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高手班,大師班
0基礎小白,非相關崗位轉(zhuǎn)行者,互聯(lián)網(wǎng)相關崗位從業(yè)者,初級UI設計師
監(jiān)督學習、分類器、預測建模、無監(jiān)督學習、推薦引擎、文本分析、語音識別、時間序列、圖像分析、人臉識別、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、高級可視化。
1、數(shù)據(jù)預處理、標記編碼、線性回歸、嶺回歸、多項式回歸、估算房價、共享單車需求分布;
2、簡單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、 訓練集和測試集、交叉驗證、混淆矩陣、性能報告、 評估汽車質(zhì)量、驗證曲線、學習曲線、估算收入階層;
3、基于 SVM 的線性分類器、基于 SVM 的非線性分類器、 類型數(shù)不平衡問題、置信度、最優(yōu)超參數(shù)、事件預測器、 估算交通流量;
4、基于 k-means 算法的數(shù)據(jù)聚類、基于量化矢量的圖像壓縮、均值漂移聚類模型、基于凝聚層聚類的數(shù)據(jù)分組、聚類算法評價、基于 DBSCAN 算法的集群數(shù) 自動估算、股票數(shù)據(jù)模式、客戶細分模型;
5、數(shù)據(jù)處理函數(shù)包、機器學習流水線、尋找最近鄰、KNN 分類器、KNN 回歸器、歐式距離分數(shù)、皮爾遜 相關系數(shù)、相似用戶、電影推薦等。
雖然Python很慢,但它只調(diào)用AI接口。實際的會計工作充滿了用C/C++編寫的數(shù)據(jù)庫。在Python中,只編寫相應的邏輯,然后輸出幾行代碼。而且C++的開發(fā)量也太大,而且開發(fā)量也太低。并不是說上層邏輯不能用C++編寫,而是整體速度提高了1%,這是不值得的損失。
Python有著簡潔的語法和豐富的生態(tài)環(huán)境,再一起提高開發(fā)速度,C語言的支持也非常好,Python結(jié)合了語言的優(yōu)勢,并通過C的高兼容性彌補了速度慢的缺陷,自然受到數(shù)據(jù)科學研究者和機器學習程序員的青睞。
內(nèi)容較全,技術深,涉及JavaEE架構(gòu)級技術,分布式高并發(fā)技術,云計算架構(gòu)技術,云計算技術,云計算架構(gòu)技術等。
提供真實的大數(shù)據(jù)云計算開發(fā)部署環(huán)境,學員可以擁有幾十臺主機節(jié)點以完成開發(fā)部署試驗,讓學員更好適應未來工作。
達內(nèi)強大的TMOOC + TTS8.0在線教學平臺,為學員提供線下學習,線上輔助的雙模式教學體驗。
1、需求巨大:百度、新浪、搜狐、淘寶、騰訊等各大互聯(lián)網(wǎng)相關企業(yè)都在使用python,對python人才的需求很大。
2、廣闊的發(fā)展空間:隨著互聯(lián)網(wǎng)的充分利用,人工智能、大數(shù)據(jù)等范疇都非常適合python的開發(fā),這也說明學習python會有很好的空間。
3、易學:學生還可以學習計算機語言技能。例如,一個程序需要1000行C代碼和100行Java代碼,但是使用Python,它只需要20行。語法很簡單。
獲得IDG投資50W美元。
憑獲得高盛集團2000萬美元贊助。
獲得新東方戰(zhàn)略投資,在美國上市。
招生人數(shù)突破十萬,銷售額突破20億。
獲得集富亞洲融資,年收入突破億元。
啟動首屆發(fā)現(xiàn)杯軟件設計大賽。
推出少兒IT培訓課程——童程童美。
市值突破十億美元,成為職業(yè)教育獨角獸
Python語言相對簡單。Python與其他語言相比更容易理解。適合初學者學習。此外,對于Python學習,有兩種不同的方法。一是自學,二是參加培訓。那么新手應該自學還是訓練?首先,告訴我們自學習Python語言的優(yōu)缺點和注意事項的內(nèi)容。如果選擇Python語言自學,更大的優(yōu)勢是能夠控制自己的學習時間,培養(yǎng)主動學習的能力。成本也相對較低。缺點是學習比較盲目,找學習材料比較困難,教材質(zhì)量也參差不齊。參加Python培訓容易得多,學習能力遠高于自學。假設你是小白,小編建議你選擇到蟒蛇培訓班報到學習。
達內(nèi)時代科技集團有限公司(簡稱達內(nèi)教育),美股交易代碼:TEDU,成立于2002年。達內(nèi)致力于面向IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),培養(yǎng)軟件開發(fā)工程師、測試工程師、系統(tǒng)管理員、智能硬件工程師、UI設計師、網(wǎng)絡營銷工程師、會計等職場人才。2015年起,推出面向青少年的少兒編程、智能機器人編程、編程數(shù)學等K12課程。
當我確定了方向后,下一步就是沿著這個方向構(gòu)建自己的學習路徑圖。
這條路徑是一條系統(tǒng)的邏輯主線,它會讓我知道每個部分需要完成的目標是什么,需要學習哪些知識點,哪些知識暫時不需要。然后在學習的每一部分,我都可以有一些實際的成果輸出,利用這些成果形成積極的激勵,激勵后續(xù)的學習。
當我決定學習Python的數(shù)據(jù)分析知識時,我按照“數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)處理→數(shù)據(jù)分析→數(shù)據(jù)可視化”的數(shù)據(jù)分析流程,為自己建立了一個學習地圖
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