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課程內(nèi)容：

企業(yè)面試前期準(zhǔn)備與技巧

企業(yè)面試實(shí)戰(zhàn)

培養(yǎng)目標(biāo)：

從簡(jiǎn)歷、面試技巧等層面助學(xué)員提升，培養(yǎng)學(xué)員溝通表達(dá)能力，讓學(xué)員清晰了解職業(yè)發(fā)展規(guī)劃， 明確自身定位，找到適合自身發(fā)展的工作。

劉老師  

Python+人工智能研究院院長(zhǎng)

原中國(guó)日?qǐng)?bào)社客戶端研發(fā)工程師

天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。8年開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，4年授課經(jīng)驗(yàn)，曾就職于中國(guó)日?qǐng)?bào)社和中國(guó)建設(shè)銀行廣開(kāi)研發(fā)中心，從事新聞大數(shù)據(jù)匯總和建行手機(jī)銀行客戶端研發(fā)工作，有著豐富的前后臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。精通網(wǎng)絡(luò)編程、基于CCPP人工智能方向數(shù)據(jù)挖掘、Python框架設(shè)計(jì)等核心技術(shù)。

授課風(fēng)格：通過(guò)形象的比喻使學(xué)員更容易理解課程內(nèi)容，深入淺出，樂(lè)于分享研究成果。使學(xué)員學(xué)到的不僅僅是知識(shí)，還有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

研發(fā)與師資團(tuán)隊(duì)

研發(fā)：市面上的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，規(guī)模實(shí)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(duì)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(jiān)持原創(chuàng)，不照搬、不跟風(fēng)，集結(jié)了一支教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富、研發(fā)能力強(qiáng)悍的團(tuán)隊(duì)。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(duì)精心研發(fā)的成果。

師資：優(yōu)就業(yè)匯聚國(guó)內(nèi)一線專家團(tuán)隊(duì)，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(lái)自百度、阿里、騰訊、IBM、微軟、Oracle-Sun、亞信、用友等國(guó)際高端IT公司的技術(shù)專家。

我們的老師都在國(guó)內(nèi)大型企業(yè)有自己的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，秉承理論教學(xué)與實(shí)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(shí)的研發(fā)項(xiàng)目，一對(duì)一親自指導(dǎo)，讓學(xué)員獲得實(shí)實(shí)在在的技能本領(lǐng)。教授過(guò)的學(xué)員畢業(yè)時(shí)均能完成一個(gè)完整的項(xiàng)目，擁有一項(xiàng)看得到的成果。

字典推導(dǎo)：

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

print {key: value for value, key in enumerate(teams)}

>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}

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