上海靜安python培訓(xùn)班,辦學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富
【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(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 - Scipy
SCIPY程序包/線性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)_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(jiǎn)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(duì)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(jí)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(duì)商品評(píng)價(jià)的加權(quán)評(píng)價(jià)值來預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)特定商品的喜好程度， 系統(tǒng)從而根據(jù)對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦。 協(xié)同過濾*優(yōu)點(diǎn)是對(duì)推薦對(duì)象沒有特殊的要求，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對(duì)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(dòng)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(gè)經(jīng)典應(yīng)用案例，項(xiàng)目目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)算法，能自動(dòng)的對(duì)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(huì)包含中文分詞，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*還是會(huì)通過機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類。
項(xiàng)目三:大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(tái)-項(xiàng)目概述
對(duì)于電商、金融、電信、交通等行業(yè)，需要對(duì)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(shí)統(tǒng)計(jì)分析與展示，以便實(shí)時(shí)商品 推薦和貨量調(diào)度、實(shí)時(shí)交易風(fēng)控及實(shí)時(shí)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(shí)就要進(jìn)行實(shí)時(shí)快速的處理，以便進(jìn)行展示。
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