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        Python是什么

        • 前3大流行語言

          根據TIOBE最新排名,Python已超越C#,與Java、C一起成為全球前3大最流行語言

        • 應用幾乎無限制

          廣泛用于后端開發、游戲開發、網站開發、科學運算、大數據分析、云計算、圖形開發等領域

        • 各方面地位超然

          在軟件質量控制、提升效率、可移植、組件集成、豐富庫支持等各方面均處于先進地位

        • 簡單易學

          具有簡單、易學、免費、開源、可擴展、可嵌入等優點,它的面向對象甚至比Java和C#.NET更徹底

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        Python就業前景如何

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        Python學完后能做什么

        應用幾乎無限制Python被廣泛用于后端開發、游戲開發、網站開發、科學運算、大數據分析、云計算、圖形開發等領域

        • WEB開發

          服務器端編程,具有豐富的Web開發框架,如Django和TurboGears,快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。

        • 系統網絡運維

          在運維的工作中,有大量重復性工作的地方,并需要做管理系統、監控系統、發布系統等,將工作自動化起來,提高工作效率,這樣的場景Python是一門非常合適的語言。

        • 科學與數學計算

          Python被廣泛的運用于科學和數字計算中,例如生物信息學、物理、建筑、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等,常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

        • 3D游戲開發

          Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架,有很多使用Python開發的游戲,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一個PyWeek的比賽。

        • 圖形界面開發

          Python可編寫桌面圖形用戶界面,還可以擴展微軟的Windows,常用TK、GTK+、PyQt、Win32等。

        • 網絡編程

          除了網絡和互聯網的支持,Python還提供了對底層網絡的支持,有易于使用的Socket接口和一個異步的網絡編程框架Twisted Python.

        哪些產品是Python做的

        麥子如何讓你成為兩年以上工作經驗的Python工程師

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        • 李希

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          精通Windows及Linux系統平臺的運維、大型分布式架構網站的部署和管理,具有15年資深IT從業經驗。

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        • SOros Wang

          Twitter高級大數據工程師

          8年J2EE軟件開發經驗,4年大數據應用架構師經驗。曾任國內多家公司技術總監、架構師Tech Lead。

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        • 彭亮

          雅虎高級大數據工程師

          擅長產品設計與產品戰略規劃,熟悉產品開發及管理流程,對產品運營有著深刻見解。

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        最全面的涵蓋web,爬蟲,大數據,自動化測試

        • 01

          基礎階段

          帶你快速進入Python語言的大門,掌握Pycharm開發工具,Python語言基礎,面向對象,HTML5的基本知識。

        • 02

          爬蟲階段

          學習Python的數據抓取和數據分析技術 ,尤其是學習爬蟲的數據知識。學習Python urllib2等網絡框架,Scrapy爬蟲框架,同時學習MySql等數據,完成12306火車票抓取項目。這個階段學完后,能夠做數據抓取和分析工程師

        • 03

          Web開發階段

          豆瓣和麥子學院網站都是Python做的,我們通過學習Javascript,Flask,Django框架完成麥子和豆瓣的網站開發。同時學習Tnordo,Redis等高級技術讓項目符合商業水準。這個階段學完后可以獨立開發出麥子學院這樣的商業網站

        • 04

          自動化測試及運維階段

          學習Zabb,Selenium,Matplotlib等知識,掌握自動化測試,數據可視化分析,自動化運維等高級內容,為將來往大數據工程師上更進一步打下良好基礎。

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        1

        公共基礎課

        本方向重點學習Python基礎語法、面向對象編程、開發工具。 接著學習關系型數據庫MySQL和服務器廣泛使用的Linux,為后面的方向打下堅實基礎。

        • 01

          Python課程初探

          Java太復雜了,PHP過時了,美國最流行的三大服務器開發語言既沒有Java,也不包括PHP,Python卻身在其中。 在國內,前幾年火爆的安卓開發熱度已經冷卻,Python開發工程師的崗位越來越吃香,我們熟知的豆瓣和知乎就是用Python開發的。通過本次課程的學習,你會初步掌握Python語言的使用以及利用Django框架開發出自己的簡易Blog系統,并初步踏入Web開發工程師的行列。
          · 1圖看懂Python的學習框架 · 1小時掌握Python語言基礎
          · Django的安裝與運用 · 運用Python和Django構建博客
        • 02

