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

數(shù)據(jù)分析+人工智能

課程內(nèi)容：

數(shù)據(jù)分析-基礎(chǔ)內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析-模塊學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)分析-特征工程和結(jié)果可視化

人工智能—機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能—深度學(xué)習(xí)

人工智能—拓展課程

培養(yǎng)目標(biāo)：

掌握數(shù)據(jù)分析涉及到的相關(guān)概念，了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程，熟悉相關(guān)模塊的使用； 能夠認(rèn)識數(shù)據(jù)、了解數(shù)據(jù)的合并、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化與轉(zhuǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，深入接觸項目案例，在理解算法的基礎(chǔ)上，掌握算法在實際項目中的應(yīng)用 掌握 PaddlePaddle 基本概念，計算模型和原理；能夠通過PaddlePaddle進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建與訓(xùn)練 ；掌握訓(xùn)練過程優(yōu)化方法與問題優(yōu)化，結(jié)合AI行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，拓展最為前沿的AI技術(shù)，開闊學(xué)員的視野。

任老師  

優(yōu)就業(yè)Python+人工智能高級講師

原大型項目Python開發(fā)工程師

8年P(guān)ython教學(xué)經(jīng)驗，3年項目開發(fā)經(jīng)驗，負(fù)責(zé)過大型婚慶、寵物商城、婦嬰商城、律師事務(wù)所、房產(chǎn)、裝修公司等項目的開發(fā)工作。熟悉項目開發(fā)流程，精通ThinkPHP5、Yii、CI、Laravel、Django、Flask等主流開發(fā)框架。

授課風(fēng)格：思維嚴(yán)謹(jǐn)，條理清晰，風(fēng)趣幽默，及時的和學(xué)員溝通并耐心的解決學(xué)生的各種學(xué)習(xí)問題，深受學(xué)員信任。

研發(fā)與師資團(tuán)隊

研發(fā)：市面上的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，規(guī)模實力參差不齊，教學(xué)研發(fā)能力更是水平不一。大部分機(jī)構(gòu)的課程，都大同小異。

面對IT培訓(xùn)行業(yè)整體研發(fā)能力不足的現(xiàn)狀，優(yōu)就業(yè)堅持原創(chuàng)，不照搬、不跟風(fēng)，集結(jié)了一支教學(xué)經(jīng)驗豐富、研發(fā)能力強(qiáng)悍的團(tuán)隊。優(yōu)就業(yè)的課程體系、授課方式、培訓(xùn)模式都是優(yōu)就業(yè)的團(tuán)隊精心研發(fā)的成果。

師資：優(yōu)就業(yè)匯聚國內(nèi)一線專家團(tuán)隊，擁有近百位一線技術(shù)大牛，500多位核心研發(fā)工程師。其中不乏來自百度、阿里、騰訊、IBM、微軟、Oracle-Sun、亞信、用友等國際高端IT公司的技術(shù)專家。

我們的老師都在國內(nèi)大型企業(yè)有自己的項目團(tuán)隊，秉承理論教學(xué)與實戰(zhàn)訓(xùn)練相結(jié)合的教學(xué)理念，能夠帶領(lǐng)學(xué)員參與真實的研發(fā)項目，一對一親自指導(dǎo)，讓學(xué)員獲得實實在在的技能本領(lǐng)。教授過的學(xué)員畢業(yè)時均能完成一個完整的項目，擁有一項看得到的成果。

列表推導(dǎo)：

已知一個列表，刷選出偶數(shù)列表方法：

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = []

for number in numbers:

if number%2 == 0:

even.append(number)

用下面的代替：

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

決策樹算法（Decision Tree Algorithms）：

決策樹方法是建立一種基于數(shù)據(jù)的實際屬性值的決策模型。決策使用樹型結(jié)構(gòu)直至基于一個給定記錄的預(yù)測決策得到。決策樹的訓(xùn)練是在分類和回歸兩方面的數(shù)據(jù)上進(jìn)行的。

分類回歸樹 Classification and Regression Tree ，CART

迭代二叉樹3代 Iterative Dichotomiser 3 ，ID3

卡方自動交互檢測 CHAID

多元自適應(yīng)回歸樣條 MARS

梯度推進(jìn)機(jī) Gradient Boosting Machines ，GBM

單層決策樹 Decision Stump