哈爾濱2024Python人工智能技術(shù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排行前十已出

Python編程基礎(chǔ)與Pandas數(shù)據(jù)分析

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使用Python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)基礎(chǔ)知識(shí)、網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求及響應(yīng)-requests庫(kù)、HTML文檔解析-BeautifulSoup庫(kù)、常見(jiàn)反爬蟲(chóng)機(jī)制及應(yīng)對(duì)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) VS 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取、實(shí)戰(zhàn)1：批量替換頭像、實(shí)戰(zhàn)2：抓取豆瓣書(shū)籍簡(jiǎn)介、實(shí)戰(zhàn)3：模擬瀏覽器selenium抓取電商商品信息及評(píng)論

Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析

使用Python SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析、使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分組與抽樣、使用Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷、使用線性回歸做客戶價(jià)值預(yù)測(cè)、使用邏輯回歸構(gòu)建初始信用評(píng)級(jí)、案例1：RFM分析方法獲取客戶消費(fèi)行為信息、案例2：轉(zhuǎn)化漏斗與A/B Test

Python進(jìn)行降維分析

連續(xù)變量關(guān)系和探索變量壓縮：主成分因子分析、對(duì)應(yīng)分析方法、多維尺度分析方法、案例1：經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)降維與聚類(lèi)分析、案例2：用戶特征與消費(fèi)行為對(duì)應(yīng)分析、案例3：美國(guó)城市地理位置分析、案例4：iris數(shù)據(jù)聚類(lèi)-結(jié)合降維與數(shù)據(jù)預(yù)處理

Python時(shí)間序列和綜合案例分析

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Python數(shù)據(jù)可視化

繪圖思想的基本原理、Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹、使用Matplotlib進(jìn)行基本的圖形繪制、使用Python數(shù)據(jù)處理包Pandas做可視化、Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn與圖形繪制、Python數(shù)據(jù)可視化包-Pyecharts與圖形繪制、使用Python進(jìn)行地圖繪制-Pyecharts

Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)前處理技術(shù)

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Python實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

初級(jí)分類(lèi)器KNN算法與Python實(shí)現(xiàn)、樸素貝葉斯分類(lèi)算法原理與實(shí)現(xiàn)、決策樹(shù)建模思路與原理、高級(jí)分類(lèi)器-支持向量機(jī)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理與實(shí)現(xiàn)、集成學(xué)習(xí)：Bagging、Boosting、隨機(jī)森林、案例1：使用決策樹(shù)進(jìn)行初始信用評(píng)級(jí)、案例2：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)銷(xiāo)量高低、案例3：使用支持向量機(jī)進(jìn)行水色圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià)

Python進(jìn)行描述性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

聚類(lèi)算法的概述、聚類(lèi)算法基本概念、案例：通信客戶業(yè)務(wù)使用偏好聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則的一些基本概念、關(guān)聯(lián)規(guī)則Ariori算法的原理與Python實(shí)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)規(guī)則FP-growth算法、序列模式的簡(jiǎn)介與概念、序列模式AprioriAll算法與Python實(shí)現(xiàn)、基于用戶和商品的的協(xié)同過(guò)濾算法