
上海Python與人工智能實(shí)訓(xùn)課程,適合不同層次人群參加,可從業(yè)方向有Python工程師、自動(dòng)化測試工程師、數(shù)據(jù)分析處理工程師、人工智能應(yīng)用工程師等。
Python Java大數(shù)據(jù)講師
1996年畢業(yè)于上海交通大學(xué),碩士學(xué)歷;曾就職于.上海貝爾、特藝中國、甲骨文等全球知名企業(yè),擔(dān)任過高級(jí)軟件研發(fā)工程師、技術(shù)經(jīng)理等職位,服務(wù)過電商、教育、電力級(jí)制造業(yè)眾多行業(yè)客戶,具有豐富的項(xiàng)目管理和開發(fā)經(jīng)驗(yàn),擅長產(chǎn)品/技術(shù)架構(gòu),技術(shù)分析,尤其對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析...
[階段一] Python開發(fā)
教學(xué)目標(biāo):
1、掌握Python基礎(chǔ)編程語法;
2、建立起編程思維和面向?qū)ο笏枷搿?/p>
3、掌握網(wǎng)絡(luò)編程協(xié)議,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信;
Python概述
變量,數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符和內(nèi)存管理
條件和循環(huán)
序列,字符串,列表和元組
字典和集合
Python函數(shù)和函數(shù)式編程
Python面向?qū)ο?/p>
設(shè)計(jì)模式與異常處理
Python文件和IO
Python模塊
Python進(jìn)程、線程、協(xié)程
Python網(wǎng)絡(luò)編程
分階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):飛機(jī)大戰(zhàn)、
模擬銀行ATM系統(tǒng)、模擬租車計(jì)費(fèi)系統(tǒng)等
[階段二]數(shù)據(jù)采集和可視化
教學(xué)目標(biāo):
1、掌握matplotib繪制圖形的基本方法。
2、學(xué)會(huì)打開提取csV,json格式的數(shù)據(jù)文件。
3、學(xué)會(huì)基本的sq|操作語句,并操作SQLite或mysq|數(shù)據(jù)庫。
4、掌握爬蟲的工作原理和設(shè)計(jì)思想:
5、掌握反爬蟲機(jī)制;
6、掌握分布式計(jì)算應(yīng)用??山鉀Q的現(xiàn)實(shí)問題;
7、定向抓取互聯(lián)網(wǎng)中指定領(lǐng)域的海量信息;
matplotlib介紹
CSV文件數(shù)據(jù)的可視化
JSON文件數(shù)據(jù)的可視化
python操作數(shù)據(jù)庫
分階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):隨機(jī)漫步、繪制氣溫圖標(biāo)、
世界人口地圖、51jobpython工程師招聘等
爬蟲入門介紹
python模擬實(shí)現(xiàn)爬蟲
Xpath和lxml提取內(nèi)容
BeautifulSoup模塊
Scrapy
借助自動(dòng)化測試I具和瀏覽器爬取數(shù)據(jù)
[階段三]數(shù)據(jù)分析
教學(xué)目標(biāo):
1、掌握基本的科學(xué)運(yùn)算工 具numpy,熟悉多維數(shù)據(jù)和python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換操作;
2、掌握數(shù)據(jù)分析工具pandas,并能利用pandas完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
案例分析
pandas基礎(chǔ)
pandas進(jìn)階
美國總統(tǒng)投票民調(diào)分析、
星際爭霸戰(zhàn)隊(duì)資料分析、
航空空難歷史數(shù)據(jù)分析等。
[階段四]機(jī)器學(xué)習(xí)
教學(xué)目標(biāo):
1、了 解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)的關(guān)系,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有正確的認(rèn)識(shí);
2、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn,由此掌握利用scikit-learn庫進(jìn)行項(xiàng)目研究的流程。
3、掌握監(jiān)督學(xué)習(xí),非監(jiān)督學(xué)習(xí)的各種模型涉及的參數(shù),以及模型選擇和參數(shù)的調(diào)優(yōu)。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
"scikit-learn (機(jī)器學(xué)習(xí)庫) "
線性回歸
決策樹和隨機(jī)森林
支持向量機(jī)(SVM)
貝葉斯方法
特征工程
工作流程與模型優(yōu)化
推薦系統(tǒng)及應(yīng)用聚類
安居客房屋租售數(shù)據(jù)分析和推薦、
電商廣告銷售額預(yù)測分析與可視化、
用戶消費(fèi)行為分析與可視化、
天氣數(shù)據(jù)分析與可視化等kaggle平臺(tái)項(xiàng)目。