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Python是什么

  • 前3大流行语言

    根据TIOBE最新排名,Python已超越C#,与Java、C一起成为全球前3大最流行语言

  • 应用几乎无限制

    广泛用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算、图形开发等领域

  • 各方面地位超然

    在软件质量控制、提升效率、可移植、组件集成、丰富库支持等各方面均处于先进地位

  • 简单易学

    具有简单、易学、免费、开源、可扩展、可嵌入等优点,它的面向对象甚至比Java和C#.NET更彻底

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Python就业前景如何

  • 月薪:5-8K

  • 月薪:8-12K

  • 月薪:12-18K

  • 月薪:18K以上

Python学完后能做什么

应用几乎无限制Python被广泛用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算、图形开发等领域

  • WEB开发

    服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。

  • 系统网络运维

    在运维的工作中,有大量重复性工作的地方,并需要做管理系统、监控系统、发布系统等,将工作自动化起来,提高工作效率,这样的场景Python是一门非常合适的语言。

  • 科学与数学计算

    Python被广泛的运用于科学和数字计算中,例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等,常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

  • 3D游戏开发

    Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架,有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。

  • 图形界面开发

    Python可编写桌面图形用户界面,还可以扩展微软的Windows,常用TK、GTK+、PyQt、Win32等。

  • 网络编程

    除了网络和互联网的支持,Python还提供了对底层网络的支持,有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python.

哪些产品是Python做的

麦子如何让你成为两年以上工作经验的Python工程师

  • 教学

    1对1教学

    采用师徒制,1位专属导师全面负责你的教学工作,手把手带你制定目标,考核,批改作业,学习答疑 。

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    1对1直播

    学生可以随时在PC和APP发起约课,跟自己的导师约直播课程,1对1直播,私人订制,专属讲解。

  • 教学

    名师指导

    麦子的导师多为国内外知名互联网公司8年以上的企业经验大牛,也许你的老师就是美国的Facebook,Google,国内的BAT的大牛老师。

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重塑学习过程,学习足迹完全数字化

什么是LPS?

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  • 胡明星

    前大型教育平台研发经理

    曾担任国内某在线教育平台研发经理一职,参与过会员营销、财务管理、游戏管理等三十余个大中型Web项目的设计与研发(视频课程)

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  • Lamapig

    国家级开发精英

    多年入式系统软硬件开发经验,完成国家大型科学装置的控制系统的硬件和软件程序设计。拥有多项国家专利和省部级奖,现供职于国家科研单位。(视频课程)

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  • 彭亮

    雅虎高级大数据工程师

    擅长产品设计与产品战略规划,熟悉产品开发及管理流程,对产品运营有着深刻见解。(视频课程)

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最全面的涵盖web,爬虫,大数据,自动化测试

  • 01

    基础阶段

    带你快速进入Python语言的大门,掌握Pycharm开发工具,Python语言基础,面向对象,HTML5的基本知识。

  • 02

    爬虫阶段

    学习Python的数据抓取和数据分析技术 ,尤其是学习爬虫的数据知识。学习Python urllib2等网络框架,Scrapy爬虫框架,同时学习MySql等数据,完成12306火车票抓取项目。这个阶段学完后,能够做数据抓取和分析工程师

  • 03

    Web开发阶段

    豆瓣和麦子学院网站都是Python做的,我们通过学习Javascript,Flask,Django框架完成麦子和豆瓣的网站开发。同时学习Tnordo,Redis等高级技术让项目符合商业水准。这个阶段学完后可以独立开发出麦子学院这样的商业网站

  • 04

    自动化测试及运维阶段

    学习Zabb,Selenium,Matplotlib等知识,掌握自动化测试,数据可视化分析,自动化运维等高级内容,为将来往大数据工程师上更进一步打下良好基础。

强大的校企合作服务体系

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  • 黄青青-月薪8k入职聚簇云网络

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  • 王欣晨-月薪10k入职环球网

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  • 赵田生-月薪9.5k入职知名互联网公司

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    月薪9.5K,入职知名医药互联网

  • 周文语-月薪10k入职上海知名互联网公司

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1

公共基础课

本方向重点学习Python基础语法、面向对象编程、开发工具。 接着学习关系型数据库MySQL和服务器广泛使用的Linux,为后面的方向打下坚实基础。

  • 01

    Python课程初探

    Java太复杂了,PHP过时了,美国最流行的三大服务器开发语言既没有Java,也不包括PHP,Python却身在其中。 在国内,前几年火爆的安卓开发热度已经冷却,Python开发工程师的岗位越来越吃香,我们熟知的豆瓣和知乎就是用Python开发的。通过本次课程的学习,你会初步掌握Python语言的使用以及利用Django框架开发出自己的简易Blog系统,并初步踏入Web开发工程师的行列。
    · 1图看懂Python的学习框架 · 1小时掌握Python语言基础
    · Django的安装与运用 · 运用Python和Django构建博客
  • 02

