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         每期人數限3到5人。
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  上課地點:【上?!浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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     質量保障
 

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

 
課程大綱
   
 


課程背景基于數據分析與機器學習領域,使用python作為課程的實戰語言,隨著大數據與人工智能領域日益火爆,數據分析和機器學習建模成了當下最熱門的技術,課程旨在幫助同學們快速掌握python數據分析包以及經典機器學習算法并通過對真實數據集分析進行實戰演示。




1.課程研發環境

課程基于windows環境進行講解與代碼演示,需要同學們搭建Python環境,推薦根據課時(使用Anaconda搭建python環境)來進行python和其依賴庫的安裝。


2.內容簡介

課程風格通俗易懂,基于真實數據集案例實戰。主體課程分成三個大模塊(1)python數據分析,(2)機器學習經典算法原理詳解,(3)十大經典案例實戰。通過python數據科學庫numpy,pandas,matplot結合機器學習庫scikit-learn完成一些列的機器學習案例。算法課程注重于原理推導與流程解釋,結合實例通俗講解復雜的機器學習算法,并以實戰為主,所有課時都結合代碼演示。算法與項目相結合,選擇經典kaggle項目,從數據預處理開始一步步代碼實戰帶大家快速入門機器學習。旨在幫助同學們快速上手如何使用python庫來完整機器學習案例。選擇經典案例基于真實數據集,從數據預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估,完整的講解如何使用python及其常用庫進行數據的分析和模型的建立。對于每一個面對的挑戰,分析解決問題思路以及如何構造合適的模型并且給出合適評估方法。在每一個案例中,同學們可以快速掌握如何使用pandas進行數據的預處理和分析,使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立。


Python數據分析與機器學習實戰:?

第一講:Python數據分析與機器學習實戰課程簡介

第二講:Python快速入門

第三講:Python科學計算庫Numpy

第四講:Python數據分析處理庫Pandas

第五講:Python可視化庫Matplotlib

第六講:回歸算法

第七講:模型評估

第八講:K近鄰算法

第九講:決策樹與隨機森林算法

第十講:支持向量機

第十一講:貝葉斯算法

第十二講:神經網絡

第十三講:Adaboost算法

第十四講:SVD與推薦

第十五講:聚類算法

第十六講:案例實戰:使用Python庫分析處理Kobe Bryan職業生涯數據

第十七講:案例實戰:信用卡欺詐行為檢測

第十八講:案例實戰:泰坦尼克號獲救預測

第十九講:案例實戰:鳶尾花數據集分析

第二十講:案例實戰:級聯結構的機器學習模型

第二十一講:案例實戰:員工離職預測

第二十二講:案例實戰:使用神經網絡進行手寫字體識別

第二十三講:案例實戰:主成分分析

第二十四講:案例實戰:基于NLP的股價預測?

第二十五講:案例實戰:借貸公司數據分析




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目標一. 掌握Python數據分析的4個神器(Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn)


目標二. 機器學習經典算法的原理推導和建模流程


目標三. 真實數據集演示如何對數據進行預處理


目標四. 機器學習算法建模與調參技巧


目標五. 完整演示如何對數據進行分析處理與可視化展示


目標六. 經典的kaggle競賽項目,挑戰極限

 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
? ? ? ? ? ? ? ? Threading Architecture
? ? ? ? ? ? ? ? Work Managers
? ? ? ? ? ? ? ? Deadlocks
? ? ? ? ? ? ? ? Overload Protection
? ? ? ? ? ? ? ? Deployment Problems
??????? Troubleshooting JDBC
? ? ? ? ? ? ? ? Data Source Management
? ? ? ? ? ? ? ? Diagnostics
? ? ? ? ? ? ? ? Debug Flags
? ? ? ? ? ? ? ? Connectivity Problems
? ? ? ? ? ? ? ? Connection Leaks
? ? ? ? ? ? ? ? Database Availability
??????? Troubleshooting JMS
? ? ? ? ? ? ? ? Management
? ? ? ? ? ? ? ? MBean Hierarchy
? ? ? ? ? ? ? ? Message Logging
? ? ? ? ? ? ? ? Diagnostics
? ? ? ? ? ? ? ? Debug Flags
? ? ? ? ? ? ? ? Overload Protection
? ? ? ? ? ? ? ? Lost Messages
? ? ? ? ? ? ? ? Duplicate Messages
??????? Troubleshooting Security
? ? ? ? ? ? ? ? SSL Internals
? ? ? ? ? ? ? ? Keystore Management
? ? ? ? ? ? ? ? Debug Flags
? ? ? ? ? ? ? ? Common SSL Problems
? ? ? ? ? ? ? ? Certificate Validation
? ? ? ? ? ? ? ? Embedded LDAP
? ? ? ? ? ? ? ? Security Audit
? ? ? ? ? ? ? ? Common LDAP Problems
??????? Troubleshooting Node Manager
? ? ? ? ? ? ? ? Internals
? ? ? ? ? ? ? ? Security
? ? ? ? ? ? ? ? Common Issues
??????? Troubleshooting Clusters
? ? ? ? ? ? ? ? Plug-in Configuration
? ? ? ? ? ? ? ? OHS Overview
? ? ? ? ? ? ? ? Plug-in Connectivity
? ? ? ? ? ? ? ? Plug-in Diagnostics
? ? ? ? ? ? ? ? Unicast Communication
? ? ? ? ? ? ? ? Replication Debug Flags
? ? ? ? ? ? ? ? Typical Replication Issues
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備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)......................
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