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    Python是什么

    • 前3大流行語言

      根據TIOBE最新排名,Python已超越C#,與Java、C一起成為全球前3大最流行語言

    • 應用幾乎無限制

      廣泛用于后端開發、游戲開發、網站開發、科學運算、大數據分析、云計算、圖形開發等領域

    • 各方面地位超然

      在軟件質量控制、提升效率、可移植、組件集成、豐富庫支持等各方面均處于先進地位

    • 簡單易學

      具有簡單、易學、免費、開源、可擴展、可嵌入等優點,它的面向對象甚至比Java和C#.NET更徹底

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    Python就業前景如何

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    Python學完后能做什么

    應用幾乎無限制Python被廣泛用于后端開發、游戲開發、網站開發、科學運算、大數據分析、云計算、圖形開發等領域

    • WEB開發

      服務器端編程,具有豐富的Web開發框架,如Django和TurboGears,快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。

    • 系統網絡運維

      在運維的工作中,有大量重復性工作的地方,并需要做管理系統、監控系統、發布系統等,將工作自動化起來,提高工作效率,這樣的場景Python是一門非常合適的語言。

    • 科學與數學計算

      Python被廣泛的運用于科學和數字計算中,例如生物信息學、物理、建筑、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等,常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

    • 3D游戲開發

      Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架,有很多使用Python開發的游戲,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一個PyWeek的比賽。

    • 圖形界面開發

      Python可編寫桌面圖形用戶界面,還可以擴展微軟的Windows,常用TK、GTK+、PyQt、Win32等。

    • 網絡編程

      除了網絡和互聯網的支持,Python還提供了對底層網絡的支持,有易于使用的Socket接口和一個異步的網絡編程框架Twisted Python.

    哪些產品是Python做的

    麥子如何讓你成為兩年以上工作經驗的Python工程師

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      采用師徒制,1位專屬導師全面負責你的教學工作,手把手帶你制定目標,考核,批改作業,學習答疑 。

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      精通Windows及Linux系統平臺的運維、大型分布式架構網站的部署和管理,具有15年資深IT從業經驗。

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    • SOros Wang

      Twitter高級大數據工程師

      8年J2EE軟件開發經驗,4年大數據應用架構師經驗。曾任國內多家公司技術總監、架構師Tech Lead。

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    • 彭亮

      雅虎高級大數據工程師

      擅長產品設計與產品戰略規劃,熟悉產品開發及管理流程,對產品運營有著深刻見解。

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    最全面的涵蓋web,爬蟲,大數據,自動化測試

    • 01

      基礎階段

      帶你快速進入Python語言的大門,掌握Pycharm開發工具,Python語言基礎,面向對象,HTML5的基本知識。

    • 02

      爬蟲階段

      學習Python的數據抓取和數據分析技術 ,尤其是學習爬蟲的數據知識。學習Python urllib2等網絡框架,Scrapy爬蟲框架,同時學習MySql等數據,完成12306火車票抓取項目。這個階段學完后,能夠做數據抓取和分析工程師

    • 03

      Web開發階段

      豆瓣和麥子學院網站都是Python做的,我們通過學習Javascript,Flask,Django框架完成麥子和豆瓣的網站開發。同時學習Tnordo,Redis等高級技術讓項目符合商業水準。這個階段學完后可以獨立開發出麥子學院這樣的商業網站

    • 04

      自動化測試及運維階段

      學習Zabb,Selenium,Matplotlib等知識,掌握自動化測試,數據可視化分析,自動化運維等高級內容,為將來往大數據工程師上更進一步打下良好基礎。

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    1

    公共基礎課

    本方向重點學習Python基礎語法、面向對象編程、開發工具。 接著學習關系型數據庫MySQL和服務器廣泛使用的Linux,為后面的方向打下堅實基礎。

    • 01

      Python課程初探

      Java太復雜了,PHP過時了,美國最流行的三大服務器開發語言既沒有Java,也不包括PHP,Python卻身在其中。 在國內,前幾年火爆的安卓開發熱度已經冷卻,Python開發工程師的崗位越來越吃香,我們熟知的豆瓣和知乎就是用Python開發的。通過本次課程的學習,你會初步掌握Python語言的使用以及利用Django框架開發出自己的簡易Blog系統,并初步踏入Web開發工程師的行列。
      · 1圖看懂Python的學習框架 · 1小時掌握Python語言基礎
      · Django的安裝與運用 · 運用Python和Django構建博客
    • 02