    简易爬虫实战

    Python最强大的IDE开发工具,用这个来开发Python商业项目,而非Shell开发
    · pip方法使用
    · pip基本使用
    · pip指定源
    · Virtualenv基本使用
  • 03

    python面向对象编程

    Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言,正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的。本课程中我们将详细介绍Python的面向对象编程。
    · 面向对象概念 · 类的定义
    · 类的实例 · 类的变量和属性
    · 类的方法 · 判别对象类型
  • 04

    Linux操作系统

    linux作为一款开源的操作系统,已经被大多数人所认可,在嵌入式领域中,linux的占用率一直稳居榜首, 掌握好linux下的基本概念,对我们掌握系统编程及驱动开发都非常有利。
    · 介绍/安装 · Linux的文件系统
    · 常用命令 · 权限管理
    · vim使用 · 网络管理
    · 程序安装配置 · shell脚本
  • 05

    MySQL关系型数据库

    开源领域最广泛的关系型数据库,跨平台
    · 安装
    · 常用命令
    · sql语句
    · mysql支持的数据类型、运算符
    · 数据库函数
    · 数据库优化
    · python操作mysql
  • 06

    Python网络编程

    学习Python的TCP编程和HTTP编程。Urllib2等网络编程类库的使用,同时知道如何用Python进行Http协议,Socket协议的程序编写;甚至简易爬虫的网络调用
    · 简介
    · 什么是socket
    · python的scoket模块使用

2

Web开发方向

本方向将学习html,css,JavaScrip这些基础的前端知识,以及ajax等交互技术。 接着是对服务端的web开发框架的学习和进阶,我们将学习python世界里最流行的2个框架 django 和 flask

  • 01

    HTML5+CSS3快速入门

    学习Web的基础课程,HTML的语法和CSS的布局样式。学完这套课程,会熟练掌握HTML4.X和CSS3来做基础静态网页
    · 初识html5+css3 · html网页结构
    · html5表格表单 · html元素及属性
    · css3样式表引入 · css选择器
    · css层叠性和继承性 · css优先级
  • 02

    Javascript基础

    Javascript的基础语法
    · 简介
    · 数据类型
    · 流程控制
    · 函数
    · 对象
    · DOM操作
    · 事件
  • 03

    Jquery

    Jquery是JS前端必学的类库,应用广泛且方便开发,这里学习Jquery库的各种应用及实战
    · jquery基础
    · jquery选择器
    · jquery事件
    · jquery DOM
    · jqury动画
    · jquery ajax
    · jquery使用
  • 04

    Flask框架开发

    轻量级的Web开发框架Flask的学习,很多公司都需要这样的轻量级开发工程师,我们通过Flask的学习也会完整了解和使用Python的Web开发
    · 安装 · 调试模式
    · 路由 · 静态文件
    · 模板渲染 . 访问请求数据
    · 重定向和错误 · 关于响应
    · 会话 · 消息闪现
    · 日志记录 . 部署web服务器
  • 05

    Django框架开发初级

    最广泛最完善的Python Web开发框架Django,掌握好这个框架就能够找到一份很棒的工程师工作。本课程全面的学习Request,Template,View等开发技术,完整实现自己的商业web网站项目
    · 安装 · mtv和mvc开发模式
    · Django命令行工具 · Django url路由系统
    · Django url路由系统 . Django模板
    · Django静态文件 · Django models 模型层
    · ORM操作 · admin配置
    · form表单
  • 06

    Django框架开发进阶

    最广泛最完善的Python Web开发框架Django的进阶知识,包括ORM,自定义Filter等,完整实现自己的商业web网站项目
    · 自定义标签 · 自定义过滤器
    · 自定义中间件 · 多数据库使用
    · 自定义form . 自定义field
    · admin高级定制 · Django国际化
    · Django安全机制 · jango缓存
  • 07

    Ajax初步

    了解和掌握Ajax基本原理,以及作为Python开发工程师需要具备的Ajax调用知识
    · 概述 · 基于ajax实现跨域请求
    · iframe实现伪ajax · ajax数据格式交换
    · XmlHttpRequst对象介绍
    · XmlHttpRequst实现ajax
    · jquery实现ajax
    · 基于django实现前后台ajax请求交互
    · 错误处理
  • 08

