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Python八天入门训练营(第二期)

Python8天入门训练营(第二期)

本课程将揭开真实的数据科学项目的神秘面纱。是时候摆脱这些学术性的例子了,学术性的例子只是向你介绍了这个问题,但没有提供任何真实的经验。如果您仍然梦想通过练习在哪里学习数据科学,在哪里为您的简历采取真实的项目,如何在招聘人员的眼中看起来不像菜鸟,那么你来到了正确的地方!

主讲:Python高级讲师 | 课程时长:16课时 | 学习人数:113人 | 难度: 基础

¥49.00 ¥699.00

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课程简介

数据科学,对于公众来讲一直都蒙上了一层神秘的面纱,且在其学习的过程中,往往都是使用提前备好的学术数据,得到早已知道的结果。但这些,对于你的实际工作经验却毫无帮助!

本课程将为你提供实际应对真实案例挑战的方法,准确涵盖在数据科学的现实世界中取得成功的所有秘诀!机器学习、深度学习、人工智能这些所谓的“高端知识”真的是高不可樊吗?你如何才能在招聘人员的眼中看起来不那么菜鸟?请走进Python + 人工智能 8 天直播公开课!

适合人群

1.在校大学生

2.职场小白

3.0基础想转行

4.多次入门到放弃的学员

5.自制力差,自学遇瓶颈人员

6.低成本了解自己是否适合python工作

课程亮点

1.课程由人工智能大牛讲解,采用科学授课方式,根据学员认知规律,由浅入深、层层深入;

2.6大真实项目案例,将Python语法、数据分析、机器学习与深度学习的原理及应用一网打尽;

3.案例数据真实可查,为你提供实际应对真实案例挑战的方法,准确涵盖在数据科学的现实世界中取得成功的所有秘诀!

主讲内容

Python基础(上)

1.变量

2.列表

3.函数和包

4.Numpy

Python 基础(下)

1.Matplotlib

2.字典和Pandas

3.逻辑,控制流和过滤

4.循环

数据分析(上)

1.数据读取

2.数据观察

3.提问

4.探索

数据分析(下)

1.数据可视化探索

2.相关性探索

3.特征统计

4.数据内部关联探索

机器学习(上)

1.数据清理

2.特征直方图

3.圆饼图

4.相关图

5.相关矩阵

6.One-Hot-Encoding

7.特征缩放和标准化

8.建立模型

9.K-Flod交叉验证

10.特征选择

11.模型结论

机器学习(下)

1.连续变量之间的特征关系

2.标准化

3.主成分分析

4.决策树模型

5.逻辑回归模型

6.模型优化

深度学习(上)

1.图像 RGB

2.标准化图像数据

3.建立模型

4.进行训练

5.迁移模型

6.生成预测

深度学习(下)

1.数据探索

2.数据清理

3.关连性分析

4.搭建神经网络

5.模型优化

6.欠采样

7.样本不对等采样

8.深度学习与机器学习比较

常见问题

问题1:没有基础能学会吗?

答案:本课程专为入门、零基础学员设计,带你一起走进python、深度学习及机器学习的世界。

问题2:在哪观看视频呢?

答案:购买成功后,在我的课程中可找到已经购买的课程,保证不会漏掉任何知识点。

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