          簡易爬蟲實戰

          Python最強大的IDE開發工具,用這個來開發Python商業項目,而非Shell開發
          · pip方法使用
          · pip基本使用
          · pip指定源
          · Virtualenv基本使用
        • 03

          python面向對象編程

          Python從設計之初就已經是一門面向對象的語言,正因為如此,在Python中創建一個類和對象是很容易的。本課程中我們將詳細介紹Python的面向對象編程。
          · 面向對象概念 · 類的定義
          · 類的實例 · 類的變量和屬性
          · 類的方法 · 判別對象類型
        • 04

          Linux操作系統

          linux作為一款開源的操作系統,已經被大多數人所認可,在嵌入式領域中,linux的占用率一直穩居榜首, 掌握好linux下的基本概念,對我們掌握系統編程及驅動開發都非常有利。
          · 介紹/安裝 · Linux的文件系統
          · 常用命令 · 權限管理
          · vim使用 · 網絡管理
          · 程序安裝配置 · shell腳本
        • 05

          MySQL關系型數據庫

          開源領域最廣泛的關系型數據庫,跨平臺
          · 安裝
          · 常用命令
          · sql語句
          · mysql支持的數據類型、運算符
          · 數據庫函數
          · 數據庫優化
          · python操作mysql
        • 06

          Python網絡編程

          學習Python的TCP編程和HTTP編程。Urllib2等網絡編程類庫的使用,同時知道如何用Python進行Http協議,Socket協議的程序編寫;甚至簡易爬蟲的網絡調用
          · 簡介
          · 什么是socket
          · python的scoket模塊使用

        2

        Web開發方向

        本方向將學習html,css,JavaScrip這些基礎的前端知識,以及ajax等交互技術。 接著是對服務端的web開發框架的學習和進階,我們將學習python世界里最流行的2個框架 django 和 flask

        • 01

          HTML5+CSS3快速入門

          學習Web的基礎課程,HTML的語法和CSS的布局樣式。學完這套課程,會熟練掌握HTML4.X和CSS3來做基礎靜態網頁
          · 初識html5+css3 · html網頁結構
          · html5表格表單 · html元素及屬性
          · css3樣式表引入 · css選擇器
          · css層疊性和繼承性 · css優先級
        • 02

          Javascript基礎

          Javascript的基礎語法
          · 簡介
          · 數據類型
          · 流程控制
          · 函數
          · 對象
          · DOM操作
          · 事件
        • 03

          Jquery

          Jquery是JS前端必學的類庫,應用廣泛且方便開發,這里學習Jquery庫的各種應用及實戰
          · jquery基礎
          · jquery選擇器
          · jquery事件
          · jquery DOM
          · jqury動畫
          · jquery ajax
          · jquery使用
        • 04

          Flask框架開發

          輕量級的Web開發框架Flask的學習,很多公司都需要這樣的輕量級開發工程師,我們通過Flask的學習也會完整了解和使用Python的Web開發
          · 安裝 · 調試模式
          · 路由 · 靜態文件
          · 模板渲染 . 訪問請求數據
          · 重定向和錯誤 · 關于響應
          · 會話 · 消息閃現
          · 日志記錄 . 部署web服務器
        • 05

          Django框架開發初級

          最廣泛最完善的Python Web開發框架Django,掌握好這個框架就能夠找到一份很棒的工程師工作。本課程全面的學習Request,Template,View等開發技術,完整實現自己的商業web網站項目
          · 安裝 · mtv和mvc開發模式
          · Django命令行工具 · Django url路由系統
          · Django url路由系統 . Django模板
          · Django靜態文件 · Django models 模型層
          · ORM操作 · admin配置
          · form表單
        • 06

          Django框架開發進階

          最廣泛最完善的Python Web開發框架Django的進階知識,包括ORM,自定義Filter等,完整實現自己的商業web網站項目
          · 自定義標簽 · 自定義過濾器
          · 自定義中間件 · 多數據庫使用
          · 自定義form . 自定義field
          · admin高級定制 · Django國際化
          · Django安全機制 · jango緩存
        • 07

          Ajax初步

          了解和掌握Ajax基本原理,以及作為Python開發工程師需要具備的Ajax調用知識
          · 概述 · 基于ajax實現跨域請求
          · iframe實現偽ajax · ajax數據格式交換
          · XmlHttpRequst對象介紹
          · XmlHttpRequst實現ajax
          · jquery實現ajax
          · 基于django實現前后臺ajax請求交互
          · 錯誤處理
        • 08

