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
1、昂立教育智能Python数据分析系统架构项目
2、多人博客项目管理实战项目
3、Redis数据类型及使用场景项目
4、开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理、流程应用项目
5、美团点评企业级msched任务调度系统设计与实现项目
6、股票数据定向爬虫抓取,分析豆瓣中最新电影的影评项目
7、Python实现新浪微博模拟登陆,并进行核心数据提取
8、爬虫实现淘宝、京东、唯品会等电商网站商品进行价格分析项目九
9、人脸识别系统分析以及企业常见应用场景和面试中常见问题答疑项目
10、汽车车牌识别,可通过机器学习系统和图像监测系统灵活区分车牌号项目
11、中国大陆房价预测,可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测项目
12、针对学员面试中常见的技术问题,企业教练进行专业辅导
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 |
(1)随着云计算、大数据、深度学习算法的发展,计算成本降低,使得人工智能突飞猛进,正在逐步从尖端技术走向普及,国家政策及IT巨头在人工智能上的投入也明显增大,都催动着人工智能时代的到来。
(2)专业角度——不提倡自学。首先,新技术没有资料,学习难度大;其次,技术更新速度快,自学时间和金钱成本太大;再次,出现问题无法解决,挫伤积极性。快速有效掌握新技术,才是最低成本。
(3)人工智能领域需要程序员,更需要能够应用数学进行底层建模和架构的专业人才,薪资和发展甚至比程序员更好。课程前置内容中有Python基础,简单易学好上手,根本不用担心没有编程基础的问题。
(4)理论上,是否有:数学基础、Python、统计算法、机器学习、深度学习等;实战上,是否有真是的人脸识别、语义识别、图像识别等完整可实操项目,而不是挂羊头卖狗肉的Python或者Java等编程。
(5)昂立人工智能讲师均为名校硕博学历计算机专业出身,高屋建瓴、深入浅出能够把复杂的计划和原理讲透讲精,利于学习和消化;昂立人工智能讲师均为在职讲师,来自一线名企...
(6)人工智能实战周末班,要求有2年以上的编程开发经验,或者理工科专业高数成绩不错的零基础学员均可以学习,学历方面,要求起码专科及以上。
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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