Python基础入门到数据挖掘实战【第三期】 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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系列总价: 1797.00元

国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确指出在中小学阶段设置人工智能相关课程后,编程教育走进了更多人的视野。Python 作为人工智能时代最合适的语言,无疑被越来越多人追捧。Python已经被北京、浙江、山东等省份纳入高考内容之一,将成为高考加分的利器。

教育部考试中心已经公布,在计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目,Python将于2018年9月全国计算机等级考试首次亮相。本课程内容适用于Python二级考试。点击查看考试大纲

在众多领域中:人工智能、机器学习、数据挖掘、数据分析、云计算、网络爬虫等都离不开python的身影。

本课程在前两次课程的基础上进行升级,最新录制视频。课程从完全零基础讲起,手把手教你入门Python语言,达到熟悉python而且能用来做一些数值计算和绘图。课程全程答疑保证每一位报名学员都能学会学懂观看的视频3节以内无理由全额退款

 

- 讲师简介 -

张阳阳

清华大学博士生,研究方向:人工智能、机器学习、深度学习。熟练掌握Python在人工智能中的应用。擅长数值计算与仿真模拟,精通各种 AI 算法和编程:回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。曾作为Python课程讲师,有 4 年多的教学经验。

杨海宏

浙江大学博士生,研究方向:大数据、知识图谱、自然语言处理。《 Python 与数据挖掘》作者。熟练使用 Python,擅长自然语言理解、智能问答、深度学习、强化学习。曾在百度深度学习实验室,研究花卉图像识别,成果应用于手机百度APP。讲授数据挖掘课程两年教学经验。

 

- 课程目录 -

课程一 Python零基础入门与科学计算
    第一篇 Python基础入门(共12学时)
        1 Python的安装
        2 Python必备基础
        3 【课后作业讲解与答疑】
        4 Python内置数据结构
        5 操作文件和目录
        6 函数的定义和调用
        7 【课后作业讲解与答疑】
        8 面向对象编程 - 基础篇
        9 面向对象编程 - 进阶篇
        10【课后作业讲解与答疑】
        11 具有Python风格地编程
        12 常用技术介绍
    第二篇 科学计算与绘图(共7学时)
        1 数值矩阵型数据交给NumPy
        2 NumPy 进阶操作
        3 【课后作业讲解与答疑】
        4 Matplotlib 绘图
        5 【课后作业讲解与答疑】
        6 Pandas 基本操作
        7 Pandas 进阶操作
        8 【课后作业讲解与答疑】

课程二 Python机器学习与数据挖掘实践(拟定)
    第一篇 机器学习与数据挖掘概论(共5学时)
        1 机器学习概论(0.5学时)
        2 数据挖掘概论(0.5学时)
        3 数据预处理(1学时)
        4 Pandas基本功能(1学时)
        5 Pandas数据分析(1学时)
        6 模型的建立(1学时)

    第二篇 机器学习与数据挖掘算法实践(共15学时)
        1 回归分析(Regression Analysis)(1.5学时)
        2 逻辑回归(Logistic Regression)(1.5学时)
        3 决策树(Decision Tree)(1.5学时)
        4 人工神经网络(Artificial Neural Network)(1.5学时)
        5 k近邻分类(k Nearest Neighbor)(1.5学时)
        6 期中考试及点评讲解(1.5学时)
        7 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)(1.5学时)
        8 聚类分析(Cluster Analysis)(1.5学时)
        9 支持向量机(Support Vector Machine)(1.5学时)
        10 期末考试及点评讲解(1.5学时)

课程三 Python深度学习与数据挖掘实战(拟定)
    第一篇 深度学习算法实践(共10学时)
        1 PyTorch入门 (2学时)
        2 反向传播算法 Back Propagation (2学时)
        3【复习】课后作业讲解(1学时)
        4 前馈神经网络 Feed Forward Network (1学时)
        5 卷积神经网络 Convolution Neural Network (1学时)
        6【复习】作业练习讲解(1学时)
        7 深度残差网络 Deep Residual Network (1学时)
        8 循环神经网络 Recurrent Neural Network(1学时)

    第二篇 数据挖掘项目实战(共10学时)
        1 案例一 图片验证码识别 (光学字符识别)(2学时)
        2 案例二 文本数据情感分析 (2学时)
        3 案例三:基于关联规则(Apriori)分析对超市购物的商品关系(2学时)
        4 案例四:基于用户和物品的协同过滤算法进行智能推荐(2学时)
        5 期末考试及点评讲解(2学时)

 

- 开课时间 -

1、录播视频上线时间为:7月23日 至 9月20日(共60+学时);

【课程1】Python零基础入门与科学计算
【时间】7 月 23 日 至 8 月 11 日(共 20 学时)

【课程2】Python机器学习与数据挖掘实践
【时间】8 月 12 日 至 8 月 31 日(共 20 学时)

【课程3】Python深度学习与数据挖掘实战
【时间】9 月 1 日 至 9 月 20 日(共 20 学时)

2、一年内可以免费回看视频。

 

- 授课目标 -

 

课程一 Python零基础入门与科学计算 

  • 入门Python编程
  • 掌握Python基础的函数和技能
  • 掌握Python数值计算和绘图基础

课程二 Python机器学习与数据挖掘实践

  • 掌握数据挖掘的基本步骤
  • 掌握机器学习的主流算法
  • 掌握基于机器学习算法的数据挖掘技术

课程三 Python深度学习与数据挖掘实战

  •  掌握深度学习的主流算法及实现
  •  掌握基于深度学习算法的数据挖掘技术
  •  通过各种案例掌握数据挖掘高级算法的步骤和思维

- 课前准备 -

请同学们开课前安装以下软件,安装出现问题也不用担心,第一节课程老师也会手把手教大家。

第一步:下载Python安装包 Python 3.6 指定发行版https://www.anaconda.com/download/#windows

第二步:IDE开发软件  PyCharm 社区版  下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

 

- 授课方式 -

1、本次课程为全程录播课,定时发布视频,群里主讲老师和助教实时答疑。

2、本次课程配套习题和习题讲解课。

 

- 课程特点 -

  • 循序渐进,由浅入深、从入门到进阶
  • 学有所成,每次课程配有作业,巩固学习成果,完成课程闭环
  • 代码公开,面向学员公开课程的课件和源代码,随时回顾
  • 答疑无忧,学员加入微信群,群内和讲师实时互动答疑

 

- 限量优惠 -

限量 100张 500元优惠券,先到先得!

 

- 购课福利 -

1、购买后领取 10个G的 Python 资料大礼包 

2、购买后邀请加入讲师学员私密答疑群 

PS:优惠券和资料大礼包添加极值学院助教微信 jizhicollege2 领取

 

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