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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. xgboost算法原理及代碼調(diào)用

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咨詢顧問:楊老師

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