a上海嘉定人工智能培訓,就業(yè)無煩惱
【上海Python培訓課程】
咨詢熱線: 手機:,,微信:edusast
階段:數(shù)據(jù)預處理分析篇
薪資普遍在8000元/月左右
核心能力:
1)用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集
用Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)/宏與VBA
2) Excel數(shù)據(jù)處理與分析實戰(zhàn)
Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)化/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)之利用Excel實現(xiàn)基本數(shù)據(jù)透視表等
3) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化
微軟Power BI簡介/Power BI Desktop 界面介紹和數(shù)據(jù)導入整理/建立數(shù)據(jù)分析模型/常用可視化圖表介紹
4) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化
My Sl數(shù)據(jù)庫自動化操作及運用初識My Sl/SL進階/多表查詢及存儲過程/商品進銷存項目實戰(zhàn)
5) Tableau數(shù)據(jù)可視化應用實戰(zhàn)
6) 據(jù)分析報告(可視化數(shù)據(jù)的專業(yè)展現(xiàn))
可解決的現(xiàn)實問題:
SL/Excel/Power BI/Tableau等可視化工具的使用讓你具備初級數(shù)據(jù)分析師能力
【上海大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓】
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簡化人工智能-機器學習的代碼實現(xiàn)
可掌握的核心能力
學習目的及應用
深度學習、自然語言等時下非常熱門的機器學習領域的算法講解
1. 簡化人工智能-機器學習的代碼實現(xiàn)
2.大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)搭建與應用
主要內(nèi)容
01. 安裝和運行Scikit-learn
02. Scikit-learn的基本功能
03. Scikit-learn的數(shù)據(jù)降維處理
04. Scikit-learn的模型選擇
05. Scikit-learn 綜合實例
06. 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡
07. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
08. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
09. TensorFlow環(huán)境的準備
10. 可視化TensorFlow
11. TensorFlow基礎知識
12. 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及其TensorFlow實現(xiàn)
13. TensorFlow實現(xiàn)簡單的卷積網(wǎng)絡
14. TensorFlow實現(xiàn)進階的卷積網(wǎng)絡
15. 文本與圖像數(shù)據(jù)挖掘方法
16. 大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)綜述(HadoopHIVEHBase)
17. Spark技術(shù)快速入門
18. 大數(shù)據(jù)平臺下的人工智能具體應用
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2) Excel數(shù)據(jù)處理與分析實戰(zhàn)
Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)化/數(shù)據(jù)分析和建模/數(shù)據(jù)展現(xiàn)之利用Excel實現(xiàn)基本數(shù)據(jù)透視表等
3) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化
微軟Power BI簡介/Power BI Desktop 界面介紹和數(shù)據(jù)導入整理/建立數(shù)據(jù)分析模型/常用可視化圖表介紹
4) Power快速上手商業(yè)數(shù)據(jù)可視化
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5) Tableau數(shù)據(jù)可視化應用實戰(zhàn)
6) 據(jù)分析報告(可視化數(shù)據(jù)的專業(yè)展現(xiàn))
可解決的現(xiàn)實問題:
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1. 簡化人工智能-機器學習的代碼實現(xiàn)
2.大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)搭建與應用
主要內(nèi)容
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02. Scikit-learn的基本功能
03. Scikit-learn的數(shù)據(jù)降維處理
04. Scikit-learn的模型選擇
05. Scikit-learn 綜合實例
06. 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡
07. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
08. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
09. TensorFlow環(huán)境的準備
10. 可視化TensorFlow
11. TensorFlow基礎知識
12. 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及其TensorFlow實現(xiàn)
13. TensorFlow實現(xiàn)簡單的卷積網(wǎng)絡
14. TensorFlow實現(xiàn)進階的卷積網(wǎng)絡
15. 文本與圖像數(shù)據(jù)挖掘方法
16. 大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)綜述(HadoopHIVEHBase)
17. Spark技術(shù)快速入門
18. 大數(shù)據(jù)平臺下的人工智能具體應用
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咨詢顧問:董老師
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