一、
掌握python编程语言，建立起编程思维和面向对象思想，具备python开发工程师、自动化运维工程师，自动化测试工程师的专业技能能力；
上海Python与人工智能实训课程
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上课时段：
详见内容
课程特色：
上海Python与人工智能实训课程，适合不同层次人群参加，可从业方向有Python工程师、自动化测试工程师、数据分析处理工程师、人工智能应用工程师等。
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咨询学费
400-660-3310
课程详情
Python与人工智能
课程介绍
适合不同层次人群参加，可从业方向有Python工程师、自动化测试工程师、数据分析处理工程师、人工智能应用工程师等。
课程形式
面授/远程
课程费用
15800元（脱产班）/9800元（周末班）
课时数量
60天（脱产班）/16天（周末班）
实训目标
一、二、
掌握SQL语句，熟悉主流数据库如MySQL,SQLite等，具备数据库开发工程师的专业技能能力；
三、
掌握数据爬虫机制，掌握分布式计算应用，掌握主流的Python数据爬虫框架，具备Python数据爬虫工程师的专业技能能力；
四、
掌握数据分析基本理论，熟悉基本的科学运算工具numpy，熟悉多维数据和python基本数据结构的转换操作；掌握数据分析工具pandas，并能利用pandas完成数据分析任务，具备大数据分析工程师的专业技能能力。
五、了解人工智能和机器学习，深度学习的关系，对机器学习有正确的认识；掌握机器学习库scikit-learn，由此掌握利用scikit-learn库进行项目研究的流程；掌握监督学习，非监督学习的各种模型涉及的参数，以及模型选择和参数的调优。具备人工智能应用初级工程师、深度学习、机器学习、数据分析计算等应用、调参初级工程师的专业技能能力。
主讲老师
龙永辉老师
Python Java大数据讲师
1996年毕业于上海交通大学，硕士学历;曾就职于.上海贝尔、特艺中国、甲骨文等全球知名企业，担任过高级软件研发工程师、技术经理等职位，服务过电商、教育、电力级制造业众多行业客户，具有丰富的项目管理和开发经验，擅长产品/技术架构，技术分析，尤其对大数据平台架构、数据分析...
课程说明
大数据、人工智能是整个IT行业发展的趋势、也是国家未来发展战略。
无论从国家政策的支持还是从企业的人才需求来说，大数据和人工智能是当代大学生必须学习的技术，从我们近几年对于雇主企业人才需求跟踪分析来看，初期人工智能、数据分析这块人才更多集中在高学历、高水平偏算法工程师这块，而近一年多来，随着很多技术的成熟和项目的落地，企业对于应用类型的初中级人才需求岗位非常多，缺口也比较大；为此我们借助Oracle原厂技术和教育资源，跟行业内多家企业（如天智数芯、云创大数据等）和上海交大等高等学府合作研发出匹配企业人才实际需求的又适合零基础大学生学员学习的《Python数据分析和人工智能》的实训课程，
此课程适合人群较广，不仅适合计算机软件类的学生通过实训获得高薪的数据分析和人工智能专业岗位，也适合其他专业学生学习从而提高其专业学习和科研水平，比如医生学会Python数据分析和人工智能后可以将智能分析算法运用于病人数据诊断比对以及超声影像分析，从而提高工作效率；金融经管类专业学生学会Python数据分析和人工智能以后可以从事金融数据分析相关职业，提升自身的职业竞争力；对于在校低年级学生或读研读博的学生来说，不管你是不是软件类专业学生，学会Python数据分析和人工智能课程后，不仅可以日后增强你的职业竞争能力，也能更直接的提升你的数据分析和处理能力，提升在校期间和未来的科研水平。
所以《Python数据分析与人工智能》实训课程从设置之初就考虑到不同专业学习的计算机水平不同的问题，此课程对于计算机水平的要求较低，基本可以零基础学习，但对于学员来说必须具备一定数学基础和能力，如果学员在学校学习过高数类的课程或者具备较强的逻辑思维能力的学生即可参加学习。
课程内容
[阶段一] Python开发
教学目标：
1、掌握Python基础编程语法;
2、建立起编程思维和面向对象思想。
3、掌握网络编程协议,实现网络间点对点通信;
基础系列：
Python概述
变量，数据类型、运算符和内存管理
条件和循环
序列，字符串，列表和元组
字典和集合
Python函数和函数式编程
Python面向对象
中级系列：
设计模式与异常处理
Python文件和IO
Python模块
Python进程、线程、协程
Python网络编程
分阶段项目实战：飞机大战、
模拟银行ATM系统、模拟租车计费系统等
[阶段二]数据采集和可视化
教学目标：
1、掌握matplotib绘制图形的基本方法。
2、学会打开提取csV，json格式的数据文件。
3、学会基本的sq|操作语句，并操作SQLite或mysq|数据库。
4、掌握爬虫的工作原理和设计思想：
5、掌握反爬虫机制；
6、掌握分布式计算应用。可解决的现实问题；
7、定向抓取互联网中指定领域的海量信息;
本地数据采集和可视化：
matplotlib介绍
CSV文件数据的可视化
JSON文件数据的可视化
python操作数据库
分阶段项目实战：随机漫步、绘制气温图标、
世界人口地图、51jobpython工程师招聘等
网络数据采集(网络爬虫)：
爬虫入门介绍
python模拟实现爬虫
Xpath和lxml提取内容
BeautifulSoup模块
Scrapy
借助自动化测试I具和浏览器爬取数据
[阶段三]数据分析
教学目标：
1、掌握基本的科学运算工 具numpy，熟悉多维数据和python基本数据结构的转换操作;
2、掌握数据分析工具pandas，并能利用pandas完成数据分析任务。
numpy数据处理：
案例分析
pandas基础
pandas进阶
分阶段实战项目：
美国总统投票民调分析、
星际争霸战队资料分析、
航空空难历史数据分析等。
[阶段四]机器学习
教学目标：
1、了 解人工智能和机器学习，深度学习的关系，对机器学习有正确的认识；
2、掌握机器学习库scikit-learn，由此掌握利用scikit-learn库进行项目研究的流程。
3、掌握监督学习，非监督学习的各种模型涉及的参数，以及模型选择和参数的调优。
人工智能系列：
人工智能和机器学习
"scikit-learn (机器学习库) "
线性回归
决策树和随机森林
支持向量机(SVM)
贝叶斯方法
特征工程
工作流程与模型优化
推荐系统及应用聚类
分阶段项目实战：
安居客房屋租售数据分析和推荐、
电商广告销售额预测分析与可视化、
用户消费行为分析与可视化、
天气数据分析与可视化等kaggle平台项目。
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