一、
掌握python編程語言，建立起編程思維和面向?qū)ο笏枷耄邆鋚ython開發(fā)工程師、自動化運維工程師，自動化測試工程師的專業(yè)技能能力；
上海Python與人工智能實訓課程
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上課時段：
詳見內(nèi)容
課程特色：
上海Python與人工智能實訓課程，適合不同層次人群參加，可從業(yè)方向有Python工程師、自動化測試工程師、數(shù)據(jù)分析處理工程師、人工智能應用工程師等。
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咨詢學費
400-660-3310
課程詳情
Python與人工智能
課程介紹
適合不同層次人群參加，可從業(yè)方向有Python工程師、自動化測試工程師、數(shù)據(jù)分析處理工程師、人工智能應用工程師等。
課程形式
面授/遠程
課程費用
15800元（脫產(chǎn)班）/9800元（周末班）
課時數(shù)量
60天（脫產(chǎn)班）/16天（周末班）
實訓目標
一、二、
掌握SQL語句，熟悉主流數(shù)據(jù)庫如MySQL,SQLite等，具備數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師的專業(yè)技能能力；
三、
掌握數(shù)據(jù)爬蟲機制，掌握分布式計算應用，掌握主流的Python數(shù)據(jù)爬蟲框架，具備Python數(shù)據(jù)爬蟲工程師的專業(yè)技能能力；
四、
掌握數(shù)據(jù)分析基本理論，熟悉基本的科學運算工具numpy，熟悉多維數(shù)據(jù)和python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換操作；掌握數(shù)據(jù)分析工具pandas，并能利用pandas完成數(shù)據(jù)分析任務，具備大數(shù)據(jù)分析工程師的專業(yè)技能能力。
五、了解人工智能和機器學習，深度學習的關(guān)系，對機器學習有正確的認識；掌握機器學習庫scikit-learn，由此掌握利用scikit-learn庫進行項目研究的流程；掌握監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習的各種模型涉及的參數(shù)，以及模型選擇和參數(shù)的調(diào)優(yōu)。具備人工智能應用初級工程師、深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)分析計算等應用、調(diào)參初級工程師的專業(yè)技能能力。
主講老師
龍永輝老師
Python Java大數(shù)據(jù)講師
1996年畢業(yè)于上海交通大學，碩士學歷;曾就職于.上海貝爾、特藝中國、甲骨文等全球知名企業(yè)，擔任過高級軟件研發(fā)工程師、技術(shù)經(jīng)理等職位，服務過電商、教育、電力級制造業(yè)眾多行業(yè)客戶，具有豐富的項目管理和開發(fā)經(jīng)驗，擅長產(chǎn)品/技術(shù)架構(gòu)，技術(shù)分析，尤其對大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析...
課程說明
大數(shù)據(jù)、人工智能是整個IT行業(yè)發(fā)展的趨勢、也是國家未來發(fā)展戰(zhàn)略。
無論從國家政策的支持還是從企業(yè)的人才需求來說，大數(shù)據(jù)和人工智能是當代大學生必須學習的技術(shù)，從我們近幾年對于雇主企業(yè)人才需求跟蹤分析來看，初期人工智能、數(shù)據(jù)分析這塊人才更多集中在高學歷、高水平偏算法工程師這塊，而近一年多來，隨著很多技術(shù)的成熟和項目的落地，企業(yè)對于應用類型的初中級人才需求崗位非常多，缺口也比較大；為此我們借助Oracle原廠技術(shù)和教育資源，跟行業(yè)內(nèi)多家企業(yè)（如天智數(shù)芯、云創(chuàng)大數(shù)據(jù)等）和上海交大等高等學府合作研發(fā)出匹配企業(yè)人才實際需求的又適合零基礎(chǔ)大學生學員學習的《Python數(shù)據(jù)分析和人工智能》的實訓課程，
此課程適合人群較廣，不僅適合計算機軟件類的學生通過實訓獲得高薪的數(shù)據(jù)分析和人工智能專業(yè)崗位，也適合其他專業(yè)學生學習從而提高其專業(yè)學習和科研水平，比如醫(yī)生學會Python數(shù)據(jù)分析和人工智能后可以將智能分析算法運用于病人數(shù)據(jù)診斷比對以及超聲影像分析，從而提高工作效率；金融經(jīng)管類專業(yè)學生學會Python數(shù)據(jù)分析和人工智能以后可以從事金融數(shù)據(jù)分析相關(guān)職業(yè)，提升自身的職業(yè)競爭力；對于在校低年級學生或讀研讀博的學生來說，不管你是不是軟件類專業(yè)學生，學會Python數(shù)據(jù)分析和人工智能課程后，不僅可以日后增強你的職業(yè)競爭能力，也能更直接的提升你的數(shù)據(jù)分析和處理能力，提升在校期間和未來的科研水平。
