亚洲av永久无码精品放毛片_ 上海Python培訓班-上海Python培訓課程

課程簡(jiǎn)介:

Python是一門(mén)易學(xué)易懂適合快速開(kāi)發(fā)的編程語(yǔ)言,既能滿(mǎn)足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的Web應用和服務(wù)器應用開(kāi)發(fā),又可以作為方便強大的Linux服務(wù)器及網(wǎng)絡(luò )運維工作的開(kāi)發(fā)工具,完成系統運維的工作。大數據快速發(fā)展也擴展了Python語(yǔ)言的新天地,作為數據抓取和分析的語(yǔ)言,Python又煥發(fā)了新的活力。因此Web應用開(kāi)發(fā)、系統網(wǎng)絡(luò )運維、大數據的科學(xué)與數字計算,甚至3D游戲開(kāi)發(fā)都是Python工程師非常適應的職業(yè)發(fā)展方向。

注:本課程適合零基礎學(xué)員或有意向轉行的技術(shù)人員。

入學(xué)基礎:

有Linux使用經(jīng)驗\ 有HTML5 前端開(kāi)發(fā)經(jīng)驗 ,可以減免部分前置課程。

課程大綱:

Python基礎	Python概述: 計算機語(yǔ)言概述 python簡(jiǎn)史 python相關(guān) python語(yǔ)法基礎 Python環(huán)境配置 python基礎語(yǔ)法變量數據類(lèi)型表達式和運算符分支結構循環(huán)結構函數函數初步細說(shuō)參數變量作用域遞歸調用內置函數字符串相關(guān)-string 列表-list 元組-tuple 集合-set 字典-dict
Python 高階	Python面向對象高級編程面向對象編程基礎公有私有繼承組合 & Mixin 模塊模塊概述搜索路徑 Python正則表達式 Python與數據庫編程 Python多進(jìn)程與進(jìn)程間通信 Python多線(xiàn)程 Python網(wǎng)絡(luò )編程 Python GUI編程項目實(shí)踐
Python Web 開(kāi)發(fā)	Python Web開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介 Django開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 Django基礎 Django視圖 Django URL映射 Django模板 Django模型與數據庫 Django表單 Django用戶(hù)驗證 cookies和Sessions Django模板繼承 Bootstrap結合 Jquery結合 AJAX結合項目部署 Django項目實(shí)踐-在線(xiàn)商城
Python 爬蟲(chóng)技術(shù)	爬蟲(chóng)概述爬蟲(chóng)定義爬蟲(chóng)在行業(yè)中的地位頁(yè)面獲取 urllib基本使用 requtests基本使用反爬蟲(chóng)策略和反反爬蟲(chóng) 內容提取正則 XPath BeautifulSoap scrapy 概述 Scrapy核心部件使用 Scrapy Shell
Python 人工智能數據分析和數據挖掘	數據科學(xué)和AI概述數據結構和算法 Python 數據分析與數據挖掘簡(jiǎn)介、環(huán)境搭建 Python數據分析工具箱數據加載與存儲數據類(lèi)型數據結構數據導入數據導出數據規范化和處理數據清洗數據抽取數據合并數據計算數據轉換數據分析基本統計分組分析結構分析分布分析交叉分析矩陣分析 RFM分析數據挖掘相關(guān)分析簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸多重線(xiàn)性回歸邏輯回歸決策樹(shù)分析聚類(lèi)分析因子分析關(guān)聯(lián)規則時(shí)間序列分析數據可視化項目實(shí)踐
Python人工智能算法和框架 --機器學(xué)習與深度學(xué)習	章初識機器學(xué)習概述 1、概念與術(shù)語(yǔ)(人工智能、數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習) 2、數據挖掘的對象 3、數據挖掘的關(guān)鍵技術(shù) 4、知識的表達 5、 Python的安裝 Python數據挖掘工具箱 1、 Numpy, Scipy 2、 Pandas 3、 Scikit.learn, 4、 Matplotlib 5、 TensorFlow 數據加載與存儲 1、 csv/json/Excel/mySQL 數據預處理與規范化 2、數據合并 3、數據轉換 4、數據清洗 5、數據聚合 6、數據分組 7、透視表與交叉表第二章機器學(xué)習中的典型算法機器學(xué)習框架模型評估方法 1、偏差與方差 2、混淆矩陣/準確率/率/召回率 3、 ROC/AUC/F1 特征提取(分類(lèi)變量/文本/圖像) 數據預處理(標準化/正則化) 線(xiàn)性回歸 1. 