          Restful Framework開發

          服務器端接口開發,Restful接口開發供App等客戶端程序的調用
          · 安裝 · 序列化
          · 請求和相應 · 基于類的試圖
          · 身份認證和權限
          · 關系和超鏈接的api
          · Viewsets和路由器
          · 模式和客戶端庫
          · 各api詳解
        • 09

          Django商業緩存應用

          Django要實現商業項目,需要在多個角度考慮好緩存的應用,包括View緩存,Template緩存,數據庫緩存,Redis的結合緩存等等 。學了這個課程,你才能開發出真正商業級別的應用
          · Django緩存框架及配置介紹 · memcached解析
          · filesystem緩存解析 · databas緩存解析
          · 其他緩存介紹 · 緩存配置與使用
          · redis緩存項目實例
          · Django緩存優化性能評估
        • 10

          Django網站部署

          商業項目的部署和發布,學習最廣泛應用的應用服務器Nginx ,采用uWSGI的部署方式。讓你輕松把Web進行互聯網的發布
          · 什么是nginx和uwsgi · 部署環境搭建
          · 開啟memcahed · 使用mysql
          · django服務器安全 · 腳本自動化
          · Django+tornado+nginx部署
          · Django+niginx+uwsgi部署9django的多服務器分離
          · Django+mod_wsgi+Apache部署
          · Django+gunicorn+nginx部署
        • 11

          django項目實戰之購物系統

          本課程將使用Python語言與Django Web開發框架搭建一個強大的購物系統。通過本項目的學習,全面系統地掌握使用Django開發出功能強大的網站, 更重要地是讓學員掌握Web開發從設計到部署的一整套流程,有能力根據自身需求去實現功能或者在現有基礎上進行擴展。
          · 課程概述 · 開發前準備工作
          · 團隊開發流程介紹 · 版本控制工具及Git的使用
          · 通用購物系統需求分析 ·書寫項目文檔
          · 模型變更與同步 · m-msg試圖文件架構
          ·數據庫使用 · 購物車模型設計
          · 使用session · 添加購物車表單及處理表單
          · 使用admin管理模型
          · 分類及產品模型的設計和實現
          · 系統模塊劃分及大型web結構
          · 完善項目目錄結構與添加產品分類

        3

        爬蟲方向

        現在是大數據時代,獲取海量數據的方法實在是太重要了。 本方向老師會手把手帶著你寫出各種類型網站的爬蟲,輕松爬取海量數據。

        • 01

          簡易爬蟲程序開發-豆瓣,百度,文學網站爬取

          利用Python的類庫:urllib3,request等來實現簡易的爬蟲功能。結合豆瓣,百度圖庫,文學網站爬取
          · 爬蟲簡介 · http協議介紹
          · urlib庫介紹 · 正則介紹
          · re模塊介紹 · 糗事百科爬蟲編寫
          · requests庫介紹 · 豆瓣電影爬蟲編寫
          · 豆瓣登陸爬蟲編寫 · 線程認識
          · 百度圖片下載爬蟲編寫
        • 02

          Scrapy爬蟲框架實戰

          著名爬蟲開發框架Scrapy的開發實戰,包括spider , crawlSpider,pipline等的具體學習,圍繞具體的新聞爬蟲程序練習
          · 介紹/安裝 · scrapy基本使用步驟介紹
          · scrapy命令行工具 · scrapy重要組件
          · scrapy中的重要對象 · scrapy內置服務介紹
          · 對“西刺”代理網站抓取 · “西刺”代碼解讀
          · 深入理解爬蟲原理 · 多級頁面抓取技巧
          · 圖片抓取 · 代理ip的使用
          · cookie的使用 · js處理技巧
          · 部署工具scrapyd介紹 · 部署scrapy到scrapyd
        • 03

          項目:12306火車票爬票搶票神器

          用爬蟲技術實現12306爬票和搶票,讓你春節回家無憂
          · 項目介紹及環境搭建 · 網站數據分析
          · http協議解析 · requests使用
          · html基本結構介紹 · 解析庫Beautiful Soup介紹
          · 獲取12306的鐵路局數據 · JSON 與 URL 編碼
          · 獲取12306的代售點數據 · 列車相關數據頁面分析
          · 獲取12306的所有路線信息 · 屏蔽爬蟲的幾種方法及應對
          · 自動識別并填寫驗證碼 · 獲取列車正晚點信息
          · 持久化代售點信息到mysql · 代碼重構使用scrapy框架
          · 多級請求 — 獲取 12306 站點中的客運站數據