所以《Python數(shù)據(jù)分析與人工智能》實訓課程從設(shè)置之初就考慮到不同專業(yè)學習的計算機水平不同的問題，此課程對于計算機水平的要求較低，基本可以零基礎(chǔ)學習，但對于學員來說必須具備一定數(shù)學基礎(chǔ)和能力，如果學員在學校學習過高數(shù)類的課程或者具備較強的邏輯思維能力的學生即可參加學習。
課程內(nèi)容
[階段一] Python開發(fā)
教學目標：
1、掌握Python基礎(chǔ)編程語法;
2、建立起編程思維和面向?qū)ο笏枷搿?/p>
3、掌握網(wǎng)絡(luò)編程協(xié)議,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)間點對點通信;
基礎(chǔ)系列：
Python概述
變量，數(shù)據(jù)類型、運算符和內(nèi)存管理
條件和循環(huán)
序列，字符串，列表和元組
字典和集合
Python函數(shù)和函數(shù)式編程
Python面向?qū)ο?/p>
中級系列：
設(shè)計模式與異常處理
Python文件和IO
Python模塊
Python進程、線程、協(xié)程
Python網(wǎng)絡(luò)編程
分階段項目實戰(zhàn)：飛機大戰(zhàn)、
模擬銀行ATM系統(tǒng)、模擬租車計費系統(tǒng)等
[階段二]數(shù)據(jù)采集和可視化
教學目標：
1、掌握matplotib繪制圖形的基本方法。
2、學會打開提取csV，json格式的數(shù)據(jù)文件。
3、學會基本的sq|操作語句，并操作SQLite或mysq|數(shù)據(jù)庫。
4、掌握爬蟲的工作原理和設(shè)計思想：
5、掌握反爬蟲機制；
6、掌握分布式計算應用?？山鉀Q的現(xiàn)實問題；
7、定向抓取互聯(lián)網(wǎng)中指定領(lǐng)域的海量信息;
本地數(shù)據(jù)采集和可視化：
matplotlib介紹
CSV文件數(shù)據(jù)的可視化
JSON文件數(shù)據(jù)的可視化
python操作數(shù)據(jù)庫
分階段項目實戰(zhàn)：隨機漫步、繪制氣溫圖標、
世界人口地圖、51jobpython工程師招聘等
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集(網(wǎng)絡(luò)爬蟲)：
爬蟲入門介紹
python模擬實現(xiàn)爬蟲
Xpath和lxml提取內(nèi)容
BeautifulSoup模塊
Scrapy
借助自動化測試I具和瀏覽器爬取數(shù)據(jù)
[階段三]數(shù)據(jù)分析
教學目標：
1、掌握基本的科學運算工 具numpy，熟悉多維數(shù)據(jù)和python基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換操作;
2、掌握數(shù)據(jù)分析工具pandas，并能利用pandas完成數(shù)據(jù)分析任務。
numpy數(shù)據(jù)處理：
案例分析
pandas基礎(chǔ)
pandas進階
分階段實戰(zhàn)項目：
美國總統(tǒng)投票民調(diào)分析、
星際爭霸戰(zhàn)隊資料分析、
航空空難歷史數(shù)據(jù)分析等。
[階段四]機器學習
教學目標：
1、了 解人工智能和機器學習，深度學習的關(guān)系，對機器學習有正確的認識；
2、掌握機器學習庫scikit-learn，由此掌握利用scikit-learn庫進行項目研究的流程。
3、掌握監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習的各種模型涉及的參數(shù)，以及模型選擇和參數(shù)的調(diào)優(yōu)。
人工智能系列：
人工智能和機器學習
"scikit-learn (機器學習庫) "
線性回歸
決策樹和隨機森林
支持向量機(SVM)
貝葉斯方法
特征工程
工作流程與模型優(yōu)化
推薦系統(tǒng)及應用聚類
分階段項目實戰(zhàn)：
安居客房屋租售數(shù)據(jù)分析和推薦、
電商廣告銷售額預測分析與可視化、
用戶消費行為分析與可視化、
天氣數(shù)據(jù)分析與可視化等kaggle平臺項目。
優(yōu)秀學員
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上海Oracle （甲骨文）公司是全球最大的企業(yè)軟件服務商，向超過 145 多個國家的用戶提供數(shù)據(jù)庫、工具和應用軟件以及相關(guān)的咨詢、培訓和支持服務。[詳情]
