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教学主题 教学内容
第一章:
Scikit-Learn
机器手机版

1.1什么是机器手机版; 1.2机器手机版的类型; 1.3机器手机版的流程; 1.4机器手机版中的基本问题分类; 1.5机器手机版中的数据预处理; 1.6一元线性回归; 1.7模型的过拟合与欠拟合; 1.8岭回归; 1.9多项式回归; 1.10决策树原理、构建过程及API; 1.11自适应增强算法和随机森林算法原理及API; 1.12逻辑分类算法及API; 1.13朴素贝叶斯算法原理及API; 1.14评估分类效果-交叉验证; 1.15评估分类效果-混淆矩阵; 1.16评估分类效果-分类报告; 1.17超参数优选-验证曲线; 1.18超参数优选-手机版曲线; 1.19超参数优选-网格搜索; 1.20支持向量机算法原理及API; 1.21K-Means算法原理及API; 1.22DBSCAN算法原理及API; 1.23均值漂移算法原理及API; 1.24凝聚层次算法原理及API;

第二章:
深度手机版

2.1深度手机版框架Tensorflow介绍; 2.2Tensorflow的特点; 2.3Tensorflow安装; 2.4Tensorflow的结构; 2.5Tensorflow数据流; 2.6图; 2.7OP; 2.8会话; 2.9张量介绍; 2.10张量操作; 2.11Tensorflow变量; 2.12可视化Tensorboard; 2.13Tensorflow实现线性回归; 2.14Tensorflow队列; 2.15Tensorflow线程; 2.16Tensorflow文件读取流程; 2.17Tensorflow文件读取API; 2.18Tensorflow读取CSV文件; 2.19Tensorflow读取图片; 2.20Tensorflow读取二进制文件; 2.21神经网络体; 2.22神经网络的发展; 2.23神经网络的特点; 2.24神经网络的组成; 2.25浅层人工神经网络模型; 2.26卷积神经网络; 2.27Tensorflow分布式

第三章:
阶段app

3.1基于用户相似度的推荐引擎; 3.2手写体数字识别; 3.3汽车质量评估;

第四章:
综合app必威

"4.1爬取豆瓣电影数据,利用Python数据分析工具分析电影评分、用户数据并可视化,基于推荐引擎进行电影推荐"; "4.2爬取房价数据,进行数据清洗、数据预处理、数据分析以及数据可视化,利用机器手机版建模,进行房价预测"

教学目标

可掌握的核心app:1)掌握机器手机版常用回归、分类以及聚类算法原理及API使用; 2)掌握机器手机版算法超参数优选方法,并训练模型; 3)掌握深度手机版框架Tensorflow的原理及常用API的使用; 4)掌握神经网络的特点及原理; 5)在数据分析师的体之上进一步增加核心竞争力; 6)迈进数据挖掘和必威大门,掌握必备的入门条件

教学主题 教学内容
第一章:
Excel数据分析

1.1Excel体操作; 1.2Excel公式介绍; 1.3Excel逻辑函数; 1.4Excel统计函数; 1.5Excel查找函数; 1.6Excel引用函数; 1.7Excel数学函数; 1.8Excel日期时间函数; 1.9Excel文本函数; 1.10Excel信息函数; 1.11Excel数组; 1.12Excel图表; 1.13Excel数据透视表; 1.14Excel订单表; 1.15Excel游戏数据; 1.16Excel日报分析; 1.17Excel留存分析;

第二章:
数据分析工具
Numpy

2.1Numpy介绍; 2.2Numpy的特点; 2.3Numpy的核心多维数组; 2.4数组的索引; 2.5数组的切片切片; 2.6数组的属性; 2.7Numpy基本数据类型; 2.8Numpy自定义数据类型; 2.9改变数组的维度; 2.10常用统计学指标介绍; 2.11读取文件; 2.13移动均线; 2.14线性拟合; 2.15多项式拟合; 2.16矩阵运算; 2.17Numpy数组的多种运算; 2.18矢量操作

第三章:
数据分析工具
Pandas

3.1Pandas介绍; 3.2Pandas核心数据结构Series; 3.3Pandas核心数据结构DataFrame; 3.4Pandas时间序列; 3.5查看DataFrame数据; 3.6修改DataFrame数据; 3.7增加DataFrame数据; 3.8删除DataFrame数据; 3.9描述分析数据; 3.10Pandas读取CSV文件; 3.11Pandas读取Excel文件; 3.12Pandas读取其他格式文件; 3.13Pandas分组聚合; 3.14Pandas透视表; 3.15Pandas交叉表; 3.16Pandas合并数据; 3.17Pandas清洗数据; 3.18Pandas标准化数据; 3.19Pandas转换数据; 3.20Jupyter的使用;