    Restful Framework开发

    服务器端接口开发,Restful接口开发供App等客户端程序的调用
    · 安装 · 序列化
    · 请求和相应 · 基于类的试图
    · 身份认证和权限
    · 关系和超链接的api
    · Viewsets和路由器
    · 模式和客户端库
    · 各api详解
  • 09

    Django商业缓存应用

    Django要实现商业项目,需要在多个角度考虑好缓存的应用,包括View缓存,Template缓存,数据库缓存,Redis的结合缓存等等 。学了这个课程,你才能开发出真正商业级别的应用
    · Django缓存框架及配置介绍 · memcached解析
    · filesystem缓存解析 · databas缓存解析
    · 其他缓存介绍 · 缓存配置与使用
    · redis缓存项目实例
    · Django缓存优化性能评估
  • 10

    Django网站部署

    商业项目的部署和发布,学习最广泛应用的应用服务器Nginx ,采用uWSGI的部署方式。让你轻松把Web进行互联网的发布
    · 什么是nginx和uwsgi · 部署环境搭建
    · 开启memcahed · 使用mysql
    · django服务器安全 · 脚本自动化
    · Django+tornado+nginx部署
    · Django+niginx+uwsgi部署9django的多服务器分离
    · Django+mod_wsgi+Apache部署
    · Django+gunicorn+nginx部署
  • 11

    django项目实战之购物系统

    本课程将使用Python语言与Django Web开发框架搭建一个强大的购物系统。通过本项目的学习,全面系统地掌握使用Django开发出功能强大的网站, 更重要地是让学员掌握Web开发从设计到部署的一整套流程,有能力根据自身需求去实现功能或者在现有基础上进行扩展。
    · 课程概述 · 开发前准备工作
    · 团队开发流程介绍 · 版本控制工具及Git的使用
    · 通用购物系统需求分析 ·书写项目文档
    · 模型变更与同步 · m-msg试图文件架构
    ·数据库使用 · 购物车模型设计
    · 使用session · 添加购物车表单及处理表单
    · 使用admin管理模型
    · 分类及产品模型的设计和实现
    · 系统模块划分及大型web结构
    · 完善项目目录结构与添加产品分类

3

爬虫方向

现在是大数据时代,获取海量数据的方法实在是太重要了。 本方向老师会手把手带着你写出各种类型网站的爬虫,轻松爬取海量数据。

  • 01

    简易爬虫程序开发-豆瓣,百度,文学网站爬取

    利用Python的类库:urllib3,request等来实现简易的爬虫功能。结合豆瓣,百度图库,文学网站爬取
    · 爬虫简介 · http协议介绍
    · urlib库介绍 · 正则介绍
    · re模块介绍 · 糗事百科爬虫编写
    · requests库介绍 · 豆瓣电影爬虫编写
    · 豆瓣登陆爬虫编写 · 线程认识
    · 百度图片下载爬虫编写
  • 02

    Scrapy爬虫框架实战

    著名爬虫开发框架Scrapy的开发实战,包括spider , crawlSpider,pipline等的具体学习,围绕具体的新闻爬虫程序练习
    · 介绍/安装 · scrapy基本使用步骤介绍
    · scrapy命令行工具 · scrapy重要组件
    · scrapy中的重要对象 · scrapy内置服务介绍
    · 对“西刺”代理网站抓取 · “西刺”代码解读
    · 深入理解爬虫原理 · 多级页面抓取技巧
    · 图片抓取 · 代理ip的使用
    · cookie的使用 · js处理技巧
    · 部署工具scrapyd介绍 · 部署scrapy到scrapyd
  • 03

    项目:12306火车票爬票抢票神器

    用爬虫技术实现12306爬票和抢票,让你春节回家无忧
    · 项目介绍及环境搭建 · 网站数据分析
    · http协议解析 · requests使用
    · html基本结构介绍 · 解析库Beautiful Soup介绍
    · 获取12306的铁路局数据 · JSON 与 URL 编码
    · 获取12306的代售点数据 · 列车相关数据页面分析
    · 获取12306的所有路线信息 · 屏蔽爬虫的几种方法及应对
    · 自动识别并填写验证码 · 获取列车正晚点信息
    · 持久化代售点信息到mysql · 代码重构使用scrapy框架
    · 多级请求 — 获取 12306 站点中的客运站数据

