济宁Python培训班
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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，Python已经成为继Java，C++之后的的第三大语言。特点：简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python是一门计算机程序语言，目前人工智能科学领域应用广泛。学员通过学习，掌握Python基础语法、面向对象编程与程序设计模式、PythonIO编程、Web页面开发、数据持久化开发、Linux运维开发、多线程爬虫、Scrapy框架、Go语言、NoSQL数据库，更好的提高Python知识技能。每个知识点都是以目前新版本的技术设计，每半年一更新，并经过多家软件公司的技术老师参与修订，以达到真正实用的目的，能够与软件开发公司所需要的开发技术相吻合。
Python——AI时代的主流编程语言
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Python学习高频知识点
课程携手百度飞桨 打造人工智能硬核人才
优就业与百度飞桨达成合作 助力人工智能加速落地
| 1、课程融入百度飞桨研发科技 教学内容再造升级 |
| 优就业的Python+人工智能课程融入百度飞桨研发提供的深度学习课程、学习教材以及前沿技术。助你从0开始学习人工智能开发。 |
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| 百度飞桨AI Studio是针对AI学习者的在线一体化开发实训平台，提供学员学习、技术进阶等不同需求。掌握专项解决方案、接触AI服务。 |
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| 优就业作为百度深度学习首批合作伙伴，学员毕业可参加百度认证考试且通过认证后可获得百度深度学习官方认证，颁发百度飞桨PaddlePaddle深度学习初级工程师认证，获得认证学员有机会入职百度系公司。 |
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项目贯穿式教学，优就业课程引入百度飞桨前沿实训项目，涉及到手写数字识别、文本分类、图片验证码识别等多项人工智能技术。
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优就业Python课程适合谁学
0基础转行人员 Python语言入门简单，开发高效，适宜零基础人员选择 | 应届大学毕业生 缺乏工作经验和技能，对未来没有明确目标与规划，期望通过学习数据课程进入IT行业的人员 |
数据开发技术爱好者 有较强逻辑思维能力，应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势，对数据行业感兴趣的人员 | 有基础寻求系统提升者 具有一定的Python基础 需要掌握系統Python开发技术，在实际业务中如何应用的人员 |
计划转行人员 目前工作待遇不理想。市场上升空间有限或职业瓶颈期，各行业需要突破现状实现转行的 人员 | |
从零起步 技术重难点深入剖析
1、Python核心编程 课程内容 Python基础语法 项目实战 Python高级语法 阶段考核 | 培养方向 1.掌握Python开发环境的配置,熟练使用IDE开发工具； 2.掌握语言的基础,运算符、表达式、流程控制、基本数据结构等的操作； 3.掌握函数式编程在生产环境下的应用； 4.掌握Python内置模块的使用； 5.掌握Python面向对象基本操作和在生产环境下的应用； 6.掌握Python装饰器、迭代器以及生成器的原理； 7.掌握Python文本文件二进制文件 |
培养方向 1.熟练掌握HTML、CSS常用标签及属性； 2.熟练掌握JS、jQuery基础语法； 3.掌握前端网站开发流程，掌握网站的基本结构； 4.理解语义化的本质,能够语义化地编写网页的结构； 5.能够使用BootStrap、Vue等当前流行的前端开发技术进行企业级前端页面的开发； 6.了解什么是数据库，掌握数据库的安装和配置 | 2、全栈开发基础 课程内容 HTML、CSS jQuery、Vue MySQL进阶 JavaScript MySQL使用 阶段复习及考核 |
3、全栈开发高级 课程内容 环境搭建、版本迭代 Django基础、 高级 Flask技术讲解 Django框架介绍 Flask框架概述 项目：果鲜生/OA系统 | 培养方向 1.掌握网站开发的流程和步骤； 2.掌握网站功能模块拆分，代码分析； 3.掌握Python?Django模板渲染技术； 4.掌握Django单元测试； 5.掌握Django二次开发； 6.掌握Django中间件开发； 7.掌握Django项目异步开发 |
培养方向 1.熟练使用Linux系统，并且能独立完成Linux系统下web项目部署； 2.根据需求熟练编写测试用例，熟练完成包括项目手工测试、自动化测试、接口自动化测试以及移动端自动化测试； 3.掌握网页抓取原理、requests模块使用； 4.掌握正则表达式、Xpath语法提取页面数据； 5.掌握如何进行模拟登陆； | 4、服务端部署与数据采集 课程内容 爬虫基础 爬虫高级 爬虫进阶 服务器开发及软件测试 阶段考核 |
5、数据分析和人工智能 课程内容 阶段内容导论 数据挖掘、数学与统计基础 数据分析 机器学习 深度学习 阶段考核 | 培养方向 1.掌握基础的数学知识，包括矩阵相关运算、概率论相关知识； 2.掌握numpy中数组的属性信息、各种创建方法、运算操作，以及广播机制的原理； 3.掌握pandas的基本数据结构（Dataframe和Series），以及相关的运算操作； 4.掌握pandas和excel.csv文件的灵活交互处理方式； 5.掌握统计分析、分组聚合 |
培养方向 HR对学员进行面试指导；讲师1对1技术指导学员项目及简历；讲师针对学员面试过程中遇到的问题以及知识的薄弱点进行1对1技术指导 | 6、就业指导 课程内容 就业指导 技术指导 |
Python培训资料
在机器学习中，根据任务的不同，可以分为监督学习(Supervised Learming)、无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-Supervised Learming)和强化学习(Reinforcement Learming)。以下是关于机器学习算法的分类的具体介绍。
机器学习算法的分类
机器学习能够从无序的数据中提取出有用的信息，那么什么是机器学习呢?以垃圾邮件的检测为例，垃圾邮件的检测是指能够对邮件做出判断，判断其为垃圾邮件还是正常邮件。
其主要的机器学习算法的分类如下：
监督学习(Supervised Learming)的训练数据包含类别信息，例如，在垃圾邮件检测中，训练样本包含电子邮件的类别信息：垃圾邮件和非垃圾邮件。
在监督学习中，典型的问题是分类(Classification)和回归(Regression)，典型算法是Logistic Regression、BP神经网络算法和线性回归算法。
与监督学习不同，无监督学习(Unsupervised Learming)在训练数据中不包含任何类别信息。在无监督学习中，典型的问题是聚类(Clustering)，代表算法有K-Means、DBSCAN等。
半监督学习(Semi-Supervised Learning)的训练数据中有一部分数据包含类别信息，同时有一部分数据不包含类别信息，是监督学习和无监督学习的融合。
在半监督学习中，其算法一般是在监督学习的算法上进行扩展，使之可以对未标注数据建模。
监督学习和无监督学习是两种使用较多的学习方法，而半监督学习是监督学习和无监督学习的混合体。
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