      簡易爬蟲實戰

      Python最強大的IDE開發工具,用這個來開發Python商業項目,而非Shell開發
      · pip方法使用
      · pip基本使用
      · pip指定源
      · Virtualenv基本使用
    • 03

      python面向對象編程

      Python從設計之初就已經是一門面向對象的語言,正因為如此,在Python中創建一個類和對象是很容易的。本課程中我們將詳細介紹Python的面向對象編程。
      · 面向對象概念 · 類的定義
      · 類的實例 · 類的變量和屬性
      · 類的方法 · 判別對象類型
    • 04

      Linux操作系統

      linux作為一款開源的操作系統,已經被大多數人所認可,在嵌入式領域中,linux的占用率一直穩居榜首, 掌握好linux下的基本概念,對我們掌握系統編程及驅動開發都非常有利。
      · 介紹/安裝 · Linux的文件系統
      · 常用命令 · 權限管理
      · vim使用 · 網絡管理
      · 程序安裝配置 · shell腳本
    • 05

      MySQL關系型數據庫

      開源領域最廣泛的關系型數據庫,跨平臺
      · 安裝
      · 常用命令
      · sql語句
      · mysql支持的數據類型、運算符
      · 數據庫函數
      · 數據庫優化
      · python操作mysql
    • 06

      Python網絡編程

      學習Python的TCP編程和HTTP編程。Urllib2等網絡編程類庫的使用,同時知道如何用Python進行Http協議,Socket協議的程序編寫;甚至簡易爬蟲的網絡調用
      · 簡介
      · 什么是socket
      · python的scoket模塊使用

    2

    Web開發方向

    本方向將學習html,css,JavaScrip這些基礎的前端知識,以及ajax等交互技術。 接著是對服務端的web開發框架的學習和進階,我們將學習python世界里最流行的2個框架 django 和 flask

    • 01

      HTML5+CSS3快速入門

      學習Web的基礎課程,HTML的語法和CSS的布局樣式。學完這套課程,會熟練掌握HTML4.X和CSS3來做基礎靜態網頁
      · 初識html5+css3 · html網頁結構
      · html5表格表單 · html元素及屬性
      · css3樣式表引入 · css選擇器
      · css層疊性和繼承性 · css優先級
    • 02

      Javascript基礎

      Javascript的基礎語法
      · 簡介
      · 數據類型
      · 流程控制
      · 函數
      · 對象
      · DOM操作
      · 事件
    • 03

      Jquery

      Jquery是JS前端必學的類庫,應用廣泛且方便開發,這里學習Jquery庫的各種應用及實戰
      · jquery基礎
      · jquery選擇器
      · jquery事件
      · jquery DOM
      · jqury動畫
      · jquery ajax
      · jquery使用
    • 04

      Flask框架開發

      輕量級的Web開發框架Flask的學習,很多公司都需要這樣的輕量級開發工程師,我們通過Flask的學習也會完整了解和使用Python的Web開發
      · 安裝 · 調試模式
      · 路由 · 靜態文件
      · 模板渲染 . 訪問請求數據
      · 重定向和錯誤 · 關于響應
      · 會話 · 消息閃現
      · 日志記錄 . 部署web服務器
    • 05

      Django框架開發初級

      最廣泛最完善的Python Web開發框架Django,掌握好這個框架就能夠找到一份很棒的工程師工作。本課程全面的學習Request,Template,View等開發技術,完整實現自己的商業web網站項目
      · 安裝 · mtv和mvc開發模式
      · Django命令行工具 · Django url路由系統
      · Django url路由系統 . Django模板
      · Django靜態文件 · Django models 模型層
      · ORM操作 · admin配置
      · form表單
    • 06

      Django框架開發進階

      最廣泛最完善的Python Web開發框架Django的進階知識,包括ORM,自定義Filter等,完整實現自己的商業web網站項目
      · 自定義標簽 · 自定義過濾器
      · 自定義中間件 · 多數據庫使用
      · 自定義form . 自定義field
      · admin高級定制 · Django國際化
      · Django安全機制 · jango緩存
    • 07

      Ajax初步

      了解和掌握Ajax基本原理,以及作為Python開發工程師需要具備的Ajax調用知識
      · 概述 · 基于ajax實現跨域請求
      · iframe實現偽ajax · ajax數據格式交換
      · XmlHttpRequst對象介紹
      · XmlHttpRequst實現ajax
      · jquery實現ajax
      · 基于django實現前后臺ajax請求交互
      · 錯誤處理
    • 08

      Restful Framework開發

      服務器端接口開發,Restful接口開發供App等客戶端程序的調用
      · 安裝 · 序列化
      · 請求和相應 · 基于類的試圖
      · 身份認證和權限
      · 關系和超鏈接的api
      · Viewsets和路由器
      · 模式和客戶端庫
      · 各api詳解
    • 09

