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上海奉賢python培訓(xùn)班,如何選擇學(xué)校

日期:2018-05-10 18:35:58     瀏覽:3421    來源:廣州培訓(xùn)網(wǎng)

a上海奉賢python培訓(xùn)班,如何選擇學(xué)校

【上海Python培訓(xùn)課程】

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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(luò)編程、多線程 、正則表達(dá)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(shù)

Python爬蟲原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取數(shù)據(jù)/爬蟲綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等

 

4)Python科學(xué)計(jì)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(jìn)階numpy高級等

 

5)Python科學(xué)計(jì)算庫 - Scipy

SCIPY程序包/線性代數(shù)基礎(chǔ)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(yùn)算選擇/SERIES的復(fù)雜操作/DataFrame的常用構(gòu)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(biāo)注與注釋等

 

可解決的現(xiàn)實(shí)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(xué)習(xí),訓(xùn)練學(xué)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(jiān)實(shí)且必要基礎(chǔ)。

【上海大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓(xùn)】

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項(xiàng)目一:SVD算法推薦系統(tǒng)

基于SVD協(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)-項(xiàng)目概述

 

協(xié)同過濾推薦技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一。 它一般采用最近技術(shù),利用用戶的歷史喜好信息計(jì)算用戶之間的距離, 然后利用目標(biāo)用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權(quán)評價值來預(yù)測目標(biāo)用戶對特定商品的喜好程度, 系統(tǒng)從而根據(jù)對目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦。 協(xié)同過濾*優(yōu)點(diǎn)是對推薦對象沒有特殊的要求,能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對象, 如音樂、電影。 協(xié)同過濾推薦技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和 最為成功的技術(shù)之一。它一般采用最近技術(shù),利用用戶的歷史喜好信息計(jì)算用戶之間的距離。

 

項(xiàng)目二、NLP自然語言處理

基于NLP自然語言構(gòu)建的文檔自動分類系統(tǒng)-項(xiàng)目概述

 

本項(xiàng)目屬于文本挖掘(自然語言處理NLP)領(lǐng)域的一個經(jīng)典應(yīng)用案例,項(xiàng)目目標(biāo)是開發(fā)一個算法,能自動的對給定的每一篇文章進(jìn)行頻道分類, 例如分為&lduo;愛情類&rduo;,&lduo;武俠類&rduo;,&lduo;倫理類&rduo;等。涉及到的新技術(shù)會包含中文分詞,TF-IDF算法, Word2Vec算法等,*還是會通過機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法來實(shí)現(xiàn)自動分類。

 

項(xiàng)目三:大數(shù)據(jù)實(shí)時分析系統(tǒng)

實(shí)戰(zhàn)類電商商品推薦、數(shù)據(jù)展示分析平臺-項(xiàng)目概述

 

對于電商、金融、電信、交通等行業(yè),需要對用戶購物數(shù)據(jù)、現(xiàn)金消費(fèi)數(shù)據(jù)、上網(wǎng)瀏覽數(shù)據(jù)及路況狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時統(tǒng)計(jì)分析與展示,以便實(shí)時商品 推薦和貨量調(diào)度、實(shí)時交易風(fēng)控及實(shí)時交通監(jiān)控和疏導(dǎo)。由于此類數(shù)據(jù)產(chǎn)生快且多,業(yè)務(wù)本身需要數(shù)據(jù)產(chǎn)生之時就要進(jìn)行實(shí)時快速的處理,以便進(jìn)行展示。

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