4

微信小程序开发

微信小程序可以说是当前最大的技术风口之一,无论是圈粉还是转化,微信够提供了海量的流量,所以掌握小程序开发,会让我们更有竞争力。 可以结合web开发方向对后端的相关知识有所了解,做一个前后端通吃的全栈工程师,在职业生涯更有竞争力。

  • 01

    HTML5+CSS3快速入门

    学习Web的基础课程,HTML的语法和CSS的布局样式。学完这套课程,会熟练掌握HTML4.X和CSS3来做基础静态网页
    · 初识html5+css3 · html网页结构
    · html5表格表单 · html元素及属性
    · css3样式表引入 . css选择器
    · css层叠性和继承性 . css优先级
  • 02

    Javascript基础

    Javascript的基础语法
    · 简介
    · 数据类型
    · 流程控制
    · 函数、5对象
    · DOM操作
    · 事件
  • 03

    Jquery

    Jquery是JS前端必学的类库,应用广泛且方便开发,这里学习Jquery库的各种应用及实战
    · jquery基础
    · jquery选择器
    · jquery事件
    · jquery DOM
    · jqury动画
    · jquery ajax
    · jquery使用
  • 04

    微信公众号开发

    本门课程会以微信公众平台开发为主线,以自动问答系统为试验场,带领大家熟悉基础条件的准备、调试工具、重要接口的功能和调用方法,以及产品层面该如何与你的应用结合,期间使用到的技术包括 JS、CSS、Node、Express、WeChat SDK,使用到的工具包括:NPM、PostMan。
    · 开发简介 · 开发准备
    · 调试工具介绍 · 菜单管理接口开发
    · 内嵌网页开发 · 问答系统功能规划
    · 问答系统脚手架之建模
    · 问答系统服务端实现之用户同步
    · 问答系统服务端实现之菜单同步
    · 问答系统服务端实现之问答功能
    · 问答系统服务端实现之问答历史
    · 问答系统服务端实现之随机历史
  • 05

    微信小程序开发系列课程

    国内最全面最优质的微信小程序开发课程,由网红大咖老师王皓主讲 。从零起步开发完善的微信小程序 。
    · 起步 · 框架
    · 视图 · 组件
    · 案例 · 接口
    · 内容列表 · 内容页面
    · 身份验证 · 文件上传
    · 用户注册 · 微信绑定
    · 微信登录 · 内容评定
    · 评论功能

5

桌面客户端开发

通过python开发出跨平台的桌面端应用。这是一个补充方向,可做为技能拓展。

  • 01

    Tkinter基本编程知识

    Tkinter是最简易易用的桌面库,我们学习开发一个跨平台的记事本。包括Config配置,Widget,事件Event,Menu,Toolbar,Messagebox,StatusBar
    · tkinter简介 · tkinter架构分析
    · config配置外观 · widget style组件外观属性
    · 事件Events and Bindings · 菜单Menu介绍
    · BaseWindow-TopLevel介绍
    · 工具栏Toolbar
    · nessagebox介绍
    · 状态栏statusbar介绍
    · 扩展学习更多的Widget
    · Grid布局
  • 02

    Tkinter开发简易记事本

    Tkinter是最简易易用的桌面库,我们学习开发一个跨平台的记事本。包括Config配置,Widget,事件Event,Menu,Toolbar,Messagebox,StatusBar
    · 项目介绍及演示
    · 项目分析
    · 菜单实现Menu
    · Toolbar
    · Ststusbar
    · 正文编辑区域
    · OpenFile打开文件
    · New新建文件
    · Save保存和另存为
    · 复制粘贴
    · 选择查找
  • 03

    使用pyqt开发windows gui程序及打包

    这是一门python GUI编程的项目实战课程,目标是让学员学会使用pyqt设计基本的GUI程序
    · label控件使用 · button控件使用
    · 打包pyqt程序 · 百度语音识别开发系列
    · 显示与更改图片 · 炫酷的出场,启动界面
    · 添加一个菜单栏 · 实现打开文本并读取数据
    · 模拟输入,手轮和滑块控件 · 运行时警告之弹窗的使用
    · 交互之单文本框的使用 · 批量操作excel中的数据
    · python gui框架简介/pyqt介绍
    · 搭建python开发pyqt程序的环境
    · 理解信号与槽之qt的核心理念
    · 单项选择,radiao和button的使用
    · 运行时获取用户输入,弹出弹框
    · 向office开刀读取excel和word中的数据
    · 多行文本框-显示程序运行状态告别print
  • 04

