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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(lèi)型和常見(jiàn)算法/函數(shù)式編程/文件處理/類(lèi)、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(xiàn)程 、正則表達(dá)式/Python中如何操作MySL數(shù)據(jù)庫(kù)/Python中如何操作MongoDB
3)數(shù)據(jù)收集– Python 爬蟲(chóng)技術(shù)
Python爬蟲(chóng)原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取數(shù)據(jù)/爬蟲(chóng)綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等
4)Python科學(xué)計(jì)算庫(kù) - Numpy
簡(jiǎn)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(jí)等
5)Python科學(xué)計(jì)算庫(kù) - Scipy
SCIPY程序包/線(xiàn)性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)_向量/矩陣/解線(xiàn)性方程組/最小二乘法
6)Python數(shù)據(jù)分析庫(kù) – Pandas
Pandas 簡(jiǎn)介/PANDAS程序Series類(lèi)說(shuō)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(kù) – matplotlib
matplotlib程序/Matplotlib主要繪圖類(lèi)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(wèn)題:
本階段通過(guò)對(duì)Python語(yǔ)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(jí)的內(nèi)容打下堅(jiān)實(shí)且必要基礎(chǔ)。
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學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中常用的技巧和方法
可掌握的核心能力
學(xué)習(xí)目的及應(yīng)用
對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(jī)器學(xué)習(xí)上升到工程應(yīng)用
2．能夠進(jìn)行基本的算法評(píng)估與優(yōu)化
主要內(nèi)容
01. 監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的步驟
02. 實(shí)戰(zhàn)監(jiān)督學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯算法
03. 實(shí)戰(zhàn)監(jiān)督學(xué)習(xí)之決策樹(shù)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(shí)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(lèi)問(wèn)題
09. 支持向量機(jī)算法
10. Kmeans算法的基本原理與實(shí)現(xiàn)
11. 關(guān)聯(lián)規(guī)則的三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)
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(guò)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(jī)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(xún)顧問(wèn):楊老師
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