      Django商業緩存應用

      Django要實現商業項目,需要在多個角度考慮好緩存的應用,包括View緩存,Template緩存,數據庫緩存,Redis的結合緩存等等 。學了這個課程,你才能開發出真正商業級別的應用
      · Django緩存框架及配置介紹 · memcached解析
      · filesystem緩存解析 · databas緩存解析
      · 其他緩存介紹 · 緩存配置與使用
      · redis緩存項目實例
      · Django緩存優化性能評估
    • 10

      Django網站部署

      商業項目的部署和發布,學習最廣泛應用的應用服務器Nginx ,采用uWSGI的部署方式。讓你輕松把Web進行互聯網的發布
      · 什么是nginx和uwsgi · 部署環境搭建
      · 開啟memcahed · 使用mysql
      · django服務器安全 · 腳本自動化
      · Django+tornado+nginx部署
      · Django+niginx+uwsgi部署9django的多服務器分離
      · Django+mod_wsgi+Apache部署
      · Django+gunicorn+nginx部署
    • 11

      django項目實戰之購物系統

      本課程將使用Python語言與Django Web開發框架搭建一個強大的購物系統。通過本項目的學習,全面系統地掌握使用Django開發出功能強大的網站, 更重要地是讓學員掌握Web開發從設計到部署的一整套流程,有能力根據自身需求去實現功能或者在現有基礎上進行擴展。
      · 課程概述 · 開發前準備工作
      · 團隊開發流程介紹 · 版本控制工具及Git的使用
      · 通用購物系統需求分析 ·書寫項目文檔
      · 模型變更與同步 · m-msg試圖文件架構
      ·數據庫使用 · 購物車模型設計
      · 使用session · 添加購物車表單及處理表單
      · 使用admin管理模型
      · 分類及產品模型的設計和實現
      · 系統模塊劃分及大型web結構
      · 完善項目目錄結構與添加產品分類

    3

    爬蟲方向

    現在是大數據時代,獲取海量數據的方法實在是太重要了。 本方向老師會手把手帶著你寫出各種類型網站的爬蟲,輕松爬取海量數據。

    • 01

      簡易爬蟲程序開發-豆瓣,百度,文學網站爬取

      利用Python的類庫:urllib3,request等來實現簡易的爬蟲功能。結合豆瓣,百度圖庫,文學網站爬取
      · 爬蟲簡介 · http協議介紹
      · urlib庫介紹 · 正則介紹
      · re模塊介紹 · 糗事百科爬蟲編寫
      · requests庫介紹 · 豆瓣電影爬蟲編寫
      · 豆瓣登陸爬蟲編寫 · 線程認識
      · 百度圖片下載爬蟲編寫
    • 02

      Scrapy爬蟲框架實戰

      著名爬蟲開發框架Scrapy的開發實戰,包括spider , crawlSpider,pipline等的具體學習,圍繞具體的新聞爬蟲程序練習
      · 介紹/安裝 · scrapy基本使用步驟介紹
      · scrapy命令行工具 · scrapy重要組件
      · scrapy中的重要對象 · scrapy內置服務介紹
      · 對“西刺”代理網站抓取 · “西刺”代碼解讀
      · 深入理解爬蟲原理 · 多級頁面抓取技巧
      · 圖片抓取 · 代理ip的使用
      · cookie的使用 · js處理技巧
      · 部署工具scrapyd介紹 · 部署scrapy到scrapyd
    • 03

      項目:12306火車票爬票搶票神器

      用爬蟲技術實現12306爬票和搶票,讓你春節回家無憂
      · 項目介紹及環境搭建 · 網站數據分析
      · http協議解析 · requests使用
      · html基本結構介紹 · 解析庫Beautiful Soup介紹
      · 獲取12306的鐵路局數據 · JSON 與 URL 編碼
      · 獲取12306的代售點數據 · 列車相關數據頁面分析
      · 獲取12306的所有路線信息 · 屏蔽爬蟲的幾種方法及應對
      · 自動識別并填寫驗證碼 · 獲取列車正晚點信息
      · 持久化代售點信息到mysql · 代碼重構使用scrapy框架
      · 多級請求 — 獲取 12306 站點中的客運站數據

    4

    微信小程序開發

    微信小程序可以說是當前最大的技術風口之一,無論是圈粉還是轉化,微信夠提供了海量的流量,所以掌握小程序開發,會讓我們更有競爭力。 可以結合web開發方向對后端的相關知識有所了解,做一個前后端通吃的全棧工程師,在職業生涯更有競爭力。

