時(shí)間

培訓(xùn)大綱

第一天

當(dāng)下最流行的編程語言Python前沿介紹

Python開發(fā)環(huán)境、數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建

語法基礎(chǔ)（對(duì)象和類型、運(yùn)算符等等）

Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)精講—使用場(chǎng)景與應(yīng)用技巧

流程控制語句、循環(huán)語句、異常處理、模塊使用方法和工具庫(kù)使用

函數(shù)式編程

面向?qū)ο缶幊碳癙ython模塊應(yīng)用

數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、爬蟲框架編寫及數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)爬取案例---互聯(lián)網(wǎng)WEB數(shù)據(jù)獲取

第二天

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化與存儲(chǔ)存儲(chǔ)（json、csv、excel、sql、hadoop）

Python數(shù)據(jù)分析理論及分析工具介紹

數(shù)據(jù)庫(kù)分析科學(xué)計(jì)算庫(kù)及可視化（Numpy、Pandas、Matplotlib）

Pandas數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)運(yùn)算

數(shù)據(jù)分析案例 -- NBA球員數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)挖掘算法（算法理論及代碼編寫）

數(shù)據(jù)建模、模型選擇與優(yōu)化

數(shù)據(jù)挖掘案例 -- 電商數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、建模與精準(zhǔn)推薦實(shí)現(xiàn)案例分享

第三天

機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)介紹及應(yīng)用場(chǎng)景

機(jī)器學(xué)習(xí)SK-learn安裝及應(yīng)用及基本測(cè)試

機(jī)器學(xué)習(xí)SK-learn模型選擇、模型優(yōu)化保存

機(jī)器學(xué)習(xí)SK-learn算法應(yīng)用、數(shù)據(jù)預(yù)處理

機(jī)器學(xué)習(xí)SK-learn使用公共數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)算法比對(duì)

機(jī)器學(xué)習(xí)案例 – 人臉識(shí)別案例分享（圖像處理及PCA降維）

算法代碼編寫與優(yōu)化案例 --  用Python編寫算法及優(yōu)化算法

案例訓(xùn)練 – 利用NBA數(shù)據(jù)全體參訓(xùn)學(xué)員編寫算法實(shí)現(xiàn)聚類分析及可視化呈現(xiàn)

TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架介紹及案例演示（手寫體識(shí)別）