GBDT算法原理及代碼調(diào)用
20. xgboost算法原理及代碼調(diào)用
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