    • 01

      HTML5+CSS3快速入門

      學習Web的基礎課程,HTML的語法和CSS的布局樣式。學完這套課程,會熟練掌握HTML4.X和CSS3來做基礎靜態網頁
      · 初識html5+css3 · html網頁結構
      · html5表格表單 · html元素及屬性
      · css3樣式表引入 . css選擇器
      · css層疊性和繼承性 . css優先級
    • 02

      Javascript基礎

      Javascript的基礎語法
      · 簡介
      · 數據類型
      · 流程控制
      · 函數、5對象
      · DOM操作
      · 事件
    • 03

      Jquery

      Jquery是JS前端必學的類庫,應用廣泛且方便開發,這里學習Jquery庫的各種應用及實戰
      · jquery基礎
      · jquery選擇器
      · jquery事件
      · jquery DOM
      · jqury動畫
      · jquery ajax
      · jquery使用
    • 04

      微信公眾號開發

      本門課程會以微信公眾平臺開發為主線,以自動問答系統為試驗場,帶領大家熟悉基礎條件的準備、調試工具、重要接口的功能和調用方法,以及產品層面該如何與你的應用結合,期間使用到的技術包括 JS、CSS、Node、Express、WeChat SDK,使用到的工具包括:NPM、PostMan。
      · 開發簡介 · 開發準備
      · 調試工具介紹 · 菜單管理接口開發
      · 內嵌網頁開發 · 問答系統功能規劃
      · 問答系統腳手架之建模
      · 問答系統服務端實現之用戶同步
      · 問答系統服務端實現之菜單同步
      · 問答系統服務端實現之問答功能
      · 問答系統服務端實現之問答歷史
      · 問答系統服務端實現之隨機歷史
    • 05

      微信小程序開發系列課程

      國內最全面最優質的微信小程序開發課程,由網紅大咖老師王皓主講 。從零起步開發完善的微信小程序 。
      · 起步 · 框架
      · 視圖 · 組件
      · 案例 · 接口
      · 內容列表 · 內容頁面
      · 身份驗證 · 文件上傳
      · 用戶注冊 · 微信綁定
      · 微信登錄 · 內容評定
      · 評論功能

    5

    桌面客戶端開發

    通過python開發出跨平臺的桌面端應用。這是一個補充方向,可做為技能拓展。

    • 01

      Tkinter基本編程知識

      Tkinter是最簡易易用的桌面庫,我們學習開發一個跨平臺的記事本。包括Config配置,Widget,事件Event,Menu,Toolbar,Messagebox,StatusBar
      · tkinter簡介 · tkinter架構分析
      · config配置外觀 · widget style組件外觀屬性
      · 事件Events and Bindings · 菜單Menu介紹
      · BaseWindow-TopLevel介紹
      · 工具欄Toolbar
      · nessagebox介紹
      · 狀態欄statusbar介紹
      · 擴展學習更多的Widget
      · Grid布局
    • 02

      Tkinter開發簡易記事本

      Tkinter是最簡易易用的桌面庫,我們學習開發一個跨平臺的記事本。包括Config配置,Widget,事件Event,Menu,Toolbar,Messagebox,StatusBar
      · 項目介紹及演示
      · 項目分析
      · 菜單實現Menu
      · Toolbar
      · Ststusbar
      · 正文編輯區域
      · OpenFile打開文件
      · New新建文件
      · Save保存和另存為
      · 復制粘貼
      · 選擇查找
    • 03

      使用pyqt開發windows gui程序及打包

      這是一門python GUI編程的項目實戰課程,目標是讓學員學會使用pyqt設計基本的GUI程序
      · label控件使用 · button控件使用
      · 打包pyqt程序 · 百度語音識別開發系列
      · 顯示與更改圖片 · 炫酷的出場,啟動界面
      · 添加一個菜單欄 · 實現打開文本并讀取數據
      · 模擬輸入,手輪和滑塊控件 · 運行時警告之彈窗的使用
      · 交互之單文本框的使用 · 批量操作excel中的數據
      · python gui框架簡介/pyqt介紹
      · 搭建python開發pyqt程序的環境
      · 理解信號與槽之qt的核心理念
      · 單項選擇,radiao和button的使用
      · 運行時獲取用戶輸入,彈出彈框
      · 向office開刀讀取excel和word中的數據
      · 多行文本框-顯示程序運行狀態告別print
    • 04

