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Python編程簡(jiǎn)單直接，更適合初學(xué)編程者，讓初學(xué)者專(zhuān)注于編程邏輯，而不是困惑于晦澀的語(yǔ)法細(xì)節(jié)上。以上表格基于已報(bào)名學(xué)員基本情況統(tǒng)計(jì)，雖然他們培訓(xùn)前大部分都基礎(chǔ)薄弱，但在培訓(xùn)后都實(shí)現(xiàn)了短期目標(biāo)。?？趐ython培訓(xùn)哪里好呢？

課程介紹：

Python開(kāi)發(fā)工程師就業(yè)班是一套針對(duì)就業(yè)崗位量身定制的實(shí)訓(xùn)課程。每周三次在線直播上課；學(xué)習(xí)中遇到難點(diǎn)，職坐標(biāo)提供24小時(shí)內(nèi)1對(duì)1在線答疑服務(wù)。入學(xué)簽訂就業(yè)協(xié)議，學(xué)成后提供項(xiàng)目答辯和就業(yè)服務(wù)……

適用人群：

從業(yè)Python開(kāi)發(fā)1-3年工程師、轉(zhuǎn)行IT人員

學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)：

4-6個(gè)月

求職方向：

Python開(kāi)發(fā)高級(jí)工程師、全棧開(kāi)發(fā)

開(kāi)課時(shí)間：

6月1日

許老師

優(yōu)就業(yè)VR/AR游戲開(kāi)發(fā)高級(jí)講師、大前端高級(jí)講師

原大型旅游類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)發(fā)工程師

某大型旅游類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)HTML5開(kāi)發(fā)工程師，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富，負(fù)責(zé)過(guò)某旅游APP產(chǎn)品H5頁(yè)面開(kāi)發(fā)，H5小游戲開(kāi)發(fā)。設(shè)計(jì)的多個(gè)H5旅游活動(dòng)頁(yè)面訪問(wèn)人數(shù)達(dá)上百萬(wàn)。后擔(dān)任Web前端講師，在教育行業(yè)積累了豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，曾主導(dǎo)研發(fā)某教育機(jī)構(gòu)H5整套課程，累計(jì)授課學(xué)員達(dá)數(shù)千人，口碑極佳。

授課風(fēng)格：授課有激情，善于引導(dǎo)學(xué)生思考，極具耐心，責(zé)任心。

教學(xué)理念

業(yè)界特有 面授+實(shí)戰(zhàn)

面授：優(yōu)就業(yè)依托遍布全國(guó)的500多家直營(yíng)分部，在各地市開(kāi)設(shè)有不同形式、不同層次的輔導(dǎo)課程，滿(mǎn)足學(xué)生的差異化、個(gè)性化需求。優(yōu)就業(yè)不斷提高教學(xué)水準(zhǔn)，以研發(fā)為核心競(jìng)爭(zhēng)力，為學(xué)生提供科學(xué)、有效的教學(xué)服務(wù)。擁有行業(yè)強(qiáng)大師資，打造實(shí)力專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，以保證教學(xué)效果為導(dǎo)向，設(shè)置特色化輔導(dǎo)內(nèi)容和教學(xué)方式。

無(wú)論你在哪個(gè)城市，都能方便就近入學(xué)，參與面授培訓(xùn)。與遠(yuǎn)程在線教學(xué)相比，面授課程能夠讓學(xué)員真切感受班集體的學(xué)習(xí)氛圍，更有老師面對(duì)面的講授，手把手的教學(xué)，保時(shí)保量。

實(shí)戰(zhàn)：優(yōu)就業(yè)與多家企業(yè)實(shí)體達(dá)成親密合作關(guān)系，國(guó)內(nèi)創(chuàng)造“實(shí)訓(xùn)教學(xué)”模式，學(xué)員在實(shí)訓(xùn)課程中，可以直接進(jìn)入合作企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，親自參與項(xiàng)目的運(yùn)作，真正做到學(xué)以致用、學(xué)有所成，避免了培訓(xùn)帶來(lái)的理論與實(shí)踐脫節(jié)的弊端。目前優(yōu)就業(yè)為百度、新浪、搜狐、聯(lián)想、阿里巴巴、中軟、華為、摩托羅拉、IBM等多家知名企業(yè)培養(yǎng)輸送IT人才。

將列表轉(zhuǎn)換成字符串

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

print ", ".join(teams)

>>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'

基于實(shí)例的方法（Instance-based Algorithms）：

基于實(shí)例的學(xué)習(xí)模型是使用那些對(duì)于模型很重要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這類(lèi)方法通常使用基于示例數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，用新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)以一種相似度方式從中找到最佳匹配，從而作出預(yù)測(cè)。出于這個(gè)原因，基于實(shí)例的方法也被稱(chēng)為贏家通吃所有的方法和基于記憶的學(xué)習(xí)。重點(diǎn)放在存儲(chǔ)實(shí)例之間的相似性度量表現(xiàn)上。

k最鄰近算法 k-Nearest Neighbour ，kNN

學(xué)習(xí)矢量量化 Learning Vector Quantization ，LVQ

自組織映射 Self-Organizing Map ，SOM

局部加權(quán)學(xué)習(xí) Locally Weighted Learning ，LWL