Python是现下IT行业非常受欢迎的技术之一,它的学习比较简单,而且非常实用,所以许多IT行业的人都选择学习这项技术,作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色是无限的。
高质教学不怕对比和质疑,差距显而易见
Python-机器学习、深度学习与计算机图像处理技术实战培训班
机器学习与线性回归算法;逻辑回归与决策树实战、Tensorflow2.3 神经网络;深度学习之卷积神经网络;Keras 神经网络框架;Open CV计算机视觉技术;YOYO目标识别框架技术;图数据库与构建知识图谱
【培训特色】:本次培训从实战的角度对Python进行了全面的剖析,并结合实际案例分析和探讨Python技术的应用场景,给Python相关从业人员以指导和启迪。
课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:
1. 回归算法理论与实战
2. 决策树算法理论与实战
3. 集成学习算法理论与实战
4. 聚类算法理论与实战
5. 神经网络算法
6. Tensorflow DNN CNN构建
7. 基于OpenCV计算机视觉识别
8. YOLO目标识别框架
9. 从0到1完成知识图谱构建。
多重实力 值得信赖
Python工程师学习之旅
1、熟练掌握 Python;
2、熟练掌握面向对象、常用设计模式;
3、熟悉 Restful API 开发;
4、了解 Python 框架,Django / Flask / Tornado / Requests Haystack 等;
5、了解有 Node.js 项目经历,熟悉 restify, express, sequelize 等常用框架。
1、熟悉常用关系型数据库,熟悉SQL开发和索引;
2、熟悉大数据平台和组件(Hive、Spark、MaxCompute)等;
3、精通Python开发,熟悉基于Python代码的性能分析和优化;
4、熟练使用numpy、pandas、matplotlib、scipy等Python常用数据加工和处理模块;
5、熟悉Django等Web服务框架,能独立完成数据管理后端应用开发。
1. 熟悉Python及常用库(numpy、pandas、matplotlib等);
2. 熟悉Redis,了解PostgreSQL;
3. 熟悉Oracle、SQL Server者加分;
4. 熟悉机器视觉开发;
5. 了解TimescaleDB、InfluxDB等时序数据库。
1、用户数据进行深入的分析挖掘;
2、制作可视化数据分析报告;
3、数据仓库的设计与日常维护,数据字典的撰写;
4、熟练使用python,掌握numpy、pandas、matlabplot的用法;
5、熟悉数据库操作,熟悉mysql与hive。
1、熟悉互联网数据分析,建业务分析模型;
2、对用户数据异常进行深入的分析挖掘;
3、熟练掌握SQL语句,熟悉SPSS、Excel等数据处理软件;
4、熟悉python、java等编程语言,熟悉Shell、Perl等脚本语言。
1、熟悉机器学习、人工智能与深度学习相关算法;
2、熟悉深度学习框架TensorFlow、caffe、pytorch、keras,具备一定的分布式编程能力;
3、了解机器视觉、语音识别、NLP等;
4、精通Python编程语言;
5、了解VGG16、Resnet、Googlenet等网络。
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