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适用人群

  • 零基础学习者
  • IT行业转型人士
  • 数据分析师
  • Python开发者
  • 职场技能提升者
讲师介绍
avatar大头娃

课程: 0学员: 0
华为认证讲师、10余年软件研发及企业培训经验,丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。为华为、中兴、唯品会、思科、诺基亚、深交所、中国银行、华润集团、顺丰速递、中国香港OOCL、中国国债中心、海南航空等国内外百余家知名企业提供企业培训服务。 项目开发历程: 区块链落地解决方案 (证券、电影),基于大数据技术推荐系统 ,医疗保险大数据分析与统计推断,华润银行公众号二次开发 ,风暴金融H5跨平台APP,携程酒店APP。
课程内容

第一阶段

numpy、pandas、matplot

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!

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    数据分析&可视化_入门

    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章时间序列
    18课时 · 3小时59分钟8380人学习 5.0 2019/08/30 更新
    课程大纲
    课程大纲
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      数据分析&可视化_行业实战

      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
      21课时 · 4小时2分钟3823人学习 5.0 2020/02/20 更新
      课程大纲
      课程大纲

      第二阶段

      机器学习、特性工程

      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!

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        机器学习-聚类&贝叶斯算法

        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。常见的聚类算法包括K均值和层次聚类。贝叶斯算法则是一种基于贝叶斯定理的概率推断方法,通过先验知识和观测数据来更新对未知变量的概率分布。贝叶斯算法适用于具有不确定性和随机性的问题,如文本分类
        18课时 · 4小时40分钟4997人学习 5.0 2022/04/14 更新
        课程大纲
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          机器学习-决策树&集成学习

          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。集成学习是一种将多个弱学习器组合成强学习器的技术,常见的方法包括随机森林和梯度提升树。集成学习可以通过减少过拟合、提高泛化能力来改善模型性能。决策树适用于具有明确特征和判断条件的问题
          18课时 · 4小时44分钟5156人学习 5.0 2022/04/25 更新
          课程大纲
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            机器学习-线性回归&K近邻

            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本的分类或回归方法,通过计算样本之间的距离来确定最近的K个邻居。这两种模型都有各自的优势和适用场景,通过学习它们的原理和应用,可以更好地理解和应用机器学习算法。
            22课时 · 6小时5分钟13215人学习 5.0 2022/03/30 更新
            课程大纲
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            第三阶段

            Python实战,行业应用开发,求职面试

            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。

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              Python面试题&面试技巧

              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
              31课时 · 3小时26分钟13907人学习 5.0 2021/03/15 更新
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                Python项目实战(行业应用连载)

                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自动测试框架第6章:数据分析之用户画像第7章:Scrapy伪装与数据获取第8章:Scrapy自动登录与数据入库
                41课时 · 9小时30分钟9285人学习 5.0 2022/02/15 更新
                课程大纲
                课程大纲
                资料下载
                Python大数据分析&机器学习(七小福系列)的资料下载
                数据分析&可视化_入门1 个资料
                资料名称文件大小
                P数据分析与可视化授课代码下载278.27KB
                机器学习-聚类&贝叶斯算法1 个资料
                资料名称文件大小
                机器学习_聚类&贝叶斯算法学习资料11.16M
                Python面试题&面试技巧1 个资料
                资料名称文件大小
                Python面试题代码 + 资源下载2.71M
                数据分析&可视化_行业实战1 个资料
                资料名称文件大小
                《数据分析&可视化_行业实战》上课代码、资源下载15.73M
                机器学习-决策树&集成学习1 个资料
                资料名称文件大小
                机器学习-决策树&集成学习上课资源47.17M
                Python项目实战(行业应用连载)1 个资料
                资料名称文件大小
                代码 + 资源下载6.14M
                机器学习-线性回归&K近邻1 个资料
                资料名称文件大小
                线性回归&K近邻-上课代码、资源下载7.10M
                学员评价

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