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长春Python有哪些好的培训学校

长春达内教育 (点击获取校区地址) 9 2024-06-27 13:40:02

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Python应用领域广泛,受各大企业青睐



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线下课Python语言基础商业数据分析

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数据分析概述和Excel的应用

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数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库

商业智能(BI)工具

MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型

Python数据分析

Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析

机器学习算法项目实战和就业指导

机器学习的数学基础

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机器学习算法

机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战

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推荐系统丨深度学习和tensorflow入门丨tensorflow的应用丨卷积神经网络

数据仓库和大数据挖掘

Hadoop生态圈丨ETL工具丨数据仓库丨Hive丨Spark概述

零售/电商行业数据分析项目实战

为期5天的项目实战

金融风险信用评估项目实战

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就业指导和模拟面试

就业期的技术和心理准备丨如何制作一份优质的简历丨面试流程和注意事项丨一对一模拟模式

线上课程数学基础经典机器学习

等数学

什么是函数丨极限的定义丨无穷小与无穷大丨连续性与导数丨偏导数丨方向导数丨微积分的基本思想丨定积分原理丨牛顿-莱布尼茨公式丨泰勒公式及应用丨拉格朗日优化问题

线性代数

矩阵观点的由来-方程可解性丨矩阵的逆丨行列式丨矩阵的向量空间与秩丨为什么要做矩阵分解丨特征值与特征向量丨基于特征值的矩阵分解丨SVD如何进行矩阵分解丨SVD在推荐系统中的应用

概率论

概率与频率-古典学派丨条件概率与文氏图丨离散随机变量丨连续随机变量丨什么是随机抽样丨从贝叶斯学派到贝叶斯推断丨多维随机变量丨期望及其求法丨大数定律与中心极限定律告诉我们什么丨极大似然估计丨统计推断的做了哪些事情丨z分布与t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布检测相关性丨f分布与回归分析

回归模型

什么是回归丨多元回归的定义丨解析求解-最小二乘法丨梯度下降与迭代求解原理丨手撸梯度下降丨梯度下降的改进丨模型的评估方法-r2评分丨非线性问题如何解决-泰勒级数丨回归问题的更一般表达丨模型复杂度与拟合丨如何解决过拟合与欠拟合丨岭回归与lasso回归丨sklearn中的线性回归丨sklearn中的岭回归与lasso回归丨AR模型在回归中的应用丨回归项目(kaggle旧金山犯罪率预测)

分类方法

分类问题的定义丨从回归到分类-逻辑函数的作用丨贝叶斯推断与似然函数丨使用最大似然进行参数估计丨逻辑斯蒂损失定义丨逻辑斯蒂梯度下降推导丨手撸逻辑斯蒂丨使用逻辑斯蒂进行手写体识别丨文本分类问题与NLP丨复习使用朴素贝叶斯框架的推断丨使用朴素贝叶斯进行文本分类的原理丨朴素贝叶斯进行文本分类的实例丨sklearn中朴素贝叶斯实现丨高斯贝叶斯及其应用丨项目实战(新闻分类)丨什么是决策树丨信息如何度量丨信息增益表达了什么?丨使用ID3算法构建决策树丨C4.5与CART树使用的度量方法丨CART树如何进行回归丨分类方法的最优化思考丨支持向量与最优分类超平面丨svm模型的构建丨svm对偶问题的转换丨smo算法与对偶问题的求解丨核函数如何解决非线性问题丨综合项目(使用svm进行车牌识别)

聚类

数据的潜在结构与聚类丨距离的度量标准丨KMeans原理丨KMeans实现丨聚类算法的评估-轮廓系数丨基于密度的聚类丨层次聚类丨综合项目

集成学习

集成学习概述-弱分类与强分类丨boosting与bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推导与计算丨bagging抽样的若干问题丨使用bagging与决策树构建随机森林丨随机森林为什么有效?丨使用boosting与决策树构建提升树丨什么是梯度提升丨GBDT的原理与推导丨xgboost的原理与推导丨lightgbm的进一步改进丨综合项目