第四章:
数据可视化工具
matplotlib

4.1绘图入门; 4.2设置线条样式; 4.3设置坐标刻度; 4.4设置坐标轴显示以及位置; 4.5设置图例; 4.6创建figure; 4.7设置主次刻度; 4.8绘制网格; 4.9为图面添加注释; 4.10设置子图; 4.11条形图; 4.12饼图; 4.13填充颜色; 4.14散点图; 4.15等高线图; 4.16直方图;

第五章:
数据分析工具
Tableau

5.1Tableau介绍; 5.2Tableau新手上路; 5.3数据源基本操作; 5.4数据连接方式; 5.5多表数据连接; 5.6异构数据混合; 5.7提取数据; 5.8app表-常规操作; 5.9app表-编辑元数据; 5.10app表-字段操作; 5.11app表-演示集成员对总额的贡献程度; 5.12Tableau函数与计算; 5.13Tableau排序与筛选器; 5.14Tableau参数; 5.15Tableau图表分析; 5.16Tableau地图绘制与图像; 5.17Tableauapp图表类型;

第六章:
阶段app

6.1泰坦尼克号生存分析; 6.2租房信息分析; 6.3金融量化分析

教学目标

可掌握的核心app:1)熟练掌握官网据常用工具; 2)熟练掌握常用数据可视化工具; 3)掌握数据清洗、数据预处理技术; 4)可基于业务对各种指标进行分析并将结果可视化; 5)成为一个合格的数据分析师

教学主题 教学内容
第一章:
网络爬虫体

1.1爬虫体的介绍和概念; 1.2爬虫的流程; 1.3搜索引擎的app原理和局限以及robots协议; 1.4http和http的概念; 1.5浏览器发送请求的流程; 1.6url的形式和http的内容和请求头以及get请求和post请求; 1.7requests模块发送请求和获取网页的字符串; 1.8requests保存图片; 1.9requests模块发送带headers的请求和带参数的请求; 1.10requests模块发送post请求; 1.11requests模块使用代理; 1.12requests模拟登陆的三种方式; 1.13寻找post的地址; 1.14寻找js和分析js; 1.15数据的分类; 1.16json模块的手机版; 1.17正则和原始字符串; 1.18xml的了解; 1.19xpath的语法; 1.20lxml模块; 1.21selenium的入门使用; 1.22浏览器驱动的安装; 1.23模拟登陆; 1.24网络水军的操作; 1.25打码平台的使用; 1.26验证码识别总结; 1.27元素定位的方法和iframe的切换和selenium使用的注意点;

第二章:
Scrapy框架

2.1scrapy的介绍; 2.2scrapy的流程; 2.3sacrapy的入门使用; 2.4pipeline的介绍; 2.5logging模块的使用; 2.6构造请求; 2.7item的介绍和使用; 2.8debug信息的认识; 2.9scrapy shell的使用; 2.10scrapy ettings和管道的深入; 2.11crawlspider爬虫案例; 2.12crawlspdier爬虫介绍; 2.13下载中间件的手机版; 2.14携带cookie登录; 2.15发送post请求登录;

第三章:
MySQL数据库

3.1什么是数据库; 3.2常见数据库软件; 3.3MySQL数据库安装和卸载; 3.4MySQL数据库登录; 3.5SQL的概念; 3.6SQL的语法和分类; 3.7DDL操作数据库; 3.8DDL操作数据表; 3.9MySQL常用数据类型; 3.10DML操作数据表; 3.11基本查询; 3.12条件查询; 3.13聚合函数; 3.14分组查询; 3.15非空约束; 3.16唯一约束; 3.17主键约束; 3.18外键约束; 3.19多表关系(一对一); 3.20多表关系(一对多); 3.21多表关系(多对多); 3.22数据库设计三范式; 3.23数据库的备份和还原; 3.24内连接查询; 3.25外连接查询; 3.26子查询; 3.27DCL; 3.28MySQL事务操作; 3.29MySQL存储引擎; 3.30MySQL调优; 3.31MySQL与Pythonapp; 3.32模拟用户登录操作案例

第四章:
阶段app

4.1爬取小说; 4.2Scrapy框架爬取LOL皮肤

教学目标

可掌握的核心app:1)认识爬虫; 2)了解爬虫原理; 3)可从各种网页、媒体文件爬取数据; 4) 应对各种反爬; 5)能拿到自己想要的各种数据; 6)掌握数据库存储、查询技术

