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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。

數(shù)據(jù)分析：

在大量數(shù)據(jù)的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數(shù)據(jù)進行清洗、去重、規(guī)格化和針對性的分析是大數(shù)據(jù)行業(yè)的基石。Python是數(shù)據(jù)分析的主流語言之一。

結對編程：

結對編程是一種技術，是兩個開發(fā)者在一臺計算機上工作，共同完成一項任務。兩個開發(fā)者在“駕駛員”和“領航員”之間切換角色，“駕駛員”負責寫代碼，而“領航員”引導問題的解決，以及回顧檢查寫好的代碼。頻繁交換角色，都兩個開發(fā)者都幫助很大。 結對編程有很多的好處：不僅可以讓別人檢查你的代碼，還可以看別人是如何解決問題的。思想的碰撞能夠幫助你們彼此都得到提高。