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(1)Python、大数据、人工智能是当今最热门的话题。随着AlphaGo的火热,让机器变得更加智能等机器学习的话题近年来非常火爆。大数据存储、大数据分析、人工智能等开发人才需求旺盛。
(2)使用流行的python编程语言作为媒介,全面、深入地探讨了自动化测试、全栈开发、爬虫、机器学习等四大技术,并结合具体的商业项目案例,通俗易懂的授课风格。有针对性的全面整合python移动后台实现、大数据存储、数据挖掘与分析的实现方案。
python编程从入门到精通,从单纯的语法理解到灵活应用解决实际问题,掌握Linux和Windows双系统开发环境,掌握常见数据结构和算法(时间复杂度计算,排序,搜索,栈,队列,二叉树),建立面向对象思维,能对问题进行抽象归类,了解设计模式,掌握单例模式和工厂模式。
Python开发环境、变量、异常处理、GIL(全局解释器锁)、深拷贝和浅拷贝话题、私有化、import模块导入问题剖析、再议封装、继承、多态、多继承以及MRO顺序、回顾静态方法、类方法、property属性讲解与应用、魔术方法与属性、with上下文管理器、面向对象程序设计强化理解、闭包、装饰器。
scikit-learn实践为学习“人工智能+大数据”开发工程师的第四阶段之一,能够实现机器学习监督学习与非监督学习等等。
课程目标
1、了解sk-learn的安装、使用与框架背景
2、了解sk-learn的常见API
3、能够借助sk-learn重新实现十大经典算法
课程内容
Scikit-learn简介
安装和运行Scikit-learn
Scikit-learn的基本功能分类算法AP简介Scikit-learn的基本功能-回归算法API简介Scikit-learn的基本功能聚类算法API简介Scikitlearn的数据降维处理Scikit-learn的模型选择Scikitlearn的数据预处理APIScikit-learn 综合实例
学习效果
1、能够利用sk-learn框架去简化实现机器学习监督学习和非监督学习
Python基础及语法 |
Python网络编程后台开发 |
前端开发及全栈可视化 |
Web框架及项目实战 |
Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置 |
同步IO、异步IO和IO多路复用详解 |
Html、Css、bootstrap入门到精通 |
web框架Django、Flask、tornado对比 |
Python运维自动化开发 |
分布式爬虫及数据挖掘 |
人工智能及机器学习 |
高薪简历制作和面试技巧 |
Devops自动化运维技术框架体系、应用布局 |
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析 |
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习 |
以python工程师日常工作内容全面介绍工作场景和岗位职责 |
该职位主要负责Linux服务器管理、数据分析、自动化任务处理、web日志分析、定时管理等。目的是解放双手。
该职位一般要求精通Python编程语言,有使用Django等框架的经验,无实习要求。
熟练使用Linux/Unixg平台,具备英语阅读能力。
为自己或公司开发和改进SEO相关软件,使搜索引擎优化和日常重复工作自动化。
网络游戏后端服务器逻辑的开发与处理,有使用大型数据库的经验,喜欢从事与游戏相关的工作。
熟悉Web开发的常用Python框架,熟悉Mysql类数据库的操作。
熟悉自动化流程、方法及常用模块,具备英语读写能力。
项目一:东方财富智能云系统 | 项目二:爬虫集群系统 | 项目三:语音识别 |
项目简介 | ||
在线金融交易系统,通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据,进行智能分析、显示,终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,希望学员早日走入人工智能的大门。 |
技能掌握 | ||
1、Python核心技术,网络编程技术。 2、WEB前端开发技术:HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式,如:HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术:MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议,如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |