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    數據分析

    數據分析-基礎內容、數據分析-模塊學習、數據分析-數據清洗、數據分析-特征工程和結果可視化、pyechart模塊動態可視化

    培養方向:
    理解隨機變量的數字特征的概念和性質;會利用性質計算隨機變量的數字特征;
    掌握數據分析涉及到的相關概念,了解如何獲取數據以及特征工程,熟悉相關模塊的使用;
    能夠認識數據、了解數據的合并、清洗、標準化與轉換等常用操作;
    了解可視化過程;圖形繪制;掌握Matplotlib模塊

    機器學習、深度學習

    詞云、分類算法、聚類算法、 回歸類算法、關聯算法、神經網絡的思想、 神經網絡的數學基礎、 神經網絡的最優化、 卷積神經網絡、 深度學習網絡模型
    培養方向:
    掌握常用的機器學習算法,深入接觸項目案例,在理解算法的基礎上,掌握算法在實際項目中的應用

    深度學習框架-Pytorch、深度學習框架

    張量、 數據準備、 深度學習網絡結構、 損失函數和優化器、 模型的保存和加載、 TensorFlow+PaddlePaddle

    培養方向:
    了解人工智能領域中主流的開發框架,如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等......

    項目實戰及考核

    分析項目需求、數據清洗及補值、訓練數據模型、結果分析及預測

    培養方向:
    掌握人工智能領域中的圖像識別技術,對行業中流行的數據模型和算法有所了解......

    項目一:葡萄酒品質鑒定
    Python培訓項目-葡萄酒品質鑒定
    項目二:挖掘超市商品之間的隱秘關系
    Python培訓項目-挖掘超市商品之間的隱秘關系
    項目三:比價平臺數據爬取
    Python培訓項目-比價平臺數據爬取
    項目四:仿《易果生鮮》在線商城
    Python培訓項目-仿《易果生鮮》在線商城
    • 項目一

      葡萄酒品質鑒定

    • 項目二

      挖掘超市商品之間的隱秘關系

    • 項目三

      比價平臺數據爬取

    • 項目四

      仿《易果生鮮》在線商城

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