    项目:手把手带你制作语音类APP

    本课程为项目课,是对pyqt开发windows gui程序的一个综合运用。本课程内容涉及pyqt的基本控件使用,百度语音合成的使用方法,软件试用和注册的实现方法,学习一些音频处理相关的python扩展包。最终学习成果是一款PC端听书软件
    · 项目/语音介绍 · windows离线语音合成
    · 语音合成协议分析 · 获取用户输入文本并处理
    · 试听/测试云端语音 · 语音合成参数调节
    · 注册界面设计 · 使用python自动发送邮件
    · 用户电脑用户生成注册码 · 软件使用功能实现
    · 保存用户满意的语音功能 · 突破500字限制
    · 显示转换进度功能实现 · 打包发布,其他功能讨论
    · 调用云端api
    · 从txt和word及pdf中加载文字转换成语音
    · 程序界面设计及云端程序开发

6

可视化编程

数据分析可以分析用户的真正需求,为公司带来更好的决策。本方向将了解数据分析流程(数据获取,数据清洗,数据分析,数据展示),学习常用的python数据分析库。

  • 01

    AI时代人工智能入学指南

    本课程入门课,将介绍AI首选语言,人工智能核心,该怎么学,一些案例和算法介绍。
    · 背景介绍
    · 需要知识点介绍
  • 02

    科学计算库Numpy

    Numpy是一个基础性的Python库,为我们提供了常用的数值数组和函数,可用来存储和处理大型矩阵。本套课程就详细和大家介绍下Numpy的相关用法。
    · 概述 · 安装
    · python List的特点 · numpy登场之初见
    · numpy的容错性 · numpy.array的各种初始化
    · arange介绍 · linspace介绍
    · random介绍 · nomal介绍
    · numpy.array的基本操作
  • 03

    数据分析处理库Pandas

    pandas是一个流行的开源Python项目,它的名称取panel data(面板数据,一个计量经济学的术语)和Python data analysis(Python数据分析)的意思。
    · 概述/安装 · pandas快速入门
    · 实例之MovieLens电影数据分析 · pandas核心数据结构
    · pandas基础运算 · pandas索引
    · mock测试用例 · 项目介绍
    · 视觉重构 · 源码安装Lamp之MySQL安装
    · 源码安装Lnmp环境 · 构造形状特辑
    · 文本样式的使用 · 网格与图层的使用
    · 对齐与分布的使用
    · 源码安装Lamp环境之安装php和apache
  • 04

    可视化库Matplotlib

    matplotlib是一个基于Numpy的绘图库,本课程将详细为大家介绍可视化库Matplotlib在人工智能领域的相关应用。
    · 课程简介/环境搭建 · Numpy简介
    · 散点图 · 折线图
    · 条形图 · 直方图
    · 饼状图 · 箱形图
    · 颜色和样式 · 面向对象 vs Matlab Style
    · 子图 subplot · 多图figure
    · 网格 · 图例 legend
    · 坐标轴范围 · 坐标轴刻度
    · 常用标签机过滤器 · 注释
    · 文字 · Tex公式
    · 工具栏 · 区域填充
    · 形状 · 样式 美化
    · 极坐标 · 函数积分图
    · 散点条形图 · 球员能力图
    · 股票K线图
  • 05

    Seaborn可视化库

    seaborn是斯坦福大学出的一个非常好用的可视化包。为了控制matplotlib图表的外观,seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口...本套课程和大家介绍的主要是Seaborn可视化库绘图方法的演示,基于模板展示可视化效果。
    · 介绍/安装 · Seaborm图形样式
    · 去除轴刺 · 暂时设置图形样式
    · 重写seaborm风格的元素 · 缩放绘图元素
    · 建立调色板 · 定性调色板
    · 顺序调色板 · 偏离调色板
    · 设置默认调色板 · 绘制单变量分布
    · 绘制双变量分布 · 可视化数据集中的成对关系
    · 分类散点图 · 类别内的观察分布
    · 类别内的统计估计 · 绘制“宽幅”数据
    · 绘制多面板分类图 · 绘制线性回归模型函数
    · 适合不同类的模型 · 调整其他变量
    · 控制图大的大小和形状 · 在其他情况下绘制回归图
    · 绘制小数倍的数据集 · 绘制数据集中的成对关系

7

AI人工智能和机器学习

最具想象力的方向,是当下最火热的技术,李开复强烈推崇。 今日头条的个性化推荐为什么那么精准,抖音为什么让人着迷,里面的推荐算法起到了很重要的作用。 本方向将会学习常用的机器学习算法,可以与 pyhton数据分析方向结合学习,成为更加抢手的人工智能工程师

