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數(shù)據(jù)分析+人工智能

課程內(nèi)容：

數(shù)據(jù)分析-基礎內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析-模塊學習

數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)分析-特征工程和結果可視化

人工智能—機器學習

人工智能—深度學習

人工智能—拓展課程

培養(yǎng)目標：

掌握數(shù)據(jù)分析涉及到的相關概念，了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程，熟悉相關模塊的使用； 能夠認識數(shù)據(jù)、了解數(shù)據(jù)的合并、清洗、標準化與轉換等常用操作；了解可視化過程；圖形繪制 ；掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習算法，深入接觸項目案例，在理解算法的基礎上，掌握算法在實際項目中的應用 掌握 PaddlePaddle 基本概念，計算模型和原理；能夠通過PaddlePaddle進行深度學習和模型構建與訓練 ；掌握訓練過程優(yōu)化方法與問題優(yōu)化，結合AI行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，拓展最為前沿的AI技術，開闊學員的視野。

宋老師  

優(yōu)就業(yè)Python+人工智能高級講師

自然科學基金參與專家

河南大學控制工程專業(yè)碩士，曾參與自然科學基金“面向復雜系統(tǒng)估計的采樣型非線性濾波方法研究”、河南省科學技術研究重點項目“多模采樣型非線性濾波器研究”、井下人員、車輛精準定位系統(tǒng)等研發(fā)工作。曾與中國電子科技集團公司第二十七研究所合作研究多傳感器信息融合仿真軟件橫向課題。

主要科研成果：參與研發(fā)基于卡爾曼一致性濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計算法;參與研發(fā)基于Rao-blackwekkized 擴展卡爾曼濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計算法。

教學環(huán)境

優(yōu)就業(yè)擁有全國500多家直營分部，為學員提供便捷的面授服務，優(yōu)美的學習環(huán)境。教室環(huán)境、實訓環(huán)境、培訓基地均設施完善、環(huán)境優(yōu)美。

網(wǎng)絡爬蟲：

也稱網(wǎng)絡蜘蛛，是大數(shù)據(jù)行業(yè)獲取數(shù)據(jù)的核心工具。沒有網(wǎng)絡爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯(lián)網(wǎng)上爬取免費的數(shù)據(jù)，那些大數(shù)據(jù)相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網(wǎng)絡爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。

番茄工作法：

在你長時間的學習過程中，番茄工作法能夠幫助你提高效率。番茄工作法如下：工作25分鐘，休息一會，然后再重復這個過程。休息一會對于提高效率是非常重要的，特別是當你接受很多新的信息時。 當你調試代碼時，休息一會是很重要的。如果你遇到了一個bug，不能很快找出錯誤時，休息一會。離開你的電腦，走動一會，和朋友聊會天。