        4

        微信小程序開發

        微信小程序可以說是當前最大的技術風口之一,無論是圈粉還是轉化,微信夠提供了海量的流量,所以掌握小程序開發,會讓我們更有競爭力。 可以結合web開發方向對后端的相關知識有所了解,做一個前后端通吃的全棧工程師,在職業生涯更有競爭力。

        • 01

          HTML5+CSS3快速入門

          學習Web的基礎課程,HTML的語法和CSS的布局樣式。學完這套課程,會熟練掌握HTML4.X和CSS3來做基礎靜態網頁
          · 初識html5+css3 · html網頁結構
          · html5表格表單 · html元素及屬性
          · css3樣式表引入 . css選擇器
          · css層疊性和繼承性 . css優先級
        • 02

          Javascript基礎

          Javascript的基礎語法
          · 簡介
          · 數據類型
          · 流程控制
          · 函數、5對象
          · DOM操作
          · 事件
        • 03

          Jquery

          Jquery是JS前端必學的類庫,應用廣泛且方便開發,這里學習Jquery庫的各種應用及實戰
          · jquery基礎
          · jquery選擇器
          · jquery事件
          · jquery DOM
          · jqury動畫
          · jquery ajax
          · jquery使用
        • 04

          微信公眾號開發

          本門課程會以微信公眾平臺開發為主線,以自動問答系統為試驗場,帶領大家熟悉基礎條件的準備、調試工具、重要接口的功能和調用方法,以及產品層面該如何與你的應用結合,期間使用到的技術包括 JS、CSS、Node、Express、WeChat SDK,使用到的工具包括:NPM、PostMan。
          · 開發簡介 · 開發準備
          · 調試工具介紹 · 菜單管理接口開發
          · 內嵌網頁開發 · 問答系統功能規劃
          · 問答系統腳手架之建模
          · 問答系統服務端實現之用戶同步
          · 問答系統服務端實現之菜單同步
          · 問答系統服務端實現之問答功能
          · 問答系統服務端實現之問答歷史
          · 問答系統服務端實現之隨機歷史
        • 05

          微信小程序開發系列課程

          國內最全面最優質的微信小程序開發課程,由網紅大咖老師王皓主講 。從零起步開發完善的微信小程序 。
          · 起步 · 框架
          · 視圖 · 組件
          · 案例 · 接口
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        5

        桌面客戶端開發

        通過python開發出跨平臺的桌面端應用。這是一個補充方向,可做為技能拓展。

        • 01

          Tkinter基本編程知識

          Tkinter是最簡易易用的桌面庫,我們學習開發一個跨平臺的記事本。包括Config配置,Widget,事件Event,Menu,Toolbar,Messagebox,StatusBar
          · tkinter簡介 · tkinter架構分析
          · config配置外觀 · widget style組件外觀屬性
          · 事件Events and Bindings · 菜單Menu介紹
          · BaseWindow-TopLevel介紹
          · 工具欄Toolbar
          · nessagebox介紹
          · 狀態欄statusbar介紹
          · 擴展學習更多的Widget
          · Grid布局
        • 02

          Tkinter開發簡易記事本

          Tkinter是最簡易易用的桌面庫,我們學習開發一個跨平臺的記事本。包括Config配置,Widget,事件Event,Menu,Toolbar,Messagebox,StatusBar
          · 項目介紹及演示
          · 項目分析
          · 菜單實現Menu
          · Toolbar
          · Ststusbar
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        • 03

          使用pyqt開發windows gui程序及打包

          這是一門python GUI編程的項目實戰課程,目標是讓學員學會使用pyqt設計基本的GUI程序
          · label控件使用 · button控件使用
          · 打包pyqt程序 · 百度語音識別開發系列
          · 顯示與更改圖片 · 炫酷的出場,啟動界面
          · 添加一個菜單欄 · 實現打開文本并讀取數據
          · 模擬輸入,手輪和滑塊控件 · 運行時警告之彈窗的使用
          · 交互之單文本框的使用 · 批量操作excel中的數據
          · python gui框架簡介/pyqt介紹
          · 搭建python開發pyqt程序的環境
          · 理解信號與槽之qt的核心理念
          · 單項選擇,radiao和button的使用
          · 運行時獲取用戶輸入,彈出彈框
          · 向office開刀讀取excel和word中的數據
          · 多行文本框-顯示程序運行狀態告別print
        • 04