      項目:手把手帶你制作語音類APP

      本課程為項目課,是對pyqt開發windows gui程序的一個綜合運用。本課程內容涉及pyqt的基本控件使用,百度語音合成的使用方法,軟件試用和注冊的實現方法,學習一些音頻處理相關的python擴展包。最終學習成果是一款PC端聽書軟件
      · 項目/語音介紹 · windows離線語音合成
      · 語音合成協議分析 · 獲取用戶輸入文本并處理
      · 試聽/測試云端語音 · 語音合成參數調節
      · 注冊界面設計 · 使用python自動發送郵件
      · 用戶電腦用戶生成注冊碼 · 軟件使用功能實現
      · 保存用戶滿意的語音功能 · 突破500字限制
      · 顯示轉換進度功能實現 · 打包發布,其他功能討論
      · 調用云端api
      · 從txt和word及pdf中加載文字轉換成語音
      · 程序界面設計及云端程序開發

    6

    可視化編程

    數據分析可以分析用戶的真正需求,為公司帶來更好的決策。本方向將了解數據分析流程(數據獲取,數據清洗,數據分析,數據展示),學習常用的python數據分析庫。

    • 01

      AI時代人工智能入學指南

      本課程入門課,將介紹AI首選語言,人工智能核心,該怎么學,一些案例和算法介紹。
      · 背景介紹
      · 需要知識點介紹
    • 02

      科學計算庫Numpy

      Numpy是一個基礎性的Python庫,為我們提供了常用的數值數組和函數,可用來存儲和處理大型矩陣。本套課程就詳細和大家介紹下Numpy的相關用法。
      · 概述 · 安裝
      · python List的特點 · numpy登場之初見
      · numpy的容錯性 · numpy.array的各種初始化
      · arange介紹 · linspace介紹
      · random介紹 · nomal介紹
      · numpy.array的基本操作
    • 03

      數據分析處理庫Pandas

      pandas是一個流行的開源Python項目,它的名稱取panel data(面板數據,一個計量經濟學的術語)和Python data analysis(Python數據分析)的意思。
      · 概述/安裝 · pandas快速入門
      · 實例之MovieLens電影數據分析 · pandas核心數據結構
      · pandas基礎運算 · pandas索引
      · mock測試用例 · 項目介紹
      · 視覺重構 · 源碼安裝Lamp之MySQL安裝
      · 源碼安裝Lnmp環境 · 構造形狀特輯
      · 文本樣式的使用 · 網格與圖層的使用
      · 對齊與分布的使用
      · 源碼安裝Lamp環境之安裝php和apache
    • 04

      可視化庫Matplotlib

      matplotlib是一個基于Numpy的繪圖庫,本課程將詳細為大家介紹可視化庫Matplotlib在人工智能領域的相關應用。
      · 課程簡介/環境搭建 · Numpy簡介
      · 散點圖 · 折線圖
      · 條形圖 · 直方圖
      · 餅狀圖 · 箱形圖
      · 顏色和樣式 · 面向對象 vs Matlab Style
      · 子圖 subplot · 多圖figure
      · 網格 · 圖例 legend
      · 坐標軸范圍 · 坐標軸刻度
      · 常用標簽機過濾器 · 注釋
      · 文字 · Tex公式
      · 工具欄 · 區域填充
      · 形狀 · 樣式 美化
      · 極坐標 · 函數積分圖
      · 散點條形圖 · 球員能力圖
      · 股票K線圖
    • 05

      Seaborn可視化庫

      seaborn是斯坦福大學出的一個非常好用的可視化包。為了控制matplotlib圖表的外觀,seaborn模塊自帶許多定制的主題和高級的接口...本套課程和大家介紹的主要是Seaborn可視化庫繪圖方法的演示,基于模板展示可視化效果。
      · 介紹/安裝 · Seaborm圖形樣式
      · 去除軸刺 · 暫時設置圖形樣式
      · 重寫seaborm風格的元素 · 縮放繪圖元素
      · 建立調色板 · 定性調色板
      · 順序調色板 · 偏離調色板
      · 設置默認調色板 · 繪制單變量分布
      · 繪制雙變量分布 · 可視化數據集中的成對關系
      · 分類散點圖 · 類別內的觀察分布
      · 類別內的統計估計 · 繪制“寬幅”數據
      · 繪制多面板分類圖 · 繪制線性回歸模型函數
      · 適合不同類的模型 · 調整其他變量
      · 控制圖大的大小和形狀 · 在其他情況下繪制回歸圖
      · 繪制小數倍的數據集 · 繪制數據集中的成對關系

