貴陽達內(nèi)Python專業(yè)培訓
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來源:教育聯(lián)展網(wǎng) 編輯:佚名 發(fā)布時間:2021-06-08
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高手班,大師班
0基礎(chǔ)小白,非相關(guān)崗位轉(zhuǎn)行者,互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)崗位從業(yè)者,初級UI設(shè)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(luò)、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、**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(guān)系數(shù)、相似用戶、電影推薦等。
人工智能的核心算法完全依賴于C/C++,python一直是科學核算和數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容。雖然Python是一種腳本語言,但它很容易學習,敏捷成為科學家的事情(MATLAB和其他人可以做科學核算,但軟件成本高,而且非常昂貴)。因此,它積累了大量的數(shù)據(jù)庫和體系結(jié)構(gòu)。人工智能涉及大量的數(shù)據(jù)核算。Python非常自然、簡單、高效。
對于編程只是一種副業(yè)的人工智能科學家來說,花大量時間研究和研究算法,而不用花那么多時間學習和使用C++,還是比較現(xiàn)實的。
Python強大的優(yōu)勢決定了它無限的發(fā)展前景。python作為一種通用語言,可以應用于任何領(lǐng)域和場合,其字符是無限的。Python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向?qū)ο蟮忍攸c。它的面向?qū)ο笊踔帘菾ava和C?更加徹底。凈利潤。
它是一種非常靈活的語言,可以幫助您**地完成編程。強大的類庫支持使得編寫諸如文件處理、正則表達式和網(wǎng)絡(luò)連接等程序變得非常容易。它可以在各種計算機通道和操作系統(tǒng)中運行,如UNIX、windows、MacOS、OS/2等。它可以作為一種原型開發(fā)語言來加速大型程序的開發(fā)。
獲得IDG投資50W美元。
憑獲得高盛集團2000萬美元贊助。
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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
如何學習取決于需要,就像自己自學一樣。這個班肯定要進行系統(tǒng)的科學訓練。為優(yōu)秀的就業(yè)培訓引入Python,Python是一種高級編程語言,易懂易學,適合0級人員學習。如果你想系統(tǒng)地學習Python,你可以使用Python技術(shù)找到工作。當然,訓練更合適。與自學相比,它具有更好的學習氛圍、更高的動力、更短的學習周期,還可以積累項目實踐經(jīng)驗。假設(shè)只有一個,如果你喜歡,自學能力是強大的,你可以學習自學,如果你有一個基礎(chǔ),你可以根據(jù)個人情況做出決定。
達內(nèi)目前已在北京、上海、廣州、深圳、大連、南京、武漢、杭州、西安、蘇州、成都、沈陽等70個大中城市成立了373家學習中心,擁有員工超過11000人,累計培訓量已學員已達100萬人次。
對目前的工作環(huán)境或工資狀況不滿意的未來漫游者
如果你不喜歡現(xiàn)在的工作環(huán)境和薪水,跳槽沒有希望,或者行業(yè)前景不樂觀,那么你也可以考慮參加培訓,學習一門技能,掌握賺錢的能力。
例如,許多傳統(tǒng)行業(yè)的畢業(yè)生,如土木工程、機械設(shè)計、醫(yī)藥等,往往發(fā)現(xiàn)自己的工作環(huán)境不好,工資普遍不高。再者,幾年前在這個行業(yè)工作過的同事,薪水和你差不多,越來越看不到自己的未來,變得迷茫。
繼續(xù)工作,沒有戰(zhàn)斗,沒有動力;跳槽似乎沒有多大效果,那么你可以利用“青春是對的”,交叉學習,在這個互聯(lián)網(wǎng)+環(huán)境下,我們一定能做點什么。
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