a上海靜安大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師培訓(xùn)機構(gòu),專家指導(dǎo)核心知識
【上海Python培訓(xùn)課程】
咨詢熱線: 手機:，，微信:edusast
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)/爬蟲綜合項目實戰(zhàn)等
4)Python科學(xué)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(jìn)階numpy高級等
5)Python科學(xué)計算庫 - 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)容打下堅實且必要基礎(chǔ)。
【上海大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓(xùn)】
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項目一:SVD算法推薦系統(tǒng)
基于SVD協(xié)同過濾算法實現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)-項目概述
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算用戶之間的距離。
項目二、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)-項目概述
本項目屬于文本挖掘（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，*還是會通過機器學(xué)習(xí)的分類算法來實現(xiàn)自動分類。
項目三:大數(shù)據(jù)實時分析系統(tǒng)
實戰(zhàn)類電商商品推薦、數(shù)據(jù)展示分析平臺-項目概述
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)行實時統(tǒng)計分析與展示，以便實時商品 推薦和貨量調(diào)度、實時交易風(fēng)控及實時交通監(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)行實時快速的處理，以便進(jìn)行展示。
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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)/爬蟲綜合項目實戰(zhàn)等
4)Python科學(xué)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(jìn)階numpy高級等
5)Python科學(xué)計算庫 - 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)實問題:
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項目一:SVD算法推薦系統(tǒng)
基于SVD協(xié)同過濾算法實現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)-項目概述
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算用戶之間的距離。
項目二、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)-項目概述
本項目屬于文本挖掘（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，*還是會通過機器學(xué)習(xí)的分類算法來實現(xiàn)自動分類。
項目三:大數(shù)據(jù)實時分析系統(tǒng)
實戰(zhàn)類電商商品推薦、數(shù)據(jù)展示分析平臺-項目概述
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)行實時統(tǒng)計分析與展示，以便實時商品 推薦和貨量調(diào)度、實時交易風(fēng)控及實時交通監(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)行實時快速的處理，以便進(jìn)行展示。
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