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讲师姓名:李焱兵
项目总监
讲师介绍:10余年软件工作经验,任职过程序员,项目经理,技术经理,架构师。在互联 公司从0到1的搭建过项目
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「你将学到什么
本课程专为Python初学者和爱好者打造,旨在使学员学会、掌握Python相关知识和技能,并能进行项目开发。当您认真、系统地学完这套课程之后,就可以骄傲地说“我是一位真正的Python程序员了”,那怕目前您还是初学者.
机器学习是一门多领域交叉的学科,是人工智能的核心,其应用遍及人工智能的各个领域,专门研究计算机是如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有知识结构,使之不断改善自身的性能。在机器学习过程中,需要使用大量数据,而数据分析是指用适当的方法对收集来的大量数据进行分析。提取有用信息和开成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
教程从项目开发经验入手,结合理论知识的讲解,便成为课程的立足点。也转化成了对我们讲师的要求。
「课程学习目录」
第1章:机器学习的基础 |
1.机器学习的概述 |
2.机器学习的算法 |
3.搭建开发环境 |
4.虚拟环境的安装 |
第2章:python基础语法 |
1.第一个python程序 |
2.python标识符 |
3.python变量 |
4.python注释 |
5.python多行语句 |
6.同一行显示多条语句 |
7.python行与缩进 |
8.python运算符 |
9.python的输出语句 |
10.python的输入语句 |
11.python数据类型-数字 |
12.python数据类型-字符串 |
13.python数据类型-列表和元组 |
14.python数据类型-集合与字典 |
15.python库的导入 |
16.python的条件语句 |
17.python循环语句 |
18.python的函数 |
19.python的模块 |
第3章:机器学习与分析工具 |
1.矩阵操作函数库numpy1 |
2.矩阵操作函数库numpy2 |
3.科学计算的核心包scipy1 |
4.科学计算的核心包scipy2 |
5.python的绘图库matplotlib1 |
6.python的绘图库matplotlib2 |
7.数据分析包pandas |
8.机器学习函数库scikit-learn1 |
9.机器学习函数库scikit-learn2 |
10.机器学习函数库scikit-learn3 |
11.统计建模工具包statsmodels |
12.深度学习框架tensorflow |
第4章:Python数据分析实战-Pandas |
1.pandas的介绍与安装 |
2.pandas的数据结构series |
3.pandas的数据结构dataframe |
4.pandas的数据缺失处理函数 |
5.pandas的dropna过滤删除 |
6.pandas的fillna数据填充 |
7.pandas的拉格朗日插值法 |
8.pandas检测和过滤异常值 |
9.pandas移除重复数据 |
10.pandas汇总和描述等统计计量的计算 |
第5章:python机器学习分类方法 |
1.K-近邻算法理论 |
2.实战一:k-近邻代码的实现1 |
3.实战一:k-近邻代码的实现2 |
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- 想进入大厂,但是编程经验不够丰富,没有竞争力,程序员找工作难。
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「你可以收获什么
成为python数据分析师
成为python机器学习师
成为初级人工智能编程者
至少20个项目实战
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