一元/多元 2. 多項式線(xiàn)性回歸 1、嶺回歸 2、隨機梯度下降法 3、交叉驗證邏輯回歸 1. 二分類(lèi) 2. 多分類(lèi) K近鄰算法 1. kNN回歸 2. kNN分類(lèi) 第三章機器學(xué)習中的典型算法進(jìn)階決策樹(shù)( 1、回歸數 2、分類(lèi)樹(shù) 3、模型參數網(wǎng)絡(luò )搜索 4、隨機森林樸素貝葉斯 1. 高斯貝葉斯分類(lèi)器 2. 多項式貝葉斯分類(lèi)器 3. 伯努利貝貝葉斯分類(lèi)器支持向量機 1、核函數 2、 SVC 3、 SVR 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1、感知器 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 第四章機器學(xué)習中的典型算法擴展無(wú)監督學(xué)習聚類(lèi) 1、 Kmean PCA降維集成學(xué)習方法 1、 Adaboost 2、 Gradientboosting 3、 RandomForest 關(guān)聯(lián)分析- Apriori算法 1、頻繁項集 2、關(guān)聯(lián)規則關(guān)聯(lián)分析- FP-growth算法 1、 FP樹(shù) 第五章深度學(xué)習初步深度學(xué)習簡(jiǎn)介 1、深度學(xué)習引入 2、深度學(xué)習歷史 3、深度學(xué)習應用 4、 TensorFlow TensorFlow入門(mén) 1、計算模型 2、數據模型 3、運行模型 4、 TensorFlow實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )( 1、深度學(xué)習與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 2、損失函數定義 3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化算法 4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習模型改進(jìn) 1、 MNIST數據處理 2、模型訓練及對比 3、變量管理 4、模型持久化第六章深度學(xué)習進(jìn)階卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1、圖像識別問(wèn)題 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )常用結構 4、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型圖像數據處理 1、 TFRecord輸入數據格式 2、圖像數據處理 3、數據集框架循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 2、長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )LSTM 3、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )變種 Tensorflow高層封裝 1、 Keras 2、 Estimator TensorBoard可視化( 1、 TensorBoard計算圖可視化 2、監控指標可視化 3、高維向量可視化
Python數據分析和人工智能 --配套項目一覽 (根據實(shí)際進(jìn)度安排) 穿插在整個(gè)培訓中	項目群 1 1、 Anaconda安裝 2、 Tensorflow安裝 3、二維布朗運動(dòng) 4、泰坦尼克號生存者名單處理 5、上海證券大盤(pán)指數分析 6、 QQ聊天群數據分析 7、 *地震數據分析項目群 2 1、酒品質(zhì)預測 2、波士頓住房數據來(lái)預測房屋價(jià)格 3、垃圾郵件分類(lèi) 4、影評電影分類(lèi) 5、美國入學(xué)申請錄取分類(lèi) 項目群 3 1、廣告屏蔽 2、泰坦尼克號乘客生還情況 3、 iris(鳶尾花) 4、 20類(lèi)新聞數據分類(lèi) 項目群 4 1、臉部識別 2、手寫(xiě)數字識別 3、新聞類(lèi)別分類(lèi) 4、自然圖片字母與數字識別項目群 5 1、美國參議院黨派分類(lèi) 2、各省經(jīng)濟水平分類(lèi) 3、手寫(xiě)識別 4、糖尿病病人 5、毒蘑菇相似特征 6、從新聞網(wǎng)站點(diǎn)擊流中挖掘新聞報道項目群 6 1、 Tensorflow安裝 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現 3、 MNIST手寫(xiě)數字識別 4、訓練模型保存與恢復項目群 7 1、 Lenet5網(wǎng)絡(luò ) 2、圖像數據 1、 RNN網(wǎng)絡(luò )實(shí)現時(shí)序預測 2、 Keras實(shí)現IMDB自然語(yǔ)言情感分類(lèi)

選修課程:

