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【深圳Python培训课程】

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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。

【深圳大数据开发、人工智能培训】

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学习机器学习过程中常用的技巧和方法

可掌握的核心能力

学习目的及应用

对数据准备、数据特征、数据模型的深入介绍及算法优化

1. 机器学习上升到工程应用

2．能够进行基本的算法评估与优化

主要内容

01. 监督学习应用程序的步骤

02. 实战监督学习之朴素贝叶斯算法

03. 实战监督学习之决策树原理介绍及代码调用

04. 逻辑回归（LR）原理

05. 逻辑回归代码实现

06. 逻辑回归正则化方法

07. 逻辑回归模型参数调优

08. 逻辑回归的多分类问题

09. 支持向量机算法

10. Kmeans算法的基本原理与实现

11. 关联规则的三个评价指标

12. Apriori算法原理及代码调用

13. FP-growth算法原理及代码调用

14. 协同过滤的基本概念

15. Bagging框架原理介绍

16. Boosting框架原理介绍

17. Stacking框架原理介绍

18. 随机森林RF算法原理及代码调用

19. GBDT算法原理及代码调用

20. xgboost算法原理及代码调用

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咨询顾问:杨老师

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