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Python数据科学和挖掘课程培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

熟练Python常见算法库使用;了解机器学习的概念,明确机器学习基本流程; 掌握训练数据,特征与标签等基本概念;熟悉常见机器学习算法原理;熟练使用Python进行算法实现和参数调整;
适用人群
大数据 人工智能 数据分析 数据科学
课程简介
Python常用算法库numpy、pandas原理与使用; 机器学习概述;训练数据,特征与标签说明;常见算法讲解,Python算法实现,算法参数调整;

配置环境要求:win且是64位操作系统
第1章Python数据分析概述
1-1认识数据分析
1-2掌握 Jupyter Notebook 常用功能
第2章NumPy 数值计算基础
2-1掌握 NumPy 数组对象 ndarray
2-2使用Jupyter Notebook实际动手数组例子操作
2-3掌握NumPy矩阵与通用函数
2-4利用NumPy进行统计分析
第3章Matplotlib数据可视化基础
3-1了解绘图基础语法与常用参数
3-2分析特征间的关系原理和实操
3-3分析特征内部数据分布与分散状况原理和实操
3-4画各种图的任务实现和讲解
第4章pandas统计分析基础
4-1读写不同数据源的数据
4-2掌握DataFrame的常用操作和动手
4-3转换与处理时间序列数据和动手
4-4使用分组聚合进行组内计算和动手操作
第5章使用pandas进行数据预处理
5-1合并数据
5-2清洗数据
5-3标准化数据和习题讲解
第6章机器学习的理论和实操
6-1机器学习的理论和实操开始学习
机器学习的理论和实操

 
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