深度学习强化学习
深度前馈网络

什么是神经网络丨神经网络能进行学习的原因-从XOR问题入手丨正向传播的计算丨基于梯度的学习丨反向传播的计算丨梯度消失与梯度爆炸-激活函数的选择丨控制模型复杂度-神经网络的正则化丨注意力机制

机器学习算法

机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战

卷积网络

计算机如何理解图片丨卷积运算丨池化丨LeNet-一个完整的神经网络结构丨卷积神经网络的结构化输出与数据类型丨VGG网络-向深度迈进丨RESNET-解决退化问题作出的努力丨yolo-一次扫描完成多目标检测丨其他流行的网络结构介绍

循环网络

综合项目丨时间序列处理的发展和演进丨计算图及其展开丨RNN网络结构丨RNN如何处理时间序列丨双向RNN丨RNN为什么起作用?丨递归与深度循环丨改进RNN的短视-LSTM丨使用LSTM完成诗歌生成器丨综合项目

置信网络

编码与解码丨什么是受限玻尔兹曼机丨受限玻尔兹曼机推导丨构建DBN丨使用DBN进行推荐与编码丨综合项目-广告点击优化

理论基础

什么是强化学习丨多臂赌博机丨MDP过程丨动态规划丨策略梯度原理

模型实现

什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的实现丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理与实现丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的实现丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理与实现



Python培训机构推荐十家名单:(排名不分先后)

1、达内教育

2、汇智动力

3、火星时代

4、完美动力

5、博为峰

6、天琥教育

7、CGWANG教育

8、上海交大南洋学院

9、上元教育

10、火星人教育

注:以上内容来源与网络,仅供参考,排名不分先后

Python的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。

  什么是重复值

  重复值是指数据中存在相同的数据记录。重复值的处理是数据清洗中的另一个重要环节。重复值的处理方法包括删除、合并和标记等。

  Python采用什么类型的系统

  Python采用动态类型系统。在编译的时候,Python不会检查对象是否拥有被调用的方法或者属性,而是直至运行时,才做出检查。所以操作对象时可能会抛出异常。不过,虽然Python采用动态类型系统,它同时也是强类型的。Python禁止没有明确定义的操作,比如数字加字符串。

  Python成员运算符

  Python还支持成员运算符,测试实例中包含了一系列的成员,包括字符串,列表或元组。运算符描述实例in如果在指定的序列中找到值返回 True,否则返回 False。x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。not in如果在指定的序列中没有找到值返回 True,否则返回 False。x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

  学会Python的课程需要多长久?

  若自学从基础差开始学习Python,根据每个人理解能力的不同大致上需要半年到一年半左右的时间,如果有其它编程语言基础入门会非常快,大概需要2~3个月就可以对上手Python语言编写一些简单的应用。无论是新手还是有一定基础有经验的人带着自己学习可以自己报班学习。

  Python+数据库知识

  Linux概述、虚拟机安装、远程操作、常见命令、Python环境搭建及实战项目微信飞机大战ubuntu开发mysql数据库概述、安装、单表增删改查、外键约束、多表查询、Python操作mysql、mongoDB入门(下载、安装、创建数据库、创建集合、创建文档、域数据)、常见增删改查指令、聚合aggregate操作、mongoDB进阶(用户管理、备份和恢复、主从双备)、redis概述、安装、常见命令;

  python程序结构有哪些

  python的程序结构有三种,分别为:顺序结构、分支结构、循环结构。  顺序结构:按照编写的顺序一条条执行,即语句从上到下按顺序执行。  分支结构:只有满足一定的条件时才会执行相对应的程序模块,常用ifelifelse判断语句。  循环结构:只要满足条件就会不断的重复执行,常用while循环或是for循环。

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