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Python大数据分析&机器学习(七小福系列)

零基础入学,专为Python全栈开发打造,课程涵盖人工智能通识、数据治理、数据分析可视化和机器学习网红算法,从多维度解决技能应用、职业、就业问题,实用适用更有效!

7

门课程

53302

人学习

课程总时长

大头娃

讲师评分:5.0

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段:  numpy、pandas、matplot

2门课程28860

学习numpy、pandas、matplotlib等科学库,为后期数据分析挖掘、机器学习、深度学习打下坚实基础!

  • 数据分析&可视化_入门

    18节3小时59分钟
    课程目标:
    本季课程是Python人工智能系列:第3-1季:数据分析与可视化_Numpy&Pandas入门全课程分为4个章节,具体内容如下:第1章numpy极速入门第2章pandas极速入门第3章matplotlib可视化第4章时间

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    • 数据分析&可视化_行业实战

      21节4小时2分钟
      课程目标:
      本季课程是Python人工智能系列:第3-2季:Python数据分析&可视化_行业实战全课程分为4个章节,具体内容如下:第1章Seaborn快速入门第2章泰坦尼克号幸存者分析第3章好莱坞百万影评分析第4章网站日志数据分析

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      第二阶段:  机器学习、特性工程

      3门课程55740

      学习机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括特征工程分析、机器学习常见算法和应用场景。重点讲解了K-近邻、线性回归算法的实现,包括算法原理分析和参数调优。为后续的深度学习打下坚实基础!

      • 机器学习-聚类&贝叶斯算法

        18节4小时40分钟
        课程目标:
        Python机器学习大满贯系列第2季——聚类&贝叶斯算法聚类算法和贝叶斯算法是机器学习中常用的模型和算法。聚类算法用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一组内的样本相似性较高,不同组之间的样本相似性较低。常见的聚

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        • 机器学习-决策树&集成学习

          18节4小时44分钟
          课程目标:
          Python机器学习大满贯系列第3季——决策树&集成学习决策树和集成学习是机器学习中常用的模型和算法。决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型,通过一系列的判断条件来进行决策。它直观、易于理解,并且适用于各种数据类型。集

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          • 机器学习-线性回归&K近邻

            22节6小时5分钟
            课程目标:
            Python机器学习大满贯系列第1季——线性归回&K近邻本套课程主要介绍了线性回归和K近邻模型两种常见的机器学习算法。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的模型,通过拟合直线来预测目标变量。K近邻模型则是一种基于邻近样

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            第三阶段:  Python实战,行业应用开发,求职面试

            2门课程46560

            Python有意思的一些技术方向及行业应用开发案例,让大家学习Python时也感受到这门语言的乐趣与魅力。Python简答题、人工智能面试题。通过技术+面试的组合帮助大家敲开高薪就业的大门。

            • Python面试题&面试技巧

              31节3小时26分钟
              课程目标:
              课程主要分为5个章节, 课程讲解案例全部来自企业内训真实需求第1章:核心语法面试题第2章:数据分析与可视化面试题第3章:机器学习面试题第4章:简答题汇总第5章:非技术性面试注意事项第6章:数据分析前沿概念

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              • Python项目实战(行业应用连载)

                41节9小时30分钟
                课程目标:
                课程主要分为8部分, 课程讲解案例全部来自企业内训真实需求:第1章:cutecharts手绘风格图表第2章:Python数据库操作第3章:Selenium自动登录B站第4章:Django开发Web站点第5章:Robot自

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