a上海黄浦大数据开发工程师培训机构,全职名师授课
【上海Python培训课程】
咨询热线: 手机:，，微信:edusast
阶段:Python数据分析篇
薪资普遍在18000元/月左右
核心能力:
1)Python 扫盲
Python数据类型和常见算法/函数式编程/文件处理/类、异常处理等
2)Python 核心编程
Python 中的集合，泛型，元组，字典/网络编程、多线程 、正则表达式/Python中如何操作MySL数据库/Python中如何操作MongoDB
3)数据收集– Python 爬虫技术
Python爬虫原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取数据/爬虫综合项目实战等
4)Python科学计算库 - Numpy
简单的Numpy程序/Ndarray的文件操作/多维数组ndarray、索引、索引数组、布尔数组/numpy进阶numpy高级等
5)Python科学计算库 - Scipy
SCIPY程序包/线性代数基础知识_向量/矩阵/解线性方程组/最小二乘法
6)Python数据分析库 – Pandas
Pandas 简介/PANDAS程序Series类说明/Series的bool运算选择/SERIES的复杂操作/DataFrame的常用构造方式与操作/DataFrame等
7)Python数据分析可视化库 – matplotlib
matplotlib程序/Matplotlib主要绘图类型/参数/装饰函数/文字标注与注释等
可解决的现实问题:
本阶段通过对Python语言、Python数据处理、分析包及可视化包的学习，训练学员掌握必备的基本编码能力，为后续更高级的内容打下坚实且必要基础。
【上海大数据开发、人工智能培训】
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项目一:SVD算法推荐系统
基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统-项目概述
协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。 它一般采用最近技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离， 然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度， 系统从而根据对目标用户进行推荐。 协同过滤*优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象， 如音乐、电影。 协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和 最为成功的技术之一。它一般采用最近技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离。
项目二、NLP自然语言处理
基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统-项目概述
本项目属于文本挖掘（自然语言处理NLP）领域的一个经典应用案例，项目目标是开发一个算法，能自动的对给定的每一篇文章进行频道分类， 例如分为&lduo;爱情类&rduo;，&lduo;武侠类&rduo;，&lduo;伦理类&rduo;等。涉及到的新技术会包含中文分词，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*还是会通过机器学习的分类算法来实现自动分类。
项目三:大数据实时分析系统
实战类电商商品推荐、数据展示分析平台-项目概述
对于电商、金融、电信、交通等行业，需要对用户购物数据、现金消费数据、上网浏览数据及路况状态数据进行实时统计分析与展示，以便实时商品 推荐和货量调度、实时交易风控及实时交通监控和疏导。由于此类数据产生快且多，业务本身需要数据产生之时就要进行实时快速的处理，以便进行展示。
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薪资普遍在18000元/月左右
核心能力:
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Python数据类型和常见算法/函数式编程/文件处理/类、异常处理等
2)Python 核心编程
Python 中的集合，泛型，元组，字典/网络编程、多线程 、正则表达式/Python中如何操作MySL数据库/Python中如何操作MongoDB
3)数据收集– Python 爬虫技术
Python爬虫原理/利用reuests及BeautifulSoup爬取数据/爬虫综合项目实战等
4)Python科学计算库 - Numpy
简单的Numpy程序/Ndarray的文件操作/多维数组ndarray、索引、索引数组、布尔数组/numpy进阶numpy高级等
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SCIPY程序包/线性代数基础知识_向量/矩阵/解线性方程组/最小二乘法
6)Python数据分析库 – Pandas
Pandas 简介/PANDAS程序Series类说明/Series的bool运算选择/SERIES的复杂操作/DataFrame的常用构造方式与操作/DataFrame等
7)Python数据分析可视化库 – matplotlib
matplotlib程序/Matplotlib主要绘图类型/参数/装饰函数/文字标注与注释等
可解决的现实问题:
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项目一:SVD算法推荐系统
基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统-项目概述
协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。 它一般采用最近技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离， 然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度， 系统从而根据对目标用户进行推荐。 协同过滤*优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象， 如音乐、电影。 协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和 最为成功的技术之一。它一般采用最近技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离。
项目二、NLP自然语言处理
基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统-项目概述
本项目属于文本挖掘（自然语言处理NLP）领域的一个经典应用案例，项目目标是开发一个算法，能自动的对给定的每一篇文章进行频道分类， 例如分为&lduo;爱情类&rduo;，&lduo;武侠类&rduo;，&lduo;伦理类&rduo;等。涉及到的新技术会包含中文分词，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*还是会通过机器学习的分类算法来实现自动分类。
项目三:大数据实时分析系统
实战类电商商品推荐、数据展示分析平台-项目概述
对于电商、金融、电信、交通等行业，需要对用户购物数据、现金消费数据、上网浏览数据及路况状态数据进行实时统计分析与展示，以便实时商品 推荐和货量调度、实时交易风控及实时交通监控和疏导。由于此类数据产生快且多，业务本身需要数据产生之时就要进行实时快速的处理，以便进行展示。
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咨询顾问:董老师
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