RED HAT LINUX系統運維 *前置課程	在bash shell命令行模式下運行常用基本Unix命令從shell命令行及Xwindow界面運行應用程序配置XFree86系統及常用XWindow桌面環(huán)境使用X GUI應用程序完成一般的工作了解Linux EXT2 和EXT3文件系統結構完成普通的文件維護操作了解和維護文件存取權限復制和存取不同文件系統下的文件使用vi文本編輯器編輯和運行Shell 腳本文件使用sed、awk及perl正則表達式過(guò)濾和處理文本使用Linux本底打印命令和相關(guān)實(shí)用工具實(shí)現Unix下的文本打印使用電子郵件和Openoffice完成Linux下的電子辦公用標準的輸入/輸出重定向及管道連接程序和文件控制Linux系統進(jìn)程查詢(xún)Linux系統內的rpm軟件包使用Unix常用網(wǎng)絡(luò )程序和相關(guān)實(shí)用工具控制本底機網(wǎng)絡(luò ) 使用基于SSL的方式安全傳輸文件掌握RedHat提供給用戶(hù)的系統工具掌握基本的shell script 腳本
MYSQL/ORACLE 數據庫管理 *必備數據庫技術(shù)	描述Oracle MySQL架構、安裝和升級Oracle MySQL 利用 INFORMATION_SCHEMA 數據庫訪(fǎng)問(wèn)元數據完成 Oracle MySQL 啟動(dòng)和關(guān)閉操作在運行時(shí)間配置 Oracle MySQL 服務(wù)器選項利用 Oracle MySQL 管理員圖形用戶(hù)界面管理 Oracle MySQL 服務(wù)器為解決性能問(wèn)題評估數據類(lèi)型及字符集了解數據鎖定概念以及在 Oracle MySQL 中不同級別鎖定了解和使用Oracle MySQL InnoDB引擎保持Oracle MySQL安裝一致性使用觸發(fā)器執行管理任務(wù) 使用企業(yè)審計和插入式驗證配置高級復制技術(shù)來(lái)實(shí)現ORACLE MYSQL高可用性描述介紹性能調優(yōu)技術(shù) 執行備份和恢復操作管理任務(wù)自動(dòng)化與排程事件
HTML5+CSS3 *必備前端技術(shù)	HTML 5的結構表單及其他新增和改良元素繪制圖形多媒體相關(guān)API History API 本地存儲離線(xiàn)應用程序文件API 通信API WebRTC通信擴展的XMLHttpRequest API 使用Web Workers處理線(xiàn)程獲取地理位置信息拖放API與通知API Page Visibility API Fullscreen API 鼠標指針鎖定API
Javascript *必備前端技術(shù)	Javascript概述詞法結構類(lèi)型值和變量表達式和運算符語(yǔ)句對象數組函數類(lèi)和模塊正則表達式的模式匹配 Javascript的子集和擴展客戶(hù)端Javascript 服務(wù)器端Javascript
JQuery *必備前端技術(shù)	初識jQuery jQuery選擇器 jQuery中DOM的操作 jQuery的事件處理 jQuery的動(dòng)畫(huà)效果 jQuery與Ajax jQuery常用插件

