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监督学习、分类器、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、时间序列、图像分析、人脸识别、深度神经网络、高级可视化。
1、数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布；
2、简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、 训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、 评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层；
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5、数据处理函数包、机器学习流水线、寻找最近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊 相关系数、相似用户、电影推荐等。
1.除了一些Python做不到的事情，其他事情可以说是无所不能的，比如系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编程，机器学习、人工智能等。
2.Python是一种解释性语言。编写程序非常方便，这对机器学习者非常重要。
3.Python的开发是生态的和复杂的，有许多有用的库可以使用。相比之下，虽然Lua也是一种注释语言，甚至有luajit的祝福，但是在Python中很难做到这一点。
4.Python是高效的，而解释语言的发展也大大超出了很多人的想象。毫无疑问，使用Python语言的企业会越来越多，Python程序员的人才缺口也会越来越大，我们应该认清机遇，抓住机遇。
1、 编程很难学，除非你学过编程一段时间。然而，Python的高级特性、语法可读性和直接的语义使得它比其他语言更容易学习。
2、 Python是一种高级语言。与许多其他语言相比，Python是一种相对“高级”的语言：它不需要（而且在许多情况下不允许）用户过于担心许多其他语言需求的底层细节。在像C这样的初级语言中，这个简短的要求给我们的程序带来了一些复杂性。在Python中，尽管这些过程或多或少地发生在底层（低功耗），但在用高级语言编写时，我们不需要担心这一部分。
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It高级讲师专注于技能，并经常从事高端技能。从长远来看，这项工作的发展前景也可见一斑。这种讲师往往直接触及it工作生命线的关键点。保证学习质量的关键是要有一支优秀而有才华的讲师队伍。教师是校园的中心资源。一个合格的讲师应该有多年的项目实践经验，熟悉最新的IT技能和趋势，保证教育理论与实践相结合，提高学生的就业能力。
达内目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等70个大中城市成立了373家学习中心，拥有员工超过11000人，累计培训量已学员已达100万人次。
对目前的工作环境或工资状况不满意的未来漫游者
如果你不喜欢现在的工作环境和薪水，跳槽没有希望，或者行业前景不乐观，那么你也可以考虑参加培训，学习一门技能，掌握赚钱的能力。
例如，许多传统行业的毕业生，如土木工程、机械设计、医药等，往往发现自己的工作环境不好，工资普遍不高。再者，几年前在这个行业工作过的同事，薪水和你差不多，越来越看不到自己的未来，变得迷茫。
继续工作，没有战斗，没有动力；跳槽似乎没有多大效果，那么你可以利用“青春是对的”，交叉学习，在这个互联网+环境下，我们一定能做点什么。
