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深圳国富CDA Python机器学习周末集训营

深圳国富CDA Python机器学习周末集训营

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  • 教学点: 1个 深圳市南山区桃源街道民企科技园。

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课程介绍
课程导读

该课程适合零基础或是想要转行的人群,选CDA Python机器学习周末集训营,可帮助学员熟练掌握数据科学领域中受欢迎的编程语言-Python、使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理等工具,更多详情请往下看。

学python可以做什么

学python可以做web开发,目前开发在国内的发展的非常好,python的web开发框架是最大的一个优势,如果你用python搭建一个网站只需要几行的代码就可以了,非常简单。
学python可以从事数据分析工作,python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理,大数据所需要的数据可视化、数据库操作等都是可以通过python中的模块来完成的。
学python可以从事和人工智能相关的工作,目前人工智能被认为最有前景的行业之一,但是人工智能对学历要求较高,如果你是高学历人才,学完python可以考虑向人工智能方向发展,就业前景是非常好的。
学python可以做运维工程师,很多公司在招聘中高级运维工程师时都要求工程师一定要掌握python语言,因为在实际工作中用途很大。

深圳Python机器培训费用多少
招生对象

零基础学员

上课时间

周末8-17点

上课模式

面授/网课

课程亮点

为想希望从事数据挖掘、机器学习工程师相关岗位的人员或者希望通过CDA三级认证考试人员开设。课程设计循序渐进,从基础工具与理论知识入门,进阶机器学习模型、文本挖掘模型,以实战项目案例贯穿课程讲解。其中包括:Python编程基础、数据清洗、数据处理与特征工程、Python机器学习、自然语言处理等课程模块。课程理论知识涵盖CDA LEVEL III等级考试的所有考点,有利于对应等级考试的学员备考。

深圳Python机器培训班哪家好
学习目标

"熟练掌握数据科学领域中受欢迎的编程语言-Python
掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理
学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化
学会使用Pyecharts进行高级数据可视化
学会构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型
善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题"

授课内容

"1章工具先导课
2章Python编程基础
3章Python数据探索、数据处理与可视化
4章Python探索分析综合案例
5章数据挖掘概论
6章高级数据处理与特征工程
7章机器学习算法与应用(一)
8章机器学习算法与应用(二)
9章机器学习算法与应用(三)
10章机器学习实战
11章自然语言处理与文本分析理论与项目实操
12章行业综合项目实战
13章选修课"

Python发展前景怎么样

一:Linux运维Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,Python是一门非常NB的编程语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。
二:Python Web网站工程师我们都知道Web一直都是不可忽视的存在,我们离不开网络,离不开Web,利用Python的框架可以做网站,而且都是一些精美的前端界面,还有我们需要掌握一些数据的应用。
三:Python自动化测试大家都知道,就是Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广,可以说Python太强大,掌握和熟悉自动化的流程,方法和我们总使用的各个模板,到现在为止,我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
四:数据分析我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率。
五:人工智能我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师,这个就是目前刚出头的人工智能,当然我们的人工智能时代还没有到来,如果这天来了,生活和世界将会发生翻天覆地的变化,而且现在发展这么快,人工智能的时代不会太远。

 
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深圳国富如荷教育简介

深圳国富如荷教育是一家专业的数据分析师培训机构,是面向中高端用户的、培养DT时代前沿技术人才的、国际化的职业教育领导品牌,目前,CDA已与国内100多所高校进行了战略合作,建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养机构。
已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试,报考考生数万人;已开展了四届中国数据分析师行业峰会(CDA SUMMIT),每届参会人数3000多人;中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB)每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。​

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