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發(fā)布時(shí)間:2019-08-14 ??谥泄逃齼?yōu)就業(yè)IT培訓(xùn) 訪問(wèn) : 138Python基礎(chǔ)班-課程大綱
學(xué)習(xí)對(duì)象:0基礎(chǔ)0經(jīng)驗(yàn)的小白人員;想通過(guò)最低的成本來(lái)試一下自己是否適合做Python編程相關(guān)工作的轉(zhuǎn)型人員。注:獲取更多免費(fèi)學(xué)習(xí)視頻+資料+筆記。
上課方式:全日制脫產(chǎn),每周5天上課, 上兩天課休息一天的上課方式(實(shí)際培訓(xùn)時(shí)間可能因法定節(jié)假日等因素發(fā)生變化)
培訓(xùn)時(shí)間:部分校區(qū)可能會(huì)根據(jù)實(shí)際情況有所調(diào)整,詳情可詢(xún)咨詢(xún)老師
培訓(xùn)費(fèi)用:Python學(xué)費(fèi)價(jià)格詳情(享受優(yōu)惠價(jià)的條件是什么?)
張老師
優(yōu)就業(yè)PHP研究院院長(zhǎng)、Linux云計(jì)算/Python人工智能高級(jí)講師
原大型企業(yè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)理
10年P(guān)HP項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),5年大型企業(yè)項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn),熟悉項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的整體流 程。曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目,如大型商城系統(tǒng)、ERP管理系統(tǒng)、OA辦公 系統(tǒng)、圖書(shū)管理系統(tǒng),有著豐富的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。對(duì)人工智能、Python等 方面也有著深入的研究。
授課風(fēng)格:對(duì)待學(xué)員認(rèn)真負(fù)責(zé),授課方式輕松自然,思路清晰,邏輯嚴(yán)謹(jǐn),講解細(xì)致入微,讓學(xué)生在靜靜的思考中獲得知識(shí)。
教學(xué)體系
優(yōu)就業(yè)的所有類(lèi)別課程,均有針對(duì)0基礎(chǔ)學(xué)員開(kāi)設(shè)的“0基礎(chǔ)培訓(xùn)班”和針對(duì)已有基礎(chǔ)的學(xué)員開(kāi)設(shè)的精英培訓(xùn)班。 學(xué)員在選課報(bào)班時(shí)可以根據(jù)自己的真實(shí)情況,自由選擇班次。兩種班次的課程體系均根據(jù)目標(biāo)學(xué)員的真實(shí)能力研發(fā)構(gòu)建,因材施教,讓每個(gè)學(xué)員都能夠找到真正適合自己的學(xué)習(xí)方式。
0基礎(chǔ)班:針對(duì)無(wú)經(jīng)驗(yàn)、無(wú)基礎(chǔ)人群,幫助學(xué)員掌握一門(mén)技能,從而走上自己的職業(yè)道路
精英班:幫助學(xué)員爭(zhēng)取變得更好,無(wú)論是在原公司發(fā)展,還是跳槽到更好的平臺(tái),爭(zhēng)取獲得更多的機(jī)遇。
帶索引的列表迭代
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
print index, team
>>> 0 Packers
>>> 1 49ers
>>> 2 Ravens
>>> 3 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