  • 01

    线性回归算法

    回归算法数学原理推导,公式含义形象解读,从零开始推导线性回归算法的由来以及求解方法。
    · 概述
    · 误差项分析
    · 似然函数求解
    · 目标函数推导
    · 线性回归求解
  • 02

    梯度下降原理

    本课程简介绍梯度下降原理,下降方法对比,等等从0开始
    · 梯度下降原理
    · 梯度下降方法对比
    · 学习率对结果的影响
  • 03

    逻辑回归算法

    本课程讲解逻辑回归算法原理,和逻辑回归算法求解
    · 逻辑回归算法原理推导
    · 逻辑回归求解
  • 04

    Python实现逻辑回归与梯度下降

    本课程通过几个案例来详细展示python实现逻辑回归任务概述。
    · 概述
    · 完成梯度下降模块
    · 停止策略与梯度下降案例
    · 实验对比结果
  • 05

    使用Python分析科比生涯数据

    本课程是机器学习实战课程,为大家介绍的是使用Python分析科比生涯数据,以帮助大家更好的掌握相关机器学习理论知识,同时将理论应用于具体的实践
    · 科比数据集简介
    · 数据预处理
    · 建模
  • 06

    案例实战-信用卡欺诈检测

    本课程为人工智能案例实战课程,主要是使用前面学习的内容做信用卡欺诈检测的实操,将理论应用于实战,帮助大家更好掌握相关知识
    · 案例背景和目标 · 样本不均衡解决方案
    · 下采样策略 · 交叉验证
    · 模型评估方法 · 正则化惩罚
    · 逻辑回归模型 · 混淆矩阵
    · 逻辑回归阈值对结果的影响
    · SMOTE样本生成策略
  • 07

    算法:决策树

    本课程将详细介绍决策树的组成,剪枝,衡量标准。等从0开始。
    · 决策树概述
    · 衡量标准熵
    · 决策树构造实例
    · 信息增益率
    · 决策树剪枝策略
  • 08

    决策树Sklearn实例

    本课程将详细介绍决策树的参数,和可视化,sklearn库的介绍和参数选择。
    · 决策树复习
    · 决策树涉及参数
    · 决策树构造实例
    · sklearn参数选
  • 09

    算法:随机森林与集成算法

    本课程将介绍集成算法-随机森林详细介绍特性重要性衡量/提升模型和堆叠模型。
    · 集成算法 随机森林
    · 特征重要性衡量
    · 提升模型
    · 堆叠模型
  • 10

    Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测

    Kaggle竞赛案例——泰坦尼克获救预测 Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨尔本创立的,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。本课程详细讲解,数据预处理,回归模型,随机森林,特征选择。
    · 数据介绍
    · 数据预处理
    · 回归模型
    · 随机森林模型
    · 特征选择
  • 11

    贝叶斯算法

    本课程主要是贝叶斯算法原理讲解,基于实例演示如何用贝叶斯算法完成实际的任务,希望帮助初学者更好理解贝叶斯算法
    · 贝叶斯算法概述
    · 贝叶斯推导实例
    · 贝叶斯拼写纠错实例
    · 垃圾邮件过滤实例
    · 贝叶斯实现贫拼写检查器
  • 12

    案例:Python文本数据分析

    本课程将通过对文本分析关键词提取,相似度计算,最后使用贝叶斯算法进行新闻分类
    · 文本分析与关键词提取
    · 相似度计算
    · 新闻数据与任务简介
    · 4TF-IDE关键词提取
    · LDA建模
    · 基于贝叶斯算法进行新闻分类
  • 13

    KMEANS聚类

    本课程详细介绍KMEANS算法原理,工作流程迭代可视法展示,帮助新手快速入门。
    · KMEANS算法概述
    · KMEANS工作流程
    · KMEANS迭代可视法展示
  • 14

    DBSCAN聚类

    本课程详细介绍DBSCAN聚类算法及工作流程和迭代可视法展示。帮助新手快速入门。
    · DBSCAN工作流程
    · DBSCAN聚类算法
    · DBSCAN迭代可视法展示
  • 15

    案例:聚类实践

    本课程聚类案实例实战简介。
    · 多种聚类算法概述
    · 聚类案例实例
  • 16

    算法:线性支持向量机

    本课程介绍支持向量机要解决的问题,距离与数据的定义,支持向量的作用等。帮助同学们快速掌握支持向量机的使用和原理。
    · 支持向量机要解决的问题
    · 距离与数据的定义
    · 目标函数
    · 目标函数求解
    · SVM求解
    · 支持向量的作用
  • 17