    7

    AI人工智能和機器學習

    最具想象力的方向,是當下最火熱的技術,李開復強烈推崇。 今日頭條的個性化推薦為什么那么精準,抖音為什么讓人著迷,里面的推薦算法起到了很重要的作用。 本方向將會學習常用的機器學習算法,可以與 pyhton數據分析方向結合學習,成為更加搶手的人工智能工程師

    • 01

      線性回歸算法

      回歸算法數學原理推導,公式含義形象解讀,從零開始推導線性回歸算法的由來以及求解方法。
      · 概述
      · 誤差項分析
      · 似然函數求解
      · 目標函數推導
      · 線性回歸求解
    • 02

      梯度下降原理

      本課程簡介紹梯度下降原理,下降方法對比,等等從0開始
      · 梯度下降原理
      · 梯度下降方法對比
      · 學習率對結果的影響
    • 03

      邏輯回歸算法

      本課程講解邏輯回歸算法原理,和邏輯回歸算法求解
      · 邏輯回歸算法原理推導
      · 邏輯回歸求解
    • 04

      Python實現邏輯回歸與梯度下降

      本課程通過幾個案例來詳細展示python實現邏輯回歸任務概述。
      · 概述
      · 完成梯度下降模塊
      · 停止策略與梯度下降案例
      · 實驗對比結果
    • 05

      使用Python分析科比生涯數據

      本課程是機器學習實戰課程,為大家介紹的是使用Python分析科比生涯數據,以幫助大家更好的掌握相關機器學習理論知識,同時將理論應用于具體的實踐
      · 科比數據集簡介
      · 數據預處理
      · 建模
    • 06

      案例實戰-信用卡欺詐檢測

      本課程為人工智能案例實戰課程,主要是使用前面學習的內容做信用卡欺詐檢測的實操,將理論應用于實戰,幫助大家更好掌握相關知識
      · 案例背景和目標 · 樣本不均衡解決方案
      · 下采樣策略 · 交叉驗證
      · 模型評估方法 · 正則化懲罰
      · 邏輯回歸模型 · 混淆矩陣
      · 邏輯回歸閾值對結果的影響
      · SMOTE樣本生成策略
    • 07

      算法:決策樹

      本課程將詳細介紹決策樹的組成,剪枝,衡量標準。等從0開始。
      · 決策樹概述
      · 衡量標準熵
      · 決策樹構造實例
      · 信息增益率
      · 決策樹剪枝策略
    • 08

      決策樹Sklearn實例

      本課程將詳細介紹決策樹的參數,和可視化,sklearn庫的介紹和參數選擇。
      · 決策樹復習
      · 決策樹涉及參數
      · 決策樹構造實例
      · sklearn參數選
    • 09

      算法:隨機森林與集成算法

      本課程將介紹集成算法-隨機森林詳細介紹特性重要性衡量/提升模型和堆疊模型。
      · 集成算法 隨機森林
      · 特征重要性衡量
      · 提升模型
      · 堆疊模型
    • 10

      Kaggle競賽案例-泰坦尼克獲救預測

      Kaggle競賽案例——泰坦尼克獲救預測 Kaggle是由聯合創始人、首席執行官安東尼·高德布盧姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨爾本創立的,主要為開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、托管數據庫、編寫和分享代碼的平臺。本課程詳細講解,數據預處理,回歸模型,隨機森林,特征選擇。
      · 數據介紹
      · 數據預處理
      · 回歸模型
      · 隨機森林模型
      · 特征選擇
    • 11

      貝葉斯算法

      本課程主要是貝葉斯算法原理講解,基于實例演示如何用貝葉斯算法完成實際的任務,希望幫助初學者更好理解貝葉斯算法
      · 貝葉斯算法概述
      · 貝葉斯推導實例
      · 貝葉斯拼寫糾錯實例
      · 垃圾郵件過濾實例
      · 貝葉斯實現貧拼寫檢查器
    • 12

      案例:Python文本數據分析

      本課程將通過對文本分析關鍵詞提取,相似度計算,最后使用貝葉斯算法進行新聞分類
      · 文本分析與關鍵詞提取
      · 相似度計算
      · 新聞數據與任務簡介
      · 4TF-IDE關鍵詞提取
      · LDA建模
      · 基于貝葉斯算法進行新聞分類
    • 13

      KMEANS聚類

      本課程詳細介紹KMEANS算法原理,工作流程迭代可視法展示,幫助新手快速入門。
      · KMEANS算法概述
      · KMEANS工作流程
      · KMEANS迭代可視法展示
    • 14

