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數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析-基礎內容、數(shù)據(jù)分析-模塊學習、數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析-特征工程和結果可視化、pyechart模塊動態(tài)可視化

培養(yǎng)方向：
理解隨機變量的數(shù)字特征的概念和性質；會利用性質計算隨機變量的數(shù)字特征；
掌握數(shù)據(jù)分析涉及到的相關概念，了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程，熟悉相關模塊的使用；
能夠認識數(shù)據(jù)、了解數(shù)據(jù)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(lián)算法、神經網絡的思想、 神經網絡的數(shù)學基礎、 神經網絡的最優(yōu)化、 卷積神經網絡、 深度學習網絡模型
培養(yǎng)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(shù)據(jù)準備、 深度學習網絡結構、 損失函數(shù)和優(yōu)化器、 模型的保存和加載、 TensorFlow+PaddlePaddle

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

項目實戰(zhàn)及考核

分析項目需求、數(shù)據(jù)清洗及補值、訓練數(shù)據(jù)模型、結果分析及預測

培養(yǎng)方向：
掌握人工智能領域中的圖像識別技術，對行業(yè)中流行的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)爬取
Python培訓項目-比價平臺數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)爬取

  • 項目四

    仿《易果生鮮》在線商城

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