          項目:手把手帶你制作語音類APP

          本課程為項目課,是對pyqt開發windows gui程序的一個綜合運用。本課程內容涉及pyqt的基本控件使用,百度語音合成的使用方法,軟件試用和注冊的實現方法,學習一些音頻處理相關的python擴展包。最終學習成果是一款PC端聽書軟件
          · 項目/語音介紹 · windows離線語音合成
          · 語音合成協議分析 · 獲取用戶輸入文本并處理
          · 試聽/測試云端語音 · 語音合成參數調節
          · 注冊界面設計 · 使用python自動發送郵件
          · 用戶電腦用戶生成注冊碼 · 軟件使用功能實現
          · 保存用戶滿意的語音功能 · 突破500字限制
          · 顯示轉換進度功能實現 · 打包發布,其他功能討論
          · 調用云端api
          · 從txt和word及pdf中加載文字轉換成語音
          · 程序界面設計及云端程序開發

        6

        可視化編程

        數據分析可以分析用戶的真正需求,為公司帶來更好的決策。本方向將了解數據分析流程(數據獲取,數據清洗,數據分析,數據展示),學習常用的python數據分析庫。

        • 01

          AI時代人工智能入學指南

          本課程入門課,將介紹AI首選語言,人工智能核心,該怎么學,一些案例和算法介紹。
          · 背景介紹
          · 需要知識點介紹
        • 02

          科學計算庫Numpy

          Numpy是一個基礎性的Python庫,為我們提供了常用的數值數組和函數,可用來存儲和處理大型矩陣。本套課程就詳細和大家介紹下Numpy的相關用法。
          · 概述 · 安裝
          · python List的特點 · numpy登場之初見
          · numpy的容錯性 · numpy.array的各種初始化
          · arange介紹 · linspace介紹
          · random介紹 · nomal介紹
          · numpy.array的基本操作
        • 03

          數據分析處理庫Pandas

          pandas是一個流行的開源Python項目,它的名稱取panel data(面板數據,一個計量經濟學的術語)和Python data analysis(Python數據分析)的意思。
          · 概述/安裝 · pandas快速入門
          · 實例之MovieLens電影數據分析 · pandas核心數據結構
          · pandas基礎運算 · pandas索引
          · mock測試用例 · 項目介紹
          · 視覺重構 · 源碼安裝Lamp之MySQL安裝
          · 源碼安裝Lnmp環境 · 構造形狀特輯
          · 文本樣式的使用 · 網格與圖層的使用
          · 對齊與分布的使用
          · 源碼安裝Lamp環境之安裝php和apache
        • 04

          可視化庫Matplotlib

          matplotlib是一個基于Numpy的繪圖庫,本課程將詳細為大家介紹可視化庫Matplotlib在人工智能領域的相關應用。
          · 課程簡介/環境搭建 · Numpy簡介
          · 散點圖 · 折線圖
          · 條形圖 · 直方圖
          · 餅狀圖 · 箱形圖
          · 顏色和樣式 · 面向對象 vs Matlab Style
          · 子圖 subplot · 多圖figure
          · 網格 · 圖例 legend
          · 坐標軸范圍 · 坐標軸刻度
          · 常用標簽機過濾器 · 注釋
          · 文字 · Tex公式
          · 工具欄 · 區域填充
          · 形狀 · 樣式 美化
          · 極坐標 · 函數積分圖
          · 散點條形圖 · 球員能力圖
          · 股票K線圖
        • 05

          Seaborn可視化庫

          seaborn是斯坦福大學出的一個非常好用的可視化包。為了控制matplotlib圖表的外觀,seaborn模塊自帶許多定制的主題和高級的接口...本套課程和大家介紹的主要是Seaborn可視化庫繪圖方法的演示,基于模板展示可視化效果。
          · 介紹/安裝 · Seaborm圖形樣式
          · 去除軸刺 · 暫時設置圖形樣式
          · 重寫seaborm風格的元素 · 縮放繪圖元素
          · 建立調色板 · 定性調色板
          · 順序調色板 · 偏離調色板
          · 設置默認調色板 · 繪制單變量分布
          · 繪制雙變量分布 · 可視化數據集中的成對關系
          · 分類散點圖 · 類別內的觀察分布
          · 類別內的統計估計 · 繪制“寬幅”數據
          · 繪制多面板分類圖 · 繪制線性回歸模型函數
          · 適合不同類的模型 · 調整其他變量
          · 控制圖大的大小和形狀 · 在其他情況下繪制回歸圖
          · 繪制小數倍的數據集 · 繪制數據集中的成對關系

