西安Python實戰(zhàn)培訓(xùn)方案

隨著機器學(xué)習(xí)的興起，Python逐步成為了「**」的語言。它簡單易用、邏輯明確并擁有海量的擴展包，因此其不僅成為機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的**語言，同時在網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)爬取、科學(xué)研究等方面成為不二選擇。

課程中通過細(xì)致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括：

1.掌握Python基礎(chǔ)；

2.理解Python腳本的應(yīng)用場景并掌握可視化界面的開發(fā)；

3.通過實際項目案例掌握Python的數(shù)據(jù)分析思路及方法。

模塊一：Python 函數(shù)與類

1.PyCharm環(huán)境搭建與GIT使用

2.缺省參數(shù)、可變參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)、

3.Lambda函數(shù)、遞歸函數(shù)

4.Python面向?qū)ο缶幊?封裝、繼承、多態(tài))

5.模塊、包、Python標(biāo)準(zhǔn)庫介紹

模塊二：Django Web框架

1.第一個Django程序

2.MTV設(shè)計模式介紹

3.配置URL與Template模板

4.Models與Admin增強

5.常見Django表達(dá)式與過濾器

模塊三：Python常用科學(xué)庫

1.Numpy數(shù)組處理支持

2.Scipy矩陣計算模塊

3.Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具

4.StatsModels統(tǒng)計建模庫

模塊四：Python數(shù)據(jù)可視化

1.Matplotlib庫

2.Pygal庫

3.直方圖、餅圖

4.折線圖、散點圖

模塊五：數(shù)據(jù)分析算法介紹

1.如何公開采集數(shù)據(jù)

2.協(xié)同過濾算法

3.隱語義模型求解

4.Surprise庫使用方式

模塊六：Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)推薦

1.采用數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)整合

2.相似度計算

3.SVD矩陣分析

4.數(shù)據(jù)推薦功能實現(xiàn)

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《Python高級數(shù)據(jù)分析》，本書介紹高級數(shù)據(jù)分析概念的廣泛基礎(chǔ)，以及最近的數(shù)據(jù)庫革命，如Neo4j、彈性搜索和MongoDB。本書討論了如何實現(xiàn)包括局部爬取在內(nèi)的ETL技術(shù)，并應(yīng)用于高頻算法交易和目標(biāo)導(dǎo)向的對話系統(tǒng)等領(lǐng)域。還有一些機器學(xué)習(xí)概念的例子，如半監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和NLP。本書還涵蓋了重要的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如時間序列和主成分分析等。