简介:Python人工智能工程师就业特训营

课程章节

第01课 环境安装&软件使用

第02课 Python起步

第03课 数据类型:标量类型

第04课 操作数据:运算

第05课 数据结构:非标量类型之序列

第06课 数据结构:非标量类型之映射

第07课 操作数据:流程控制

第08课 实践项目:ToDoList待办事项程序

第09课 抽象封装:函数1

第10课 抽象封装:函数2

第11课 模块和库

第12课 异常处理

第13课 Python语法糖

第14课 Python标准库

第15课 类(初级)

第16课 类( 高级 )

第17课 飞机大战(上)

第18课 飞机大战(下)

第19课 Matplotlib-绘图库的介绍

第20课 Matplotlib-绘制折线图和标注的实现及使用场景介绍

第21课 Matplotlib-绘制散点图和柱形图的实现及使用场景介绍

第22课 Matplotlib-绘制饼图和直方图的实现及使用场景介绍

第23课 numpy库的介绍

第24课 numpy实现雨滴的均匀分布和模拟正态分布

第25课 numpy类型数据属性、类型的查看和数组的运算-学生成绩权重运算

第26课 numpy类型数据的合并、分割和io读写操作

第27课 pandas的介绍

第28课 DataFrame、Series结构数据的索引、赋值、排序操作

第29课 DataFrame、Series结构数据的算术运算和逻辑运算及自定义运算

第30课 pandas实现绘图以及csv/hdf5等类型数据的读写操作和使用场景

第31课 粗糙数据缺失的处理和数据离散化(数据分段)-股票数据离散化实战

第32课 比较不在同一张表的据之间的关系-按行合并和按key合并

第33课 常用的分类汇总表格-交叉表和透视表

第34课 对数据集进行分组,然后对每组进行统计分析-分组与聚合

第35课 地震数据分析项目(一)

第36课 地震数据分析项目(二)

第37课 地震数据分析项目(三)

第38课 商城数据分析项目(一)

第39课 商城数据分析项目(二)

第40课 商城数据分析项目(三)

第41课 机器学习概述

第42课 一元线性回归

第43课 多元线性回归

第44课 逻辑回归

第45课 KNN算法

第46课 K-means算法

第47课 决策树(上)

第48课 决策树(下)

第49课 贝叶斯算法

第50课 SVM支持向量机(上)

第51课 SVM支持向量机(中)

第52课 SVM支持向量机(下)

第53课 主成分分析PCA1

第54课 主成分分析PCA2

第55课 文本分类和图像识别

第56课 深度学习入门

第57课 tensorflow使用

第58课 感知机

第59课 多层神经网络,BP传播算法

第60课 Linux

第61课 常用的Linux命令及选项

第62课 Linux系统命令

第63课 MySQL 数据库的认识和基本使用

第64课 数据库的基础操作

第65课 数据库的进阶操作(一)

第66课 数据库的进阶操作(二)

第67课 数据库编程及数据库高级概念

授课讲师

创客学院

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