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熟练掌握 Python 编程语言，如：Python 基础语法、面向对象思想、多线程、设计模式等。 熟练掌握 Python 后台开发方法。熟悉 Django 框架。 掌握常用的机器学习算法，尝试建立模型并进行简单的数据分析
自动化测试工程师
运维工程师
Python 全栈工程师
大数据开发工程师
爬虫工程师
人工智能工程师
大学迷茫群体，看不到未来的方向，期待学一门有前景的技术。
非计算机专业群体，迫切转行期待学习一项有前景、易学、高薪技术。
学过计算机、数学、统计学、物理学等相关专业群体，寻求改变现状，期待进入IT核心技术领域。
逻辑思维能力很强，想通过学一门技术来获得一份高薪工作。
运维工作遇到瓶颈，想要转开发岗位寻求突破。
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
上海交大昂立IT学院坐落于繁华的徐家汇商圈，毗邻著名高等学府――上海交通大学，交通便利，是上海较著名的培训品牌之一。学院传承交大百年教育精华，所设课程，兼具知识性和实用性，紧贴就业市场需求，以优质的授课质量，严格的教学管理，受到社会各个阶层职业人群以及企业的欢迎，经过近20年的发展历程，在IT培训业务上取得了辉煌成绩，为社会培养了大量的前沿技术人才。
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课程章节 |
学习内容 |
| 第一阶段、Python基础课程(课程时长：4周) | 本阶段主要针对Python基础进行学习，全面讲解Python语言基础部分，包括：变量与数据类型、语句与流程控制、列表、元组、范围、字符串、字典、文件读写、面向对象、异常处理等。并能够用python语言编写简单的命令行程序。 |
| 第二阶段、Web前端基础(课程时长：2周) | 本阶段主要针对Web前端页面进行设计，主要围绕html5、css、javascript等基础网页语言进行学习，以及掌握jQuery和Bootstrap两个主要框架。熟练掌握Web前端页面的实现。 |
| 第三阶段、Python爬虫(课程时长：2周) | 本阶段主要学习Python爬虫相关的知识点 |
| 第四阶段、PythonWeb框架(课程时长：3周) | 本阶段主要学习Pythonweb后端相关的知识点，包含当下主流的pythonweb框架Django和flask。 |
| 第五阶段、人工智能与机器学习(课程时长：4周) | 本阶段介绍人工智能中一些经典的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类、降维、神经网络等。 |
| 第六阶段、综合项目(课程时长：3周) | 本阶段主要通过一个综合项目，来实践上面所有的知识点。包括： 1、使用PythonWeb+MongoDB的方式建立数据仓库 2、使用爬虫对上述数据进行爬取 3、使用经典机器学习算法堆这些数据进行分析并学习 |
Python是一种全面的语言，它满足大多数自动化操作的要求，包括前台和后台操作。
Python有很多免费的数据函数库，免费的Web页面模板系统，并与Web服务器库交互，可以实现Web开发，构建Web框架，目前比较有名的Python Web框架是Django。
在爬虫领域，Python几乎占主导地位。它以网络上的所有数据为资源，通过自动程序进行有针对性的数据收集和处理
Python是一种非常适合于科学计算的编程语言，包括Numpy、panda、Scipy等数据分析模块。
各种人工智能算法都是基于Python编写的，尤其是在PyTorch之后，Python作为AI时代的主导语言的地位基本确定。
第 一阶段、Pyhton编程基础
Python基础/基本数据类型/数据类型转换/流程控制和循环结构/函数/字符串/列表和元组/字典、集合、文件操作/高阶函数和匿名函数/模块、递归函数/面向对象编程/封装继承、多态/魔术方法/异常处理/数据结构与算法/项目
第二阶段、Python
HTML/CSS/JavaScript/jQuery/Ajax/Vue/数据库简介/Mysql/Mongodb/Redis/项目案例
第三阶段、Web框架实战
Django框架/Web项目实战/Flask框架/Flask项目实战
第四阶段、网络爬虫
网络编程、多线程/爬虫原理和数据爬取/非结构化数据与结构化数据提取/基于网站动态交互处理机制下的数据爬取/通过Scrapy框架实现高并发数据爬取/分布式爬虫源码解析和部署/爬虫阶段项目
第五阶段、数据分析
课程介绍/环境和工具/Pandas数据预处理和数据分析、（结构化数据分析）/非结构化数据分析（文本分析，文本挖掘）/Matplotlib数据可视化/项目案例/Numpy数值计算/探索性数据分析/项目案例/线性代数/概率论与数理统计/非线性回归算法/线性判别算法
第六阶段、人工智能
Kmean聚类算法与主成分分析算法典型关联分析，决策树，神经网络/线性回归实习项目/Kmean聚类算法与主成分分析数据模型项目/线性判别算法项目/决策树算法项目/神经网络与线性回归综合项目/深度学习库：TensorFlow
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