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课程介绍
课程亮点
师资:讲师团队,丰富行业经验和企业培训经验
特色:小班培训,精品课程,面授+直播+录播,上课方式多样
培训:免费重听
适用对象
不限
课程内容
在大数据时代,数据的重要性显得越来越重要,Python作为一门*的编程语言,用于处理数据也非常方便,并且数据的分析和挖掘处理功能也非常强大,在这一门课程中,将使用Python3一步一步讲解数据分析与人工智能的知识,并且全程采用实战案例教学,让学员可以从实际场景中学习到以下技能:
1、掌握数据挖掘基础工具使用;
2、掌握数据挖掘处理数据方法;
3、了解常见机器学习算法原理;
4、掌握深度学习算法和框架。
可用于解决如下实际问题:
1、从数据支持到策略开发;
2、实现自动交易策略;
3、深度学习模型的训练过程。
授课说明
课程形式:课堂讲授、讲义解析、实战互动演练
培训环境
机器要求:计算机1台1人
软件要求:Windows7以上、Python环境
硬件要求:CPU: 主流即可
RAM:8GB以上
教学环境:局域网、白板、投影仪
课程大纲
Python数据分析基础Python数据分析与挖掘技术基础
数据分析与挖掘技术基础
科学计算numpy
pandas
数据可视化matpalotlib
Python数据导入实战
Python数据可视化分析实现
Python数据清洗、集成与变换
Python数据清洗
Python数据集成
Python数据变换
学会预处理大规模数据
Python数据挖掘建模
Python数据建模与分类实现
Python数据建模概述
Python数据分类实现过程
常见分类算法
KNN算法
贝叶斯方法
回归分析与决策树
Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
聚类常见算法
聚类三法实战(划分法、层次法、密度法)
K-Means算法
Python数据回归分析
Python机器学习
特征工程
监督学习分类算法
监督学习回归算法
非监督学习
Scikit-learn使用
模型选择与调优
Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实战
Python数据降维分析实现
大型网站用户行为基本数据分析与挖掘分析项目实践
人工智能工具Tensorflow
TensorFlow API的构建
简单API进行多层感知器建模
简单API进行CNN/LSTM建模
DataSet与数据高效读写
复杂API的高效特征工程处理
Keras工具简介
序贯模型与函数模型的使用
多层感知器
Keras卷积神经网络
项目案例实战:验证码识别
