课程介绍

Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

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千锋Python课程颠覆升级，聚焦数据分析+AI

技术迭代紧贴企业需求，课程优势秒杀同行业，学员就业优势明显

1、专攻数据分析+人工智能

新课程修正了 Python 就业的主要方向为数据分析、人工智能，让核心竞争力更突出。

2、立足企业刚需研发

千锋 Python 教研院历时一年调研分析市场及企业需求，紧贴大厂的前沿技术。让所有学员都能达到企业级需求。

3、机器学习案例化教学

通过熟悉算法解决问题的思维方式，案例深入剖析机器学习的工作模式，理解建模中常用的方法。

4、面向热点紧抓痛点

课程覆盖Python 热点以及程序员痛点，数据采集、数据分析、人工智能，逐层进阶提升，学员从深度和广度上都有质的提升。

5、机器学习案例化教学

从Excel和SQL实际业务数据处理到BI商业智能。最终到Python的数据分析算法主线，由易到难，覆盖所有课程，包含海量企业级实战项目。

6、就业指导助力职场发展

职业规划师全程指导就业面试，长期技术支持为学员职场发展保驾护航。

Python应用领域广泛，受各大企业青睐

初学编程选Python，简单好学有成就

Python语言简单易懂，非常适合初学者，人生苦短，我用python

简单易学

更接近人类使用的自然语言

完整的社区生态系统

为学习者和使用者提供强大的支持

丰富的第三方库

有大量功能包可以直接使用

四种不同班型，满足不同人群需求

针对不同人群、不同需求开设不同班型，总有一款适合你

从基础课程到实战项目，所学即所用

课程内容设置与企业招聘需求无缝贴合

线下课程内容

01Python语言基础

初识Python语言

Python语言概述和环境安装丨变量、数据类型和进制丨运算符和分支结构丨循环结构入门丨循环结构的应用

常用数据结构和函数

字符串丨列表的应用丨元组和集合丨字典类型的应用丨函数使用入门

函数和面向对象编程

包和模块丨函数的高级用法丨装饰器和生成器丨面向对象编程基础丨面向对象编程进阶

Python网络数据采集

爬虫概述和页面抓取丨解析页面的方式丨爬取数据的持久化丨Cookie和商业IP代理丨获取页面动态内容丨Selenium应用详解丨提升爬虫工作效率丨破解验证码丨爬虫框架Scrapy

02商业数据分析

数据分析概述和Excel的应用

数据分析和数据分析师概述丨指标和指标体系建设丨Excel的安装和快速上手丨Excel中的函数和公式计算丨Excel透视表、透视图和商业数据看板

关系型数据库和SQL

数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库

商业智能（BI）工具

MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型

Python数据分析

Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析

03机器学习算法

机器学习的数学基础

线性代数丨微积分丨概率论丨统计学丨信息论

机器学习算法

机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战

深度学习和神经网络

推荐系统丨深度学习和tensorflow入门丨tensorflow的应用丨卷积神经网络

数据仓库和大数据挖掘

Hadoop生态圈丨ETL工具丨数据仓库丨Hive丨Spark概述

04项目实战和就业指导

零售/电商行业数据分析项目实战

为期5天的项目实战

金融风险信用评估项目实战

为期5天的项目实战

就业指导和模拟面试

就业期的技术和心理准备丨如何制作一份优质的简历丨面试流程和注意事项丨一对一模拟模式

线上课程内容

01数学基础

高等数学

什么是函数丨极限的定义丨无穷小与无穷大丨连续性与导数丨偏导数丨方向导数丨微积分的基本思想丨定积分原理丨牛顿-莱布尼茨公式丨泰勒公式及应用丨拉格朗日优化问题

线性代数

矩阵观点的由来-方程可解性丨矩阵的逆丨行列式丨矩阵的向量空间与秩丨为什么要做矩阵分解丨特征值与特征向量丨基于特征值的矩阵分解丨SVD如何进行矩阵分解丨SVD在推荐系统中的应用

