太原Python大數(shù)據(jù)課程培訓(xùn)班

簡單易學
開發(fā)代碼少，明確表達需求邏輯
語法規(guī)則簡單，接近自然語言
一碼多用，可以用相同的代碼處理不同規(guī)模的數(shù)據(jù)
學科應(yīng)用
自動化運維 自動化測試 數(shù)據(jù)分析 Web應(yīng)用開發(fā) 桌面應(yīng)用開發(fā) 操作系統(tǒng)管理 服務(wù)器軟件 人工智能

第 一階段
課程內(nèi)容
運算符與表達式、垃圾回收機制、函數(shù)式編程、類和對象、Git操作
可掌握的能力
Python內(nèi)存管理、引用計數(shù)、函數(shù)式編程定義、高階函數(shù)、遞歸、學生信息錄入、刪除、修改、成績排序、存儲等功能
第二階段
課程內(nèi)容
網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)、Scrapy框架、Linux & 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)
可掌握的能力
Mysql高級查詢、單表、多表、子查詢、分頁、聯(lián)表、視圖、函數(shù)、觸發(fā)器、索引、優(yōu)化；pipeline的介logging模塊的使用、構(gòu)造請求、item的介紹使用、debug信息的認識、scrapy shell、scrapy settings存儲過程、事務(wù)
第三階段
課程內(nèi)容
Excel數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析工具Numpy、數(shù)據(jù)分析工具Pandas、數(shù)據(jù)可視化工具matplotlib
可掌握的能力
ndarray對象、索引和切片、組合與拆分、數(shù)據(jù)類型、Pandas定義、Pandas功能、Pandas的安裝、Tableau圖表分析、Tableau地圖繪制與 圖像、Tableau高級圖表類型
第四階段
課程內(nèi)容
Scikit-Learn機器學習、深度學習
可掌握的能力
掌握機器學習常用回歸、分類以及聚類算法原理及API使用；掌握機器學習算法超參數(shù)優(yōu)選方法，并訓(xùn)練模型；掌握深度學習框架Tensorflow的原理及常用API的使用；掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點及原理；在數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)之上進一步增加核心競爭力；邁進數(shù)據(jù)挖掘和人工智能大門,掌握必備的入門條件