貴陽(yáng)達(dá)內(nèi)Python專業(yè)培訓(xùn)
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高手班,大師班
0基礎(chǔ)小白,非相關(guān)崗位轉(zhuǎn)行者,互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)崗位從業(yè)者,初級(jí)UI設(shè)計(jì)師
監(jiān)督學(xué)習(xí)、分類器、預(yù)測(cè)建模、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、推薦引擎、文本分析、語(yǔ)音識(shí)別、時(shí)間序列、圖像分析、人臉識(shí)別、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級(jí)可視化。
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理、標(biāo)記編碼、線性回歸、嶺回歸、多項(xiàng)式回歸、估算房?jī)r(jià)、共享單車需求分布;
2、簡(jiǎn)單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、 訓(xùn)練集和測(cè)試集、交叉驗(yàn)證、混淆矩陣、性能報(bào)告、 評(píng)估汽車質(zhì)量、驗(yàn)證曲線、學(xué)習(xí)曲線、估算收入階層;
3、基于 SVM 的線性分類器、基于 SVM 的非線性分類器、 類型數(shù)不平衡問題、置信度、最優(yōu)超參數(shù)、事件預(yù)測(cè)器、 估算交通流量;
4、基于 k-means 算法的數(shù)據(jù)聚類、基于量化矢量的圖像壓縮、均值漂移聚類模型、基于凝聚層聚類的數(shù)據(jù)分組、聚類算法評(píng)價(jià)、基于 DBSCAN 算法的集群數(shù) 自動(dòng)估算、股票數(shù)據(jù)模式、客戶細(xì)分模型;
5、數(shù)據(jù)處理函數(shù)包、機(jī)器學(xué)習(xí)流水線、尋找最近鄰、KNN 分類器、KNN 回歸器、歐式距離分?jǐn)?shù)、皮爾遜 相關(guān)系數(shù)、相似用戶、電影推薦等。
當(dāng)時(shí),許多初學(xué)者并不了解Python與人工智能之間的區(qū)別和聯(lián)系。他們認(rèn)為學(xué)習(xí)人工智能就是學(xué)習(xí)python,或者掌握python就可以從事人工智能。事實(shí)上,在這些理解中存在著某些誤解。
Python是一種編程語(yǔ)言,因?yàn)樗谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用,所以很多人工智能領(lǐng)域的人都會(huì)開始學(xué)習(xí)Python。然而,掌握Python語(yǔ)言只是第一步。與Python語(yǔ)言相比,人工智能常識(shí)系統(tǒng)的范疇仍然很大,學(xué)習(xí)難度也相對(duì)較高。這也是長(zhǎng)期以來,人工智能人才培養(yǎng)始終以研究生教育為基礎(chǔ)的重要原因。
Python在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)游戲等領(lǐng)域的開發(fā)和完善,使其在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)等領(lǐng)域有著巨大的發(fā)展?jié)摿?。作為?shù)據(jù)挖掘和人工智能的首選語(yǔ)言,python有著無限的未來!
作為一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言,python具有非常健壯的功能。它不僅可以完成一些高級(jí)任務(wù),而且可以在所有操作系統(tǒng)中靈敏地運(yùn)行。IT行業(yè)也處于前端。畢竟,現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,時(shí)代在發(fā)展。學(xué)好Python不必?fù)?dān)心找不到好工作。
獲得IDG投資50W美元。
憑獲得高盛集團(tuán)2000萬美元贊助。
獲得新東方戰(zhàn)略投資,在美國(guó)上市。
招生人數(shù)突破十萬,銷售額突破20億。
獲得集富亞洲融資,年收入突破億元。
啟動(dòng)首屆發(fā)現(xiàn)杯軟件設(shè)計(jì)大賽。
推出少兒IT培訓(xùn)課程——童程童美。
市值突破十億美元,成為職業(yè)教育獨(dú)角獸
看看老師
高級(jí)it講師主要以技術(shù)為主,經(jīng)常做高端技術(shù),工作的發(fā)展前景也可以看到很長(zhǎng)一段時(shí)間。這樣的講課者講授常識(shí),往往擊中了it工作中最長(zhǎng)、最遠(yuǎn)生命線的關(guān)鍵。有一個(gè)技術(shù)牛做講師,是保證實(shí)習(xí)質(zhì)量的關(guān)鍵。一般組織只會(huì)沿襲舊的一套傳統(tǒng)的教育形式,學(xué)習(xí)不符合企業(yè)的實(shí)際需要,到最后還是被武斷地束之高閣。
教師是IT實(shí)踐組織的中心資源。一個(gè)合格的it講師首先應(yīng)該有多年的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),并且熟悉最新的it技術(shù)和趨勢(shì)。這樣才能保證理論聯(lián)系實(shí)際,提高學(xué)生的工作能力。
看看球場(chǎng)
一個(gè)好的it實(shí)踐組織也取決于課程內(nèi)容。課程內(nèi)容是否合理,學(xué)習(xí)需求是否滿足是組織課程的主要目標(biāo)。大多數(shù)實(shí)習(xí)機(jī)構(gòu)都有相應(yīng)的海選課程。報(bào)名前最好先了解一下,再根據(jù)海選課程來判斷課程質(zhì)量。
達(dá)內(nèi)目前已在北京、上海、廣州、深圳、大連、南京、武漢、杭州、西安、蘇州、成都、沈陽(yáng)等70個(gè)大中城市成立了373家學(xué)習(xí)中心,擁有員工超過11000人,累計(jì)培訓(xùn)量已學(xué)員已達(dá)100萬人次。
當(dāng)我確定了方向后,下一步就是沿著這個(gè)方向構(gòu)建自己的學(xué)習(xí)路徑圖。
這條路徑是一條系統(tǒng)的邏輯主線,它會(huì)讓我知道每個(gè)部分需要完成的目標(biāo)是什么,需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn),哪些知識(shí)暫時(shí)不需要。然后在學(xué)習(xí)的每一部分,我都可以有一些實(shí)際的成果輸出,利用這些成果形成積極的激勵(lì),激勵(lì)后續(xù)的學(xué)習(xí)。
當(dāng)我決定學(xué)習(xí)Python的數(shù)據(jù)分析知識(shí)時(shí),我按照“數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)處理→數(shù)據(jù)分析→數(shù)據(jù)可視化”的數(shù)據(jù)分析流程,為自己建立了一個(gè)學(xué)習(xí)地圖
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