概率论

概率与频率-古典学派丨条件概率与文氏图丨离散随机变量丨连续随机变量丨什么是随机抽样丨从贝叶斯学派到贝叶斯推断丨多维随机变量丨期望及其求法丨大数定律与中心极限定律告诉我们什么丨极大似然估计丨统计推断的做了哪些事情丨z分布与t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布检测相关性丨f分布与回归分析

02经典机器学习

回归模型

什么是回归丨多元回归的定义丨解析求解-最小二乘法丨梯度下降与迭代求解原理丨手撸梯度下降丨梯度下降的改进丨模型的评估方法-r2评分丨非线性问题如何解决-泰勒级数丨回归问题的更一般表达丨模型复杂度与拟合丨如何解决过拟合与欠拟合丨岭回归与lasso回归丨sklearn中的线性回归丨sklearn中的岭回归与lasso回归丨AR模型在回归中的应用丨回归项目（kaggle旧金山犯罪率预测）

分类方法

分类问题的定义丨从回归到分类-逻辑函数的作用丨贝叶斯推断与似然函数丨使用最大似然进行参数估计丨逻辑斯蒂损失定义丨逻辑斯蒂梯度下降推导丨手撸逻辑斯蒂丨使用逻辑斯蒂进行手写体识别丨文本分类问题与NLP丨复习使用朴素贝叶斯框架的推断丨使用朴素贝叶斯进行文本分类的原理丨朴素贝叶斯进行文本分类的实例丨sklearn中朴素贝叶斯实现丨高斯贝叶斯及其应用丨项目实战（新闻分类）丨什么是决策树丨信息如何度量丨信息增益表达了什么？丨使用ID3算法构建决策树丨C4.5与CART树使用的度量方法丨CART树如何进行回归丨分类方法的最优化思考丨支持向量与最优分类超平面丨svm模型的构建丨svm对偶问题的转换丨smo算法与对偶问题的求解丨核函数如何解决非线性问题丨综合项目(使用svm进行车牌识别)

聚类

数据的潜在结构与聚类丨距离的度量标准丨KMeans原理丨KMeans实现丨聚类算法的评估-轮廓系数丨基于密度的聚类丨层次聚类丨综合项目

集成学习

集成学习概述-弱分类与强分类丨boosting与bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推导与计算丨bagging抽样的若干问题丨使用bagging与决策树构建随机森林丨随机森林为什么有效？丨使用boosting与决策树构建提升树丨什么是梯度提升丨GBDT的原理与推导丨xgboost的原理与推导丨lightgbm的进一步改进丨综合项目

03深度学习

深度前馈网络

什么是神经网络丨神经网络能进行学习的原因-从XOR问题入手丨正向传播的计算丨基于梯度的学习丨反向传播的计算丨梯度消失与梯度爆炸-激活函数的选择丨控制模型复杂度-神经网络的正则化丨注意力机制

机器学习算法

机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战

卷积网络

计算机如何理解图片丨卷积运算丨池化丨LeNet-一个完整的神经网络结构丨卷积神经网络的结构化输出与数据类型丨VGG网络-向深度迈进丨RESNET-解决退化问题作出的努力丨yolo-一次扫描完成多目标检测丨其他流行的网络结构介绍

循环网络

综合项目丨时间序列处理的发展和演进丨计算图及其展开丨RNN网络结构丨RNN如何处理时间序列丨双向RNN丨RNN为什么起作用?丨递归与深度循环丨改进RNN的短视-LSTM丨使用LSTM完成诗歌生成器丨综合项目

置信网络

编码与解码丨什么是受限玻尔兹曼机丨受限玻尔兹曼机推导丨构建DBN丨使用DBN进行推荐与编码丨综合项目-广告点击优化

04强化学习

零售/电商行业数据分析项目实战

为期5天的项目实战

金融风险信用评估项目实战

为期5天的项目实战

就业指导和模拟面试

就业期的技术和心理准备丨如何制作一份优质的简历丨面试流程和注意事项丨一对一模拟模式

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