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
谁掌握了Python，就等于掌握了未来核心技术
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。
| 学习阶段 | 学习内容 |
| 第1阶段：Python核心编程 | 掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；建立起编程思维以及面向对象程序设计思想 |
| 第2阶段：Python和Linux高级编程 | 能够熟练使用Linux操作系统；掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；掌握程序设计中处理并发相关技术，并能够编写支持高并发量的网络程序；能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python和MySQL之间的数据交互；掌握web服务器的工作流程，以及web框架的实现原理。 |
| 第3阶段：前端开发 | 可根据UI设计，开发Web网站的前端页面；PC端和移动端页面特效开发；前端页面性能优化。 |
| 第4阶段：Web开发 | 可根据产品原型图，开发Web网站的前端界面；可根据业务流程图，开发Web网站的后台业务；可根据Web框架设计，开发对应的数据库；缓存服务器的操作和设计；异步任务的实现。 |
| 第5阶段：数据处理 | 掌握爬虫的工作原理和设计思想；掌握反爬虫机制；掌握分布式数据采集；掌握数据分析基本流程与步骤；掌握数据挖掘的一般过程。 |
| 第6阶段：人工智能 | 掌握数据挖掘基础工具使用；掌握数据挖掘处理数据方法；了解常见机器学习算法原理；根据量化交易规则设计策略；掌握深度学习算法和框架；图像识别、检测的实现。 |
| 第7阶段：面试强化 | 掌握shell编程基础和开发技巧；掌握shell编程常用表达式和流程控制语句；掌握项目发布的流程规范；掌握生产脚本的编写流程规范；了解项目生命周期及项目常见开发模式。 |
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