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    数据分析

    数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、数据分析-特征工程和结果可视化、pyechart模块动态可视化

    培养方向:
    理解随机变量的数字特征的概念和性质;会利用性质计算随机变量的数字特征;
    掌握数据分析涉及到的相关概念,了解如何获取数据以及特征工程,熟悉相关模块的使用;
    能够认识数据、了解数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作;
    了解可视化过程;图形绘制;掌握Matplotlib模块

    机器学习、深度学习

    词云、分类算法、聚类算法、 回归类算法、关联算法、神经网络的思想、 神经网络的数学基础、 神经网络的最优化、 卷积神经网络、 深度学习网络模型
    培养方向:
    掌握常用的机器学习算法,深入接触项目案例,在理解算法的基础上,掌握算法在实际项目中的应用

    深度学习框架-Pytorch、深度学习框架

    张量、 数据准备、 深度学习网络结构、 损失函数和优化器、 模型的保存和加载、 TensorFlow+PaddlePaddle

    培养方向:
    了解人工智能领域中主流的开发框架,如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等......

    项目实战及考核

    分析项目需求、数据清洗及补值、训练数据模型、结果分析及预测

    培养方向:
    掌握人工智能领域中的图像识别技术,对行业中流行的数据模型和算法有所了解......

    项目一:葡萄酒品质鉴定
    Python培训项目-葡萄酒品质鉴定
    项目二:挖掘超市商品之间的隐秘关系
    Python培训项目-挖掘超市商品之间的隐秘关系
    项目三:比价平台数据爬取
    Python培训项目-比价平台数据爬取
    项目四:仿《易果生鲜》在线商城
    Python培训项目-仿《易果生鲜》在线商城
    • 项目一

      葡萄酒品质鉴定

    • 项目二

      挖掘超市商品之间的隐秘关系

    • 项目三

      比价平台数据爬取

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      仿《易果生鲜》在线商城

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