    非线性支持向量机

    本课程简单介绍,非线性支持向量机软间间隔问题,SVM核变换 。
    · 软间隔问题
    · SVM核变
  • 18

    算法:推荐系统

    本课程详细介绍推荐系统的应用,任务及实现原理,帮助同学们快速掌握推荐系统相关技术
    · 开场 · 推荐系统应用
    · 推荐系统要完成的任务 · 相似度计算
    · 基于用户的协同过滤 · 基于物品的协同过滤
    · 隐语义模型
    · 隐语义模型求解
    · 模型评估标准
  • 19

    案例:推荐系统实践

    本课程介绍Surprise库的使用,帮助同学快速掌握使用Surorise库来实现推荐系统
    · Surprise库与数据简介
    · Surprise库使用方法
    · 得出推荐商品结果
  • 20

    案例:SVM实践

    本课程介绍sklearn求解支持向量机,SVM参数选择,帮同学们理解SVM.
    · sklearn求解支持向量机
    · SVM参数选择
  • 21

    算法:时间序列AIRMA模型

    本课程详细介绍ARIMA模型,相关函数评估方法,建立ARIMA模型,和参数选择。帮助同学们快速理解时间序列AIRMA模型。
    · 数据平稳性与差分法
    · ARIMA模型
    · 相关函数评估方法
    · 建立ARIMA模型
    · 参数选择
  • 22

    案例:时间序列预测任务

    本课程介绍pandas相关使用,tsfresh库的使用,股票预测案例,报表可视化等。帮助同学们掌握 时间序列预测的相关知识。
    · Padhas生成时间序列 · Padhas数据重采样
    · Padhas滑动窗口 · 股票预测案例
    · 使用tsfresh库进行分类任务
    · 维基百科词条EDA
    · 多特征之间关系分析
    · 报表可视化分析
    · 红牌和肤色的关系
  • 23

    算法:Xgboost提升算法

    本课程详细介绍Xgboost算法的使用,及关系可视化展示。
    · Xgboost算法概述
    · Xgboost模型构造
    · Xgboost建模衡量标准
    · 峰度与偏度
    · 数据对数变换
    · 数据分析维度
    · 变量关系可视化展示
  • 24

    案例:Xgboost调参实例

    本课程详细介绍Xgboost的使用,帮助同学们快速掌握Xgboost的使用。
    · Xgboost安装 · 保险赔偿任务概述
    · Xgboost参数定义 · 基础模型定义
    · 树结构对结果的影响 · 学习率与采样对结果的影响
    · Hierachical Softmax · CBOW模型实例
    · CBOW求解目标
    · 锑度上升求解
    · 负采样模型
  • 25

    计算机视觉挑战

    本课程介绍深度学习背景, 用K近邻来进行分类 ,超参数与交叉验证,来带领同学们走进深度学习的神奇世界。
    · 深度学习概述
    · 挑战与常规套路
    · 用K近邻来进行分类
    · 超参数与交叉验证
  • 26

    神经网络必备基础知识点

    本课程介绍神经网络必备基础知识点,为后面的机器学习打下坚实的基础。
    · 线性分类
    · 损失函数
    · 正则化惩罚
    · softmax分类器
  • 27

    最优化与反向传播

    本课程介绍最优化和反向传播。
    · 最优化形象解读
    · 最优化问题细节
    · 反响传播
  • 28

    神经网络整体架构

    本课程介绍神经网络的架构,通过实例演示,帮助同学们快速掌握神经网络架构,为以后打下坚实基础。
    · 整体架构
    · 实例演示
    · 过拟合解决方案
  • 29

    案例实战CIFAR图像分类任务

    本课程通过案例详细讲解cifar图像分类任务,帮助同学,快速,深入的理解cifar图像分类任务。
    · cifar分类任务
    · 分模块构造神经网络
    · 训练神经网络完成分类任务
    · 感受神经网络的强大
  • 30

    语言模型

    本课程介绍自然语言处理与深度学习,语言模型等知识,带领同学们快速入门。
    · 开篇
    · 自然语言处理与深度学习
    · 语言模型
    · N-gram模型
    · 词向量
    · 神经网络模型
  • 31

    自然语言处理

    本课程讲解 CBOW模型实例及求解目标等相关知识点,让同学们尽快掌握相应技术。
    · Hierarchical Softmax
    · CBOW模型实例
    · CBOW求解目标
    · 锑度上升求解
    · 负采样模型
  • 32

