搜文章
推荐 原创 视频 Java开发 iOS开发 前端开发 JavaScript开发 Android开发 PHP开发 数据库 开发工具 Python开发 Kotlin开发 Ruby开发 .NET开发 服务器运维 开放平台 架构师 大数据 云计算 人工智能 开发语言 其它开发
Lambda在线 > 经管之家 > 人才需求大,入门简单,发展空间大,前景好—Python-你会吗

人才需求大,入门简单,发展空间大,前景好—Python-你会吗

经管之家 2017-11-30

最近几年Python在国内引起了不小的轰动,应用非常广泛,并且入门非常简单。


在如今的时代,做数据相关工作不会Python迟早会被淘汰;


在未来的人工智能中,Python依旧可以发挥相当大的作用。


Python成为潮流语言不无原因:

1,全球前四大流行语言之一:

根据TIOBE最新排名,Python已超越C#,与Java,C,C++一起成为全球前四大最流行语言。


2,应用几乎无限制:

Python被广泛应用于后端开发,游戏开发,网站开发,科学运算,大数据分析,云计算,图形开发领域。


3,各方面地位超然:

Python在软件质量控制,提升开发效率,可移植性,组件集成,丰富库支持等各个方面均处于先进地位。


4,简单易学:

Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优势。

 

这个五月,Python月,北京现场+全国远程,从Python编程基础,到数据清洗,爬虫专题,到算法与实战案例,四个等级课+一个专题课,Python学起来:

 

Level 1-Python编程基础  

5月6-9日四天   北京/远程  3200/2600


课程大纲


一,Python概述 (0.5天)

: 本部分课程主要为Python语言的介绍及基础环境的安装配置。

0.1Python语言介绍、Anaconda科学计算集成介绍安装

0.2Python编译器、Shell、编辑器介绍

0.3Python的第三方包的管理

0.4Python在数据分析领域的生态介绍


二,Python编程基础 (3.5天)

: 本部分主要为讲解Python的基础编程知识,侧重于Python数据分析常用的功能和知识点进行讲解。


课程安排:

1.1 Python语言特点

1.2 Python的数据类型和变量

1.3 Python中的运算

1.4 Python的数据结构

1.5 Python的控制流语句

1.6 Python中的异常处理和调试

1.7函数调用和定义以及函数的参数

1.8 Python的类和面向对象编程

1.9 Python的文件、模块操作

1.10其他高级特性


练习项目:

-蒙特卡罗模拟求圆周率

-冒泡算法和二分查找

-实现计算器

-堆栈和队列的实现

-模拟实现ATM机取钱

-求阶乘

-模拟管理学生成绩信息

-编程实现24点扑克游戏

-会员信息管理的实现

-虚拟水果店进销存系统

-投票系统

-汉诺塔问题

-离散事件模拟

-堆排序的实现

 

Level 2-Python数据清洗

及统计描述

5月13-15日三天   北京/远程   2400/2000


课程大纲


一,Numpy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包,是数据分析几乎所有的高级工具的构建基础。

Numpy基础

-Numpy的ndarray

-数组的索引和切片

-数组的运算

-常用的数组方法

 

二,Pandas包提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法,它是Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Pandas基础应用

-Series数据结构

-DataFrame数据结构

-基本功能

-汇总和计算统计描述

-缺失值的处理

 

Pandas数据规整

-数据加载&输出

-数据集的合并

-数据集的重塑

-数据重构

 

Pandas分组运算

-GroupBy技术

-数据聚合

-分组级运算和转换

-透视表和交叉表

 

Level 3-Python爬虫

5月20-21日   北京/远程   1600/1300


课程大纲


一,Python静态网页解析的学习

· 该部分课程讲解如何解析静态网页(beautifulsoup), 对最常用的部分进行重点讲解, 以保证学员在没有HTML语言的基础下依旧能够较好的完成网页的解析工作.

· 该部分课程在讲解时会结合实际的网页进行操作, 需要学员随堂一起操作.

· 本部分需要学员安装Chrome浏览器, 以便在爬取网页时方便进行调试.

· 本部分涉及少量的HTML知识, 学员可提前做一个了解(但不是必须的).

· 本部分涉及少量数据库知识, 学员可提前了解, 为提高教学质量, 保证学员能够在自己的电脑上完成爬取和存储, 本部分采用Python内置数据库sqlite3. 从而避免学员自己电脑上未安装数据库导致无法跟上的问题.

· 该部分课程需要学员随堂一起练习.

· 本部分课程需要掌握的要点如下:

· 静态网页的请求以及基础的网页的结构(requests库, urllib库)

· 静态网页如何进行解析(beautifulsoup库)

· 如何将数据保存到数据库

 

二,Python动态网页的抓取

· 该部分课程主要讲解动态加载的网页如何进行处理.(selenium库)

· 常用的动态网页的处理方法.

