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     班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
         每期人數(shù)限3到5人。
     上課時間和地點
  上課地點:【上海】:同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)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(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)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(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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     質(zhì)量保障
 

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

 
課程大綱
   
 


課程背景基于數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,使用python作為課程的實戰(zhàn)語言,隨著大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域日益火爆,數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)建模成了當(dāng)下最熱門的技術(shù),課程旨在幫助同學(xué)們快速掌握python數(shù)據(jù)分析包以及經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法并通過對真實數(shù)據(jù)集分析進行實戰(zhàn)演示。




1.課程研發(fā)環(huán)境

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


2.內(nèi)容簡介

課程風(fēng)格通俗易懂,基于真實數(shù)據(jù)集案例實戰(zhàn)。主體課程分成三個大模塊(1)python數(shù)據(jù)分析,(2)機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法原理詳解,(3)十大經(jīng)典案例實戰(zhàn)。通過python數(shù)據(jù)科學(xué)庫numpy,pandas,matplot結(jié)合機器學(xué)習(xí)庫scikit-learn完成一些列的機器學(xué)習(xí)案例。算法課程注重于原理推導(dǎo)與流程解釋,結(jié)合實例通俗講解復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法,并以實戰(zhàn)為主,所有課時都結(jié)合代碼演示。算法與項目相結(jié)合,選擇經(jīng)典kaggle項目,從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學(xué)習(xí)。旨在幫助同學(xué)們快速上手如何使用python庫來完整機器學(xué)習(xí)案例。選擇經(jīng)典案例基于真實數(shù)據(jù)集,從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)的分析和模型的建立。對于每一個面對的挑戰(zhàn),分析解決問題思路以及如何構(gòu)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(xué)們可以快速掌握如何使用pandas進行數(shù)據(jù)的預(yù)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(xué)習(xí)模型的建立。


Python數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn):?

第一講:Python數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)課程簡介

第二講:Python快速入門

第三講:Python科學(xué)計算庫Numpy

第四講:Python數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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(zhàn):使用Python庫分析處理Kobe Bryan職業(yè)生涯數(shù)據(jù)

第十七講:案例實戰(zhàn):信用卡欺詐行為檢測

第十八講:案例實戰(zhàn):泰坦尼克號獲救預(yù)測

第十九講:案例實戰(zhàn):鳶尾花數(shù)據(jù)集分析

第二十講:案例實戰(zhàn):級聯(lián)結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)模型

第二十一講:案例實戰(zhàn):員工離職預(yù)測

第二十二講:案例實戰(zhàn):使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行手寫字體識別

第二十三講:案例實戰(zhàn):主成分分析

第二十四講:案例實戰(zhàn):基于NLP的股價預(yù)測?

第二十五講:案例實戰(zhàn):借貸公司數(shù)據(jù)分析




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目標(biāo)一. 掌握Python數(shù)據(jù)分析的4個神器(Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn)


目標(biāo)二. 機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法的原理推導(dǎo)和建模流程


目標(biāo)三. 真實數(shù)據(jù)集演示如何對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理


目標(biāo)四. 機器學(xué)習(xí)算法建模與調(diào)參技巧


目標(biāo)五. 完整演示如何對數(shù)據(jù)進行分析處理與可視化展示


目標(biāo)六. 經(jīng)典的kaggle競賽項目,挑戰(zhàn)極限

 

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