Python基礎	Python概述: 計算機語(yǔ)言概述 python簡(jiǎn)史 python相關(guān) python語(yǔ)法基礎 Python環(huán)境配置 python基礎語(yǔ)法變量數據類(lèi)型表達式和運算符分支結構循環(huán)結構函數函數初步細說(shuō)參數變量作用域遞歸調用內置函數字符串相關(guān)-string 列表-list 元組-tuple 集合-set 字典-dict
Python 高階	Python面向對象高級編程面向對象編程基礎公有私有繼承組合 & Mixin 模塊模塊概述搜索路徑 Python正則表達式 Python與數據庫編程 Python多進(jìn)程與進(jìn)程間通信 Python多線(xiàn)程 Python網(wǎng)絡(luò )編程 Python GUI編程項目實(shí)踐
Python Web 開(kāi)發(fā)	Python Web開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介 Django開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 Django基礎 Django視圖 Django URL映射 Django模板 Django模型與數據庫 Django表單 Django用戶(hù)驗證 cookies和Sessions Django模板繼承 Bootstrap結合 Jquery結合 AJAX結合項目部署 Django項目實(shí)踐-在線(xiàn)商城
Python 爬蟲(chóng)技術(shù)	爬蟲(chóng)概述爬蟲(chóng)定義爬蟲(chóng)在行業(yè)中的地位頁(yè)面獲取 urllib基本使用 requtests基本使用反爬蟲(chóng)策略和反反爬蟲(chóng) 內容提取正則 XPath BeautifulSoap scrapy 概述 Scrapy核心部件使用 Scrapy Shell
Python 人工智能數據分析和數據挖掘	數據科學(xué)和AI概述數據結構和算法 Python 數據分析與數據挖掘簡(jiǎn)介、環(huán)境搭建 Python數據分析工具箱數據加載與存儲數據類(lèi)型數據結構數據導入數據導出數據規范化和處理數據清洗數據抽取數據合并數據計算數據轉換數據分析基本統計分組分析結構分析分布分析交叉分析矩陣分析 RFM分析數據挖掘相關(guān)分析簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸多重線(xiàn)性回歸邏輯回歸決策樹(shù)分析聚類(lèi)分析因子分析關(guān)聯(lián)規則時(shí)間序列分析數據可視化項目實(shí)踐
Python人工智能算法和框架 --機器學(xué)習與深度學(xué)習	章初識機器學(xué)習概述 1、概念與術(shù)語(yǔ)(人工智能、數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習) 2、數據挖掘的對象 3、數據挖掘的關(guān)鍵技術(shù) 4、知識的表達 5、 Python的安裝 Python數據挖掘工具箱 1、 Numpy, Scipy 2、 Pandas 3、 Scikit.learn, 4、 Matplotlib 5、 TensorFlow 數據加載與存儲 1、 csv/json/Excel/mySQL 數據預處理與規范化 2、數據合并 3、數據轉換 4、數據清洗 5、數據聚合 6、數據分組 7、透視表與交叉表第二章機器學(xué)習中的典型算法機器學(xué)習框架模型評估方法 1、偏差與方差 2、混淆矩陣/準確率/率/召回率 3、 ROC/AUC/F1 特征提取(分類(lèi)變量/文本/圖像) 數據預處理(標準化/正則化) 線(xiàn)性回歸 1. 一元/多元 2. 多項式線(xiàn)性回歸 1、嶺回歸 2、隨機梯度下降法 3、交叉驗證邏輯回歸 1. 二分類(lèi) 2. 多分類(lèi) K近鄰算法 1. kNN回歸 2. kNN分類(lèi) 第三章機器學(xué)習中的典型算法進(jìn)階決策樹(shù)( 1、回歸數 2、分類(lèi)樹(shù) 3、模型參數網(wǎng)絡(luò )搜索 4、隨機森林樸素貝葉斯 1. 高斯貝葉斯分類(lèi)器 2. 多項式貝葉斯分類(lèi)器 3. 伯努利貝貝葉斯分類(lèi)器支持向量機 1、核函數 2、 SVC 3、 SVR 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1、感知器 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 第四章機器學(xué)習中的典型算法擴展無(wú)監督學(xué)習聚類(lèi) 1、 Kmean PCA降維集成學(xué)習方法 1、 Adaboost 2、 Gradientboosting 3、 RandomForest 關(guān)聯(lián)分析- Apriori算法 1、頻繁項集 2、關(guān)聯(lián)規則關(guān)聯(lián)分析- FP-growth算法 1、 FP樹(shù) 第五章深度學(xué)習初步深度學(xué)習簡(jiǎn)介 1、深度學(xué)習引入 2、深度學(xué)習歷史 3、深度學(xué)習應用 4、 TensorFlow TensorFlow入門(mén) 1、計算模型 2、數據模型 3、運行模型 4、 TensorFlow實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )( 1、深度學(xué)習與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 2、損失函數定義 3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化算法 4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習模型改進(jìn) 1、 MNIST數據處理 2、模型訓練及對比 3、變量管理 4、模型持久化第六章深度學(xué)習進(jìn)階卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1、圖像識別問(wèn)題 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )常用結構 4、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型圖像數據處理 1、 TFRecord輸入數據格式 2、圖像數據處理 3、數據集框架循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 2、長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )LSTM 3、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )變種 Tensorflow高層封裝 1、 Keras 2、 Estimator TensorBoard可視化( 1、 TensorBoard計算圖可視化 2、監控指標可視化 3、高維向量可視化
Python數據分析和人工智能 --配套項目一覽 (根據實(shí)際進(jìn)度安排) 穿插在整個(gè)培訓中	項目群 1 1、 Anaconda安裝 2、 Tensorflow安裝 3、二維布朗運動(dòng) 4、泰坦尼克號生存者名單處理 5、上海證券大盤(pán)指數分析 6、 QQ聊天群數據分析 7、 *地震數據分析項目群 2 1、酒品質(zhì)預測 2、波士頓住房數據來(lái)預測房屋價(jià)格 3、垃圾郵件分類(lèi) 4、影評電影分類(lèi) 5、美國入學(xué)申請錄取分類(lèi) 項目群 3 1、廣告屏蔽 2、泰坦尼克號乘客生還情況 3、 iris(鳶尾花) 4、 20類(lèi)新聞數據分類(lèi) 項目群 4 1、臉部識別 2、手寫(xiě)數字識別 3、新聞類(lèi)別分類(lèi) 4、自然圖片字母與數字識別項目群 5 1、美國參議院黨派分類(lèi) 2、各省經(jīng)濟水平分類(lèi) 3、手寫(xiě)識別 4、糖尿病病人 5、毒蘑菇相似特征 6、從新聞網(wǎng)站點(diǎn)擊流中挖掘新聞報道項目群 6 1、 Tensorflow安裝 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現 3、 MNIST手寫(xiě)數字識別 4、訓練模型保存與恢復項目群 7 1、 Lenet5網(wǎng)絡(luò ) 2、圖像數據 1、 RNN網(wǎng)絡(luò )實(shí)現時(shí)序預測 2、 Keras實(shí)現IMDB自然語(yǔ)言情感分類(lèi)

上海交大教育集團IT研究院

上海Python開(kāi)發(fā)培訓