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階段:Python數據分析篇

薪資普遍在18000元/月左右

核心能力:

1)Python 掃盲

Python數據類型和常見算法/函數式編程/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/網絡編程、多線程 、正則表達式/Python中如何操作MySL數據庫/Python中如何操作MongoDB

3)數據收集– Python 爬蟲技術

Python爬蟲原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取數據/爬蟲綜合項目實戰(zhàn)等

4)Python科學計算庫 - Numpy

簡單的Numpy程序/Ndarray的文件操作/多維數組ndarray、索引、索引數組、布爾數組/numpy進階numpy高級等

5)Python科學計算庫 - Scipy

SCIPY程序包/線性代數基礎知識_向量/矩陣/解線性方程組/最小二乘法

6)Python數據分析庫 – Pandas

Pandas 簡介/PANDAS程序Series類說明/Series的bool運算選擇/SERIES的復雜操作/DataFrame的常用構造方式與操作/DataFrame等

7)Python數據分析可視化庫 – matplotlib

matplotlib程序/Matplotlib主要繪圖類型/參數/裝飾函數/文字標注與注釋等

可解決的現實問題:

本階段通過對Python語言、Python數據處理、分析包及可視化包的學習，訓練學員掌握必備的基本編碼能力，為后續(xù)更高級的內容打下堅實且必要基礎。

【深圳大數據開發(fā)、人工智能培訓】

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學習機器學習過程中常用的技巧和方法

可掌握的核心能力

學習目的及應用

對數據準備、數據特征、數據模型的深入介紹及算法優(yōu)化

1. 機器學習上升到工程應用

2．能夠進行基本的算法評估與優(yōu)化

主要內容

01. 監(jiān)督學習應用程序的步驟

02. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之樸素貝葉斯算法

03. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之決策樹原理介紹及代碼調用

04. 邏輯回歸（LR）原理

05. 邏輯回歸代碼實現

06. 邏輯回歸正則化方法

07. 邏輯回歸模型參數調優(yōu)

08. 邏輯回歸的多分類問題

09. 支持向量機算法

10. Kmeans算法的基本原理與實現

11. 關聯(lián)規(guī)則的三個評價指標

12. Apriori算法原理及代碼調用

13. FP-growth算法原理及代碼調用

14. 協(xié)同過濾的基本概念

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. 隨機森林RF算法原理及代碼調用

19. GBDT算法原理及代碼調用

20. xgboost算法原理及代碼調用

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咨詢顧問:楊老師

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