      DBSCAN聚類

      本課程詳細介紹DBSCAN聚類算法及工作流程和迭代可視法展示。幫助新手快速入門。
      · DBSCAN工作流程
      · DBSCAN聚類算法
      · DBSCAN迭代可視法展示
    • 15

      案例:聚類實踐

      本課程聚類案實例實戰簡介。
      · 多種聚類算法概述
      · 聚類案例實例
    • 16

      算法:線性支持向量機

      本課程介紹支持向量機要解決的問題,距離與數據的定義,支持向量的作用等。幫助同學們快速掌握支持向量機的使用和原理。
      · 支持向量機要解決的問題
      · 距離與數據的定義
      · 目標函數
      · 目標函數求解
      · SVM求解
      · 支持向量的作用
    • 17

      非線性支持向量機

      本課程簡單介紹,非線性支持向量機軟間間隔問題,SVM核變換 。
      · 軟間隔問題
      · SVM核變
    • 18

      算法:推薦系統

      本課程詳細介紹推薦系統的應用,任務及實現原理,幫助同學們快速掌握推薦系統相關技術
      · 開場 · 推薦系統應用
      · 推薦系統要完成的任務 · 相似度計算
      · 基于用戶的協同過濾 · 基于物品的協同過濾
      · 隱語義模型
      · 隱語義模型求解
      · 模型評估標準
    • 19

      案例:推薦系統實踐

      本課程介紹Surprise庫的使用,幫助同學快速掌握使用Surorise庫來實現推薦系統
      · Surprise庫與數據簡介
      · Surprise庫使用方法
      · 得出推薦商品結果
    • 20

      案例:SVM實踐

      本課程介紹sklearn求解支持向量機,SVM參數選擇,幫同學們理解SVM.
      · sklearn求解支持向量機
      · SVM參數選擇
    • 21

      算法:時間序列AIRMA模型

      本課程詳細介紹ARIMA模型,相關函數評估方法,建立ARIMA模型,和參數選擇。幫助同學們快速理解時間序列AIRMA模型。
      · 數據平穩性與差分法
      · ARIMA模型
      · 相關函數評估方法
      · 建立ARIMA模型
      · 參數選擇
    • 22

      案例:時間序列預測任務

      本課程介紹pandas相關使用,tsfresh庫的使用,股票預測案例,報表可視化等。幫助同學們掌握 時間序列預測的相關知識。
      · Padhas生成時間序列 · Padhas數據重采樣
      · Padhas滑動窗口 · 股票預測案例
      · 使用tsfresh庫進行分類任務
      · 維基百科詞條EDA
      · 多特征之間關系分析
      · 報表可視化分析
      · 紅牌和膚色的關系
    • 23

      算法:Xgboost提升算法

      本課程詳細介紹Xgboost算法的使用,及關系可視化展示。
      · Xgboost算法概述
      · Xgboost模型構造
      · Xgboost建模衡量標準
      · 峰度與偏度
      · 數據對數變換
      · 數據分析維度
      · 變量關系可視化展示
    • 24

      案例:Xgboost調參實例

      本課程詳細介紹Xgboost的使用,幫助同學們快速掌握Xgboost的使用。
      · Xgboost安裝 · 保險賠償任務概述
      · Xgboost參數定義 · 基礎模型定義
      · 樹結構對結果的影響 · 學習率與采樣對結果的影響
      · Hierachical Softmax · CBOW模型實例
      · CBOW求解目標
      · 銻度上升求解
      · 負采樣模型
    • 25

      計算機視覺挑戰

      本課程介紹深度學習背景, 用K近鄰來進行分類 ,超參數與交叉驗證,來帶領同學們走進深度學習的神奇世界。
      · 深度學習概述
      · 挑戰與常規套路
      · 用K近鄰來進行分類
      · 超參數與交叉驗證
    • 26

      神經網絡必備基礎知識點

      本課程介紹神經網絡必備基礎知識點,為后面的機器學習打下堅實的基礎。
      · 線性分類
      · 損失函數
      · 正則化懲罰
      · softmax分類器
    • 27

      最優化與反向傳播

      本課程介紹最優化和反向傳播。
      · 最優化形象解讀
      · 最優化問題細節
      · 反響傳播
    • 28

      神經網絡整體架構

      本課程介紹神經網絡的架構,通過實例演示,幫助同學們快速掌握神經網絡架構,為以后打下堅實基礎。
      · 整體架構
      · 實例演示
      · 過擬合解決方案
    • 29

      案例實戰CIFAR圖像分類任務

      本課程通過案例詳細講解cifar圖像分類任務,幫助同學,快速,深入的理解cifar圖像分類任務。
      · cifar分類任務
      · 分模塊構造神經網絡
      · 訓練神經網絡完成分類任務
      · 感受神經網絡的強大
    • 30