· 提高爬取速度, 无头浏览器的使用.(PhantomJS的安装使用)

· 该部分需要学员额外安装selenium库, 以及PhantomJS软件.

 

Level 4-Python数据挖掘,

算法及案例

5月27-30日四天 北京/远程   4200/3600


Python案例分析大全(但不局限于):

1.文本挖掘原理和案例-数据可视化的各种方式

2.预测分析核心算法-Python图片结构和分析(图片的k-means聚类分析)

3.机器学习经典算法-图片的识别和分类:PCA建模

4.Python概率统计-二维手写数字识别(KNN方法)

5.数据可视化-推荐系统的构建(最近邻方法、协同过滤)

6.Python经典金融分析-垃圾短信或邮件的识别与分类(Logistic对文本的分类)

7.Python量化投资-新闻的文本分类(TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐)

8.算法和模型的优化-人脸识别

9.模型精度评估和提升-朴素贝叶斯决策

10.特征选取的方法-酒的品质分类预测

11.最佳k-means分类数-机器学习的格点搜索和参数寻优

12.交叉验证(CV)-惩罚线性回归分类器

13.不平衡数据处理-使用支持向量机识别和分类

14.XGBoost-时间序列预测案例

15.贝叶斯分析-机器集成学习算法案例

16.逼近和最优化-Python随机模拟案例

17.概率图模型-Python金融分析案例

18.马尔科夫&蒙特卡罗-使用Python进行量化投资案例

 

专题:Python机器学习工程师

5月28-30日端午节假期三天   北京  3000


课程大纲


1天上午 机器学习基础原理

1.1机器学习、数据挖掘概述

1.2机器学习、数据挖掘和大数据的关系

1.3典型机器学习应用

1.4机器学习基本思想与原理

1.4.1主要流派

1.4.2类别 (监督算法/无监督算法/组合算法/强化学习)

1.5 Python语法(编程)

1.5.1数据类型

1.5.2数据结构

1.5.3函数与模块

1.6 构建建模用宽表的过程

 

案例1:基于原始数据的贷款违约建模全流程

 

1天下午 回归算法

2.1回归算法原理与要点

2.1.1线性回归与逻辑回归

2.1.2最小二乘法与极大似然法

2.1.3岭回归

2.2分类模型的评估方法:

2.2.1混淆矩阵\准确率\召回率\特效性\精度\ROC\Lift\KS

案例2信用卡客户价值预测模型

案例3:电信流失客户预测模型

 

2天上午 分类器与决策树

3.1分类器:

3.1.1朴素贝叶斯

3.1.2支持向量机

3.2决策树算法

3.2.1信息熵

3.2.2 ID3、C4.5、CART

案例4电子产品客户购买决策模型

案例5相亲成功预测案例

 

2天下午 组合算法与神经网络

2.1组合算法:

2.1.1随机森林与Adaboost

2.1.2 GBDT 和XGboost

2.2 BP神经网络

2.2.1算法原理

2.2.2 Python代码实现或调用

2.2.3实战案例讲解

案例6信用卡欺诈案例

 

3天上午 聚类算法与特征工程

3.1特征工程

3.1.1数据清洗

3.1.2数据规约

3.1.3特征筛选

3.2聚类算法

3.2.1 K-means

3.2.2混合高斯模型与EM算法

3.2.3密度聚类

案例7K-means和混合高斯模型在银行、电信公司客户分群中的运用

案例8基于密度的聚类在欺诈甄别中的运用

 

3天下午 文本挖掘

3.1文本挖掘

3.1.1 中文编码知识

3.1.2中文分词

3.1.3文本分类

3.1.4主题模型

案例9电商客户评价数据分析

 

课程优惠

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上9折优惠;
同时选择2门课程9折优惠;
同时选择3门以上课程8折优惠;
以上优惠不叠加。


报名流程

1,点击阅读原文中的“现场/远程报名”,在线提交信息;

PS:如需报名多门,在留言中注明,无需多次填写信息~

也欢迎直接联系我们报名:)

2,跟我们确认报名信息,通过订单提交发票信息,支付;

3,开课前发送电子版资料及交通住宿指南。

 

联系方式

魏老师

QQ:

Tel:010-68478566

Mail:


版权声明:本站内容全部来自于腾讯微信公众号,属第三方自助推荐收录。《人才需求大,入门简单,发展空间大,前景好—Python-你会吗》的版权归原作者「经管之家」所有,文章言论观点不代表Lambda在线的观点, Lambda在线不承担任何法律责任。如需删除可联系QQ:516101458

文章来源: 阅读原文

相关阅读

关注经管之家微信公众号

经管之家微信公众号:bbspingguorg-weixin

经管之家

手机扫描上方二维码即可关注经管之家微信公众号

经管之家最新文章

精品公众号随机推荐