    使用word2vec进行分类任务

    本课程通过影评情感分类项目,带领大家掌握基于词袋模型训练分类器,word2vec输入数据等技术。
    · 影评情感分类
    · 基于词袋模型训练分类器
    · 准备word2vec输入数据
    · 使用gensim构建word2vec词向量
  • 33

    Gensim中文词向量建模

    本课程介绍使用Gensim库构造词向量,维基百科中文数据处理,Gensim构造word2vec模型和测试模型相似度结构。帮助各位同学快速掌握相关知识点。
    · 使用Gensim库构造词向量
    · 维基百科中文数据处理
    · Gensim构造word2vec模型
    · 测试模型相似度结果
  • 34

    Tensorflow框架

    TensorFlow,以下简称TF,是Google去年发布的机器学习平台,发布以后由于其速度快,扩展性好,推广速度还是蛮快的。江湖上流传着Google的大战略,Android占领了移动端,TF占领神经网络提供AI服务,未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代,而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试。
    · 安装 · 变量
    · 变量训练 · 线性回归模型
    · 逻辑回归框架 · 逻辑回归迭代
    · 神经网络模型 · 完成神经网络
    · 卷积神经网络模型 · 卷积神经网络参数
  • 35

    Mnist手写字体识别

    本课程将介绍神经网络模型概述,tensorflow参数,卷积简介,构造网络结构,训练网络模型等知识
    · 神经网络模型概述
    · tensorflow参数
    · 卷积简介
    · 构造网络结构
    · 训练网络模型
  • 36

    机器学习套路与BenchMark

    本课程介绍HTTP检测任务与数据挖掘的核心以及BenchMark的作用,帮助同学们快速掌握相关知识。
    · HTTP检测任务与数据挖掘的核心
    · 论文的重要程度
    · BenchMark概述
    · BenchMark的作用
  • 37

    案例:探索性数据分析-赛事数据集分析

    本课程通过实际案例讲解数据分析的各个知识点,生动形象帮助同学记忆。
    · 开场 · 数据背景介绍
    · 数据读取与预处理 · 数据切分模块
    · 缺失值可视化分析 · 特征可视化展示
    · 多特征之间的关系分析 · 报表可视化分析
    · 红牌和肤色的关系
  • 38

    案例:探索性数据分析-农粮数据分析

    本课程通过实际案例讲解数据分析,数据可视化,提高同学们的学习热情。
    · 数据背景简介
    · 数据切片分析
    · 单变量分析
    · 峰度与偏度
    · 数据对数变换
    · 数据分析维度
    · 变量关系可视化展示
综合评分
10.00
  • 课程质量 10.00
  • 老师满意度 10.00
  • 简洁易懂 10.00
全部评价
  • 周安伟
    45分钟前
    作为一个刚入门的前端工程师,用这个视频教程作为学习 Vue 真是太好了,主要之前没怎么接触过模块化设计,网上对将这些方面的又不是很多。这个教程很 nice。1 天半看了 1/3 了,毫无难度,通俗易懂。唯一的一点不足就是这不是 Vue 2.0 的,有些不一样的地方我还得翻官方文档去改。但总的来说很好。点赞!
    老师回复:感谢支持~ 能学会使用 Vue 开发实战项目就是本门课的宗旨~由于课程录制时间比较早选择的是 1.0 的。
  • 周安伟
    45分钟前
    作为一个刚入门的前端工程师,用这个视频教程作为学习 Vue 真是太好了,主要之前没怎么接触过模块化设计,网上对将这些方面的又不是很多。这个教程很 nice。1 天半看了 1/3 了,毫无难度,通俗易懂。唯一的一点不足就是这不是 Vue 2.0 的,有些不一样的地方我还得翻官方文档去改。但总的来说很好。点赞!
  • 周安伟
    45分钟前
    作为一个刚入门的前端工程师
  • 周安伟
    45分钟前
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  • 周安伟
    45分钟前
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  • 周安伟
    45分钟前
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  • 周安伟
    45分钟前
    作为一个刚入门的前端工程师,用这个视频教程作为学习 Vue 真是太好了,主要之前没怎么接触过模块化设计,网上对将这些方面的又不是很多。这个教程很 nice。1 天半看了 1/3 了,毫无难度,通俗易懂。唯一的一点不足就是这不是 Vue 2.0 的,有些不一样的地方我还得翻官方文档去改。但总的来说很好。点赞!
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