教学主题 教学内容
第一章:
Python体

1.1Python介绍; 1.2Python数字; 1.3运算符与表达式; 1.4变量及其本质; 1.5垃圾回收机制; 1.6if语句; 1.7条件表达式; 1.8字符串及其常用操作; 1.9Python的编码; 1.10索引和切片; 1.11while语句; 1.12for语句; 1.13列表; 1.14元组; 1.15字典及其常用操作; 1.16字典的实现原理; 1.17集合; 1.18函数; 1.19Python作用域

第二章:
Pythonapp

2.1函数式编程; 2.2递归; 2.3装饰器; 2.4模块 2.5常用模块API介绍; 2.6包; 2.7文件读写; 2.8异常处理;

第三章:
Python面向对象

3.1类; 3.2对象; 3.3构造函数; 3.4实例方法; 3.5实例变量; 3.6类方法; 3.7类变量; 3.9静态方法; 3.10继承; 3.11封装; 3.12多态; 3.13函数重写; 3.14迭代器原理及实现;

第四章:
Linux基本操作

4.1Linux的安装; 4.2操作系统介绍,常用操作系统; 4.3Linu的发行版本; 4.4Linux用户命令; 4.5Linux的路径; 4.6Linu目录操作命令; 4.7Linux文件操作命令; 4.8vi文本编辑器; 4.9Linux文件查看与查找命令; 4.10Linux文件权限管理命令;

第五章:
代码协同
管理工具Git

5.1Git介绍; 5.2Git的安装; 5.3Git的配置; 5.4Git仓库及命令; 5.5版本控制命令; 5.6标签管理; 5.7Git分支操作; 5.8Git远程仓库;

第六章:
阶段app

6.1 飞机大战; 6.2 2048游戏; 6.3 学生信息管理系统;

教学目标

可掌握的核心app:1)快速融入企业的app; 2)具备基本的Python开发app; 3)全面了解IT行业情况; 4) 可基于Python进行简单app的研发

咨询完整版体大纲

024大专业优势,让你一技多能,融会贯通

了解app专业优势

03行业精英教学团队,让你所学即所用

大咖导师等你来撩

04不一样的行业实力,原来你是这样的app体

了解app品牌实力

05产学结合的app化教学

金融量化分析

app简介

基于Python数据分析工具Numpy、Pandas对多支股票进行各项指标分析,包括股票k线图、移动平均线、布林带、股票波动、股票相关性分析、股票趋势性分析、股票交易风险评估。利用Sciki-Learn机器手机版建立模型,进行股票价格预测、股票交易策略模拟、股票交易时机分析。利用数据可视化工具matplotlib、seabron对结果予以图形化展示

所用技术

Numpy、Pandas、机器手机版、matplotlib、seabron

基于Sciki-Learn机器手机版框架的房价影响因素深度揭秘以及房价预测

app简介

使用Scrapy框架爬取各大网站房屋数据,利用Python数据分析工具分析各城市房屋均价、房屋总价、房价走势、房源数量、房屋面积分布、楼层、装修等。利用机器手机版建立模型,对房价影响因素进行深度揭秘、并对房屋价格进行预测。

所用技术

Python爬虫、Numpy、Pandas、机器手机版、可视化工具matplotlib、seabron、pyecharts

基于用户画像的商品推荐系统

app简介

收集用户基本信息、用户交易信息,构建用户画像。构建模型并进行训练,基于K-Means算法对用户进行聚类分析,用户相似度分析,基于用户相似度进行商品推荐,对不同用户实现精准官网。

分布式爬虫app

app简介

大型门户网站和大型婚恋网站积累了海量信息,提取有用的价值,应用于数据挖掘、海量数据分析、市场分析(包括热点资讯、关键词点击、舆情分析、全国婚恋市场、个人信息分析等情况),掌握爬虫技术显得尤为重要。

app特色

1、Python 多线程爬虫及其机制
2、使用Python、requests等网络模块
3、使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模块进行数据提取
4、XPath语法规则和各CSS Selector的使用
5、使用Selenium+Chrome实施动态HTML抓取
6、掌握Scrapy框架,以及编写各类中间件
7、掌握scrapy-redis分布式框架,了解各组件app机制

app商品推荐系统

app简介

使用Lambda架构整合实时计算和离线计算,借助分布式环境提升计算app;使用Flume收集用户的点击、浏览、收藏等行为,建立用户画像和文章画像,并存储于HDFS集群;通过离线Spark SQL计算建立HIVE特征中心,存储到HBase集群;通过ALS、LR、Wide&Deep等机器手机版与深度手机版、推荐算法进行智能推荐,达到千人千面的用户推荐效果。

app特色

1、ABTest实验平台
2、用户反馈收集
3、实时计算平台
4、离线计算分析平台

咨询获取完整app信息

06合作企业:合作领域广泛,与众多知名企业/机构达成深度合作

app品牌荣誉

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