      語言模型

      本課程介紹自然語言處理與深度學習,語言模型等知識,帶領同學們快速入門。
      · 開篇
      · 自然語言處理與深度學習
      · 語言模型
      · N-gram模型
      · 詞向量
      · 神經網絡模型
    • 31

      自然語言處理

      本課程講解 CBOW模型實例及求解目標等相關知識點,讓同學們盡快掌握相應技術。
      · Hierarchical Softmax
      · CBOW模型實例
      · CBOW求解目標
      · 銻度上升求解
      · 負采樣模型
    • 32

      使用word2vec進行分類任務

      本課程通過影評情感分類項目,帶領大家掌握基于詞袋模型訓練分類器,word2vec輸入數據等技術。
      · 影評情感分類
      · 基于詞袋模型訓練分類器
      · 準備word2vec輸入數據
      · 使用gensim構建word2vec詞向量
    • 33

      Gensim中文詞向量建模

      本課程介紹使用Gensim庫構造詞向量,維基百科中文數據處理,Gensim構造word2vec模型和測試模型相似度結構。幫助各位同學快速掌握相關知識點。
      · 使用Gensim庫構造詞向量
      · 維基百科中文數據處理
      · Gensim構造word2vec模型
      · 測試模型相似度結果
    • 34

      Tensorflow框架

      TensorFlow,以下簡稱TF,是Google去年發布的機器學習平臺,發布以后由于其速度快,擴展性好,推廣速度還是蠻快的。江湖上流傳著Google的大戰略,Android占領了移動端,TF占領神經網絡提供AI服務,未來的趨勢恰好是語音圖像以及AI的時代,而Google IO上發布的Gbot似乎正是這一交叉領域的初步嘗試。
      · 安裝 · 變量
      · 變量訓練 · 線性回歸模型
      · 邏輯回歸框架 · 邏輯回歸迭代
      · 神經網絡模型 · 完成神經網絡
      · 卷積神經網絡模型 · 卷積神經網絡參數
    • 35

      Mnist手寫字體識別

      本課程將介紹神經網絡模型概述,tensorflow參數,卷積簡介,構造網絡結構,訓練網絡模型等知識
      · 神經網絡模型概述
      · tensorflow參數
      · 卷積簡介
      · 構造網絡結構
      · 訓練網絡模型
    • 36

      機器學習套路與BenchMark

      本課程介紹HTTP檢測任務與數據挖掘的核心以及BenchMark的作用,幫助同學們快速掌握相關知識。
      · HTTP檢測任務與數據挖掘的核心
      · 論文的重要程度
      · BenchMark概述
      · BenchMark的作用
    • 37

      案例:探索性數據分析-賽事數據集分析

      本課程通過實際案例講解數據分析的各個知識點,生動形象幫助同學記憶。
      · 開場 · 數據背景介紹
      · 數據讀取與預處理 · 數據切分模塊
      · 缺失值可視化分析 · 特征可視化展示
      · 多特征之間的關系分析 · 報表可視化分析
      · 紅牌和膚色的關系
    • 38

      案例:探索性數據分析-農糧數據分析

      本課程通過實際案例講解數據分析,數據可視化,提高同學們的學習熱情。
      · 數據背景簡介
      · 數據切片分析
      · 單變量分析
      · 峰度與偏度
      · 數據對數變換
      · 數據分析維度
      · 變量關系可視化展示
    綜合評分
    10.00
    • 課程質量 10.00
    • 老師滿意度 10.00
    • 簡潔易懂 10.00
    全部評價
    • 周安偉
      45分鐘前
      作為一個剛入門的前端工程師,用這個視頻教程作為學習 Vue 真是太好了,主要之前沒怎么接觸過模塊化設計,網上對將這些方面的又不是很多。這個教程很 nice。1 天半看了 1/3 了,毫無難度,通俗易懂。唯一的一點不足就是這不是 Vue 2.0 的,有些不一樣的地方我還得翻官方文檔去改。但總的來說很好。點贊!
      老師回復:感謝支持~ 能學會使用 Vue 開發實戰項目就是本門課的宗旨~由于課程錄制時間比較早選擇的是 1.0 的。
    • 周安偉
      45分鐘前
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    • 周安偉
      45分鐘前
      作為一個剛入門的前端工程師
    • 周安偉
      45分鐘前
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    • 周安偉
      45分鐘前
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    • 周安偉
      45分鐘前
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    • 周安偉
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