        7

        AI人工智能和機器學習

        最具想象力的方向,是當下最火熱的技術,李開復強烈推崇。 今日頭條的個性化推薦為什么那么精準,抖音為什么讓人著迷,里面的推薦算法起到了很重要的作用。 本方向將會學習常用的機器學習算法,可以與 pyhton數據分析方向結合學習,成為更加搶手的人工智能工程師

        • 01

          線性回歸算法

          回歸算法數學原理推導,公式含義形象解讀,從零開始推導線性回歸算法的由來以及求解方法。
          · 概述
          · 誤差項分析
          · 似然函數求解
          · 目標函數推導
          · 線性回歸求解
        • 02

          梯度下降原理

          本課程簡介紹梯度下降原理,下降方法對比,等等從0開始
          · 梯度下降原理
          · 梯度下降方法對比
          · 學習率對結果的影響
        • 03

          邏輯回歸算法

          本課程講解邏輯回歸算法原理,和邏輯回歸算法求解
          · 邏輯回歸算法原理推導
          · 邏輯回歸求解
        • 04

          Python實現邏輯回歸與梯度下降

          本課程通過幾個案例來詳細展示python實現邏輯回歸任務概述。
          · 概述
          · 完成梯度下降模塊
          · 停止策略與梯度下降案例
          · 實驗對比結果
        • 05

          使用Python分析科比生涯數據

          本課程是機器學習實戰課程,為大家介紹的是使用Python分析科比生涯數據,以幫助大家更好的掌握相關機器學習理論知識,同時將理論應用于具體的實踐
          · 科比數據集簡介
          · 數據預處理
          · 建模
        • 06

          案例實戰-信用卡欺詐檢測

          本課程為人工智能案例實戰課程,主要是使用前面學習的內容做信用卡欺詐檢測的實操,將理論應用于實戰,幫助大家更好掌握相關知識
          · 案例背景和目標 · 樣本不均衡解決方案
          · 下采樣策略 · 交叉驗證
          · 模型評估方法 · 正則化懲罰
          · 邏輯回歸模型 · 混淆矩陣
          · 邏輯回歸閾值對結果的影響
          · SMOTE樣本生成策略
        • 07

          算法:決策樹

          本課程將詳細介紹決策樹的組成,剪枝,衡量標準。等從0開始。
          · 決策樹概述
          · 衡量標準熵
          · 決策樹構造實例
          · 信息增益率
          · 決策樹剪枝策略
        • 08

          決策樹Sklearn實例

          本課程將詳細介紹決策樹的參數,和可視化,sklearn庫的介紹和參數選擇。
          · 決策樹復習
          · 決策樹涉及參數
          · 決策樹構造實例
          · sklearn參數選
        • 09

          算法:隨機森林與集成算法

          本課程將介紹集成算法-隨機森林詳細介紹特性重要性衡量/提升模型和堆疊模型。
          · 集成算法 隨機森林
          · 特征重要性衡量
          · 提升模型
          · 堆疊模型
        • 10

          Kaggle競賽案例-泰坦尼克獲救預測

          Kaggle競賽案例——泰坦尼克獲救預測 Kaggle是由聯合創始人、首席執行官安東尼·高德布盧姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨爾本創立的,主要為開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、托管數據庫、編寫和分享代碼的平臺。本課程詳細講解,數據預處理,回歸模型,隨機森林,特征選擇。
          · 數據介紹
          · 數據預處理
          · 回歸模型
          · 隨機森林模型
          · 特征選擇
        • 11

          貝葉斯算法

          本課程主要是貝葉斯算法原理講解,基于實例演示如何用貝葉斯算法完成實際的任務,希望幫助初學者更好理解貝葉斯算法
          · 貝葉斯算法概述
          · 貝葉斯推導實例
          · 貝葉斯拼寫糾錯實例
          · 垃圾郵件過濾實例
          · 貝葉斯實現貧拼寫檢查器
        • 12

          案例:Python文本數據分析

          本課程將通過對文本分析關鍵詞提取,相似度計算,最后使用貝葉斯算法進行新聞分類
          · 文本分析與關鍵詞提取
          · 相似度計算
          · 新聞數據與任務簡介
          · 4TF-IDE關鍵詞提取
          · LDA建模
          · 基于貝葉斯算法進行新聞分類
        • 13

          KMEANS聚類

          本課程詳細介紹KMEANS算法原理,工作流程迭代可視法展示,幫助新手快速入門。
          · KMEANS算法概述
          · KMEANS工作流程
          · KMEANS迭代可視法展示
        • 14

          DBSCAN聚類

          本課程詳細介紹DBSCAN聚類算法及工作流程和迭代可視法展示。幫助新手快速入門。
          · DBSCAN工作流程
          · DBSCAN聚類算法
          · DBSCAN迭代可視法展示
        • 15

          案例:聚類實踐

          本課程聚類案實例實戰簡介。
          · 多種聚類算法概述
          · 聚類案例實例
        • 16

          算法:線性支持向量機

          本課程介紹支持向量機要解決的問題,距離與數據的定義,支持向量的作用等。幫助同學們快速掌握支持向量機的使用和原理。
          · 支持向量機要解決的問題
          · 距離與數據的定義
          · 目標函數
          · 目標函數求解
          · SVM求解
          · 支持向量的作用
        • 17

          非線性支持向量機

          本課程簡單介紹,非線性支持向量機軟間間隔問題,SVM核變換 。
          · 軟間隔問題
          · SVM核變
        • 18

          算法:推薦系統

          本課程詳細介紹推薦系統的應用,任務及實現原理,幫助同學們快速掌握推薦系統相關技術
          · 開場 · 推薦系統應用
          · 推薦系統要完成的任務 · 相似度計算
          · 基于用戶的協同過濾 · 基于物品的協同過濾
          · 隱語義模型
          · 隱語義模型求解
          · 模型評估標準
        • 19

          案例:推薦系統實踐

          本課程介紹Surprise庫的使用,幫助同學快速掌握使用Surorise庫來實現推薦系統
          · Surprise庫與數據簡介
          · Surprise庫使用方法
          · 得出推薦商品結果
        • 20

          案例:SVM實踐

          本課程介紹sklearn求解支持向量機,SVM參數選擇,幫同學們理解SVM.
          · sklearn求解支持向量機
          · SVM參數選擇
        • 21

          算法:時間序列AIRMA模型

          本課程詳細介紹ARIMA模型,相關函數評估方法,建立ARIMA模型,和參數選擇。幫助同學們快速理解時間序列AIRMA模型。
          · 數據平穩性與差分法
          · ARIMA模型
          · 相關函數評估方法
          · 建立ARIMA模型
          · 參數選擇
        • 22

          案例:時間序列預測任務

          本課程介紹pandas相關使用,tsfresh庫的使用,股票預測案例,報表可視化等。幫助同學們掌握 時間序列預測的相關知識。
          · Padhas生成時間序列 · Padhas數據重采樣
          · Padhas滑動窗口 · 股票預測案例
          · 使用tsfresh庫進行分類任務
          · 維基百科詞條EDA
          · 多特征之間關系分析
          · 報表可視化分析
          · 紅牌和膚色的關系
        • 23

          算法:Xgboost提升算法

          本課程詳細介紹Xgboost算法的使用,及關系可視化展示。
          · Xgboost算法概述
          · Xgboost模型構造
          · Xgboost建模衡量標準
          · 峰度與偏度
          · 數據對數變換
          · 數據分析維度
          · 變量關系可視化展示
        • 24

          案例:Xgboost調參實例

          本課程詳細介紹Xgboost的使用,幫助同學們快速掌握Xgboost的使用。
          · Xgboost安裝 · 保險賠償任務概述
          · Xgboost參數定義 · 基礎模型定義
          · 樹結構對結果的影響 · 學習率與采樣對結果的影響
          · Hierachical Softmax · CBOW模型實例
          · CBOW求解目標
          · 銻度上升求解
          · 負采樣模型
        • 25

          計算機視覺挑戰

          本課程介紹深度學習背景, 用K近鄰來進行分類 ,超參數與交叉驗證,來帶領同學們走進深度學習的神奇世界。
          · 深度學習概述
          · 挑戰與常規套路
          · 用K近鄰來進行分類
          · 超參數與交叉驗證
        • 26

          神經網絡必備基礎知識點

          本課程介紹神經網絡必備基礎知識點,為后面的機器學習打下堅實的基礎。
          · 線性分類
          · 損失函數
          · 正則化懲罰
          · softmax分類器
        • 27

          最優化與反向傳播

          本課程介紹最優化和反向傳播。
          · 最優化形象解讀
          · 最優化問題細節
          · 反響傳播
        • 28

          神經網絡整體架構

          本課程介紹神經網絡的架構,通過實例演示,幫助同學們快速掌握神經網絡架構,為以后打下堅實基礎。
          · 整體架構
          · 實例演示
          · 過擬合解決方案
        • 29

          案例實戰CIFAR圖像分類任務

          本課程通過案例詳細講解cifar圖像分類任務,幫助同學,快速,深入的理解cifar圖像分類任務。
          · cifar分類任務
          · 分模塊構造神經網絡
          · 訓練神經網絡完成分類任務
          · 感受神經網絡的強大
        • 30

          語言模型

          本課程介紹自然語言處理與深度學習,語言模型等知識,帶領同學們快速入門。
          · 開篇
          · 自然語言處理與深度學習
          · 語言模型
          · N-gram模型
          · 詞向量
          · 神經網絡模型
        • 31

          自然語言處理

          本課程講解 CBOW模型實例及求解目標等相關知識點,讓同學們盡快掌握相應技術。
          · Hierarchical Softmax
          · CBOW模型實例
          · CBOW求解目標
          · 銻度上升求解
          · 負采樣模型
        • 32

          使用word2vec進行分類任務

          本課程通過影評情感分類項目,帶領大家掌握基于詞袋模型訓練分類器,word2vec輸入數據等技術。
          · 影評情感分類
          · 基于詞袋模型訓練分類器
          · 準備word2vec輸入數據
          · 使用gensim構建word2vec詞向量
        • 33

          Gensim中文詞向量建模

          本課程介紹使用Gensim庫構造詞向量,維基百科中文數據處理,Gensim構造word2vec模型和測試模型相似度結構。幫助各位同學快速掌握相關知識點。
          · 使用Gensim庫構造詞向量
          · 維基百科中文數據處理
          · Gensim構造word2vec模型
          · 測試模型相似度結果
        • 34

          Tensorflow框架

          TensorFlow,以下簡稱TF,是Google去年發布的機器學習平臺,發布以后由于其速度快,擴展性好,推廣速度還是蠻快的。江湖上流傳著Google的大戰略,Android占領了移動端,TF占領神經網絡提供AI服務,未來的趨勢恰好是語音圖像以及AI的時代,而Google IO上發布的Gbot似乎正是這一交叉領域的初步嘗試。
          · 安裝 · 變量
          · 變量訓練 · 線性回歸模型
          · 邏輯回歸框架 · 邏輯回歸迭代
          · 神經網絡模型 · 完成神經網絡
          · 卷積神經網絡模型 · 卷積神經網絡參數
        • 35

          Mnist手寫字體識別

          本課程將介紹神經網絡模型概述,tensorflow參數,卷積簡介,構造網絡結構,訓練網絡模型等知識
          · 神經網絡模型概述
          · tensorflow參數
          · 卷積簡介
          · 構造網絡結構
          · 訓練網絡模型
        • 36

          機器學習套路與BenchMark

          本課程介紹HTTP檢測任務與數據挖掘的核心以及BenchMark的作用,幫助同學們快速掌握相關知識。
          · HTTP檢測任務與數據挖掘的核心
          · 論文的重要程度
          · BenchMark概述
          · BenchMark的作用
        • 37

          案例:探索性數據分析-賽事數據集分析

          本課程通過實際案例講解數據分析的各個知識點,生動形象幫助同學記憶。
          · 開場 · 數據背景介紹
          · 數據讀取與預處理 · 數據切分模塊
          · 缺失值可視化分析 · 特征可視化展示
          · 多特征之間的關系分析 · 報表可視化分析
          · 紅牌和膚色的關系
        • 38

          案例:探索性數據分析-農糧數據分析

          本課程通過實際案例講解數據分析,數據可視化,提高同學們的學習熱情。
          · 數據背景簡介
          · 數據切片分析
          · 單變量分析
          · 峰度與偏度
          · 數據對數變換
          · 數據分析維度
          · 變量關系可視化展示
        綜合評分
        10.00
        • 課程質量 10.00
        • 老師滿意度 10.00
        • 簡潔易懂 10.00
        全部評價
        • 周安偉
          45分鐘前
          作為一個剛入門的前端工程師,用這個視頻教程作為學習 Vue 真是太好了,主要之前沒怎么接觸過模塊化設計,網上對將這些方面的又不是很多。這個教程很 nice。1 天半看了 1/3 了,毫無難度,通俗易懂。唯一的一點不足就是這不是 Vue 2.0 的,有些不一樣的地方我還得翻官方文檔去改。但總的來說很好。點贊!
          老師回復:感謝支持~ 能學會使用 Vue 開發實戰項目就是本門課的宗旨~由于課程錄制時間比較早選擇的是 1.0 的。
        • 周安偉
          45分鐘前
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        • 周安偉
          45分鐘前
          作為一個剛入門的前端工程師
        • 周安偉
          45分鐘前
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