Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。
那Python 现在到底有多热呢?微软开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的两倍。
现在,Python 的这把火已经烧到了程序员的圈子外。根据国务院《新一代人工智能发展规划的通知》,可以想见人工智能教育往低幼渗透的例子只会越来越多。小学生学 Python 是培养编程兴趣和思维,为了你自己的发展前景,或许你才是最该学 Python 的人。
Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言,学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域,还是希望掌握第一门编程语言,都可以用 Python 来开启无限未来的无限可能!
Python 可以做什么?
在编程语言中, Python 长期稳居前五,不仅已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具,还被越来越多地公司用于网站搭建。基本上可以负责任地认为,Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。
Python 方向岗位的薪水在水涨船高,成为目前最有潜力的编程语言之一。
Python 爆红的原因是什么?
在 ranked.com 的排名中,Python 是 2017 年最受欢迎人工智能编程语言(第二是C++)。
根据 Stack Overflow 流量统计,2017 年 6 月,Python 第一次成为高收入国家 Stack Overflow 访问量最大的标签,照此发展,2018 年,Python 肯定会成为最受欢迎的标签。
在 GitHub 2017 年度报告中,Python 超越 Java 成第二受欢迎语言。所有这些“刷榜”,都离不开最近人工智能尤其是机器学习的火热。Python 被誉为最好人工智能的语言,因为:
如果你想学习编程语言,除了 Python 没有之一。
学习 Python 几个坑要注意!
那么,如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?现在许多人在自学之外,都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条坑不能踩:
|| 是否有循序渐进的练手项目,课程作业?
如果课程里面只是对着屏幕把项目代码敲一遍,那其实看了也不能自己真正掌握,重要的是自己在课程作业里动手实践,所以课程中有没有循序渐进的练手项目帮你提升能力,这是很重要的。
|| 是否可以掌握一项核心的技能?
要看课程侧重的是数据分析还是机器学习,机器学习有无深度学习方面内容。
|| 是否针对零基础的同学讲解的生动易懂?
不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的。
|| 是否有答疑?
大部分视频课程只能课后答疑,而且是离线答疑,对于零基础学习的同学需要考虑老师能否及时答疑。学问学问,有学有问才能有所进步啊。
那么,我该怎么选择?
如果你是渴望系统、高效地学习 Python,推荐学习《 从数据分析到数据挖掘训练营》,包含“R语言+Python+推荐系统+数据挖掘算法”四大知识点,小班面授+网络课程,总课时超过200,可零基础分阶段学习,推荐就业!课程案例丰富,安排随堂练习和课后答疑。本课程侧重数据分析方法和原理,通过学习可掌握主流的数据分析工具和方法,在此基础上进阶学习数据挖掘/机器学习算法。
- 适合人群 -
◎ 本科理工科略懂编程的大学生、研究生;
◎ 转行 Python 编程的在职人士;
◎ 想学数据挖掘基础到高级的老师和学生;
◎ 想学人工智能基础理论和 Python 实现的学员。
- 讲师团队 -
陈远波
本科应用数学,硕士计算数学、博士自动化,多次参加建模大赛(如全国大学生建模大赛、全国研究生建模大赛、阿里巴巴天池大赛等),3年大数据建模工作经验,熟悉前端,精通机器学习,熟悉各类算法,如SVM,KNN,BAYES,RNN,CNN,RBM和DBN等,了解scala语言和协同过滤推荐算法。运用深度学习算法对人脸进行检测和识别。
徐磊
牛津大学计算机科学博士,现任深圳市华傲数据技术有限公司数据科学家,工作内容涉及数据采集、数据整理、数据分析与应用等多个数据产业环节。徐磊博士的研究方向包括数据挖掘、机器学习、人工智能、分布式算法、金融风控、数据可视化等。
- 课程目录 -
【阶段一】数据分析和编程基础(网络课程)
第一篇《数据分析入门》
第二篇 《Python编程基础》
1、python语法初步:
2、python数字和内置对象
3、python元组
4、python列表和字符串
5、python集合与字典
6、python语法:条件和循环
7、文件操作
8、错误和异常的处理
9、模块、包
10、函数
11、对象编程
12、正则表达式
13、多线程
14、数据库
第三篇 《R语言商业数据分析》
1.数据挖掘建模流程与R介绍
案例:一个信用评分模型完整分析流程演示
2.R语言编程与数据整合
案例:是否违约客户行为数据对照描述
3.描述性统计分析和特征选取
案例:汽车金融贷款数据的数据清洗
4.数据清洗与变量压缩
案例:房屋价格决定因素分析
5.统计推断基础
案例:客户消费、客户行为数据差异检验
6.使用线性回归进行客户价值预测
案例:信用卡客户价值预测模型
7.使用逻辑回归构建初始信用评级
案例:汽车贷款初始评分模型
8.使用决策树进行流失预警模型
案例:电子产品客户购买决策模型
9.使用神经网络进行营销响应预测
案例:信贷产品行为评分模型
10.分类器入门与支持向量机
案例:婚恋网站客户成功约会预测
11.客户聚类与聚类后画像
案例:电信、银行客户行为聚类分析
12.使用推荐算法提升客户价值
案例:电商、银行客户交叉销售模型
13. 时间序列分析
案例:电信、零售、运输、银行行业业务量预测模型
案例:汽车金融贷款信用评级模型
【阶段二】Python数据挖掘训练营(面授)
第一篇 数据挖掘导论
1.数据挖掘的背景
2.什么是数据挖掘
3.数据挖掘的主要功能
4.数据挖掘的数据及变量
5.数据挖掘的数据清洗
6.数据的描述性统计分析
7.随机变量与变量分布
8.分类及连续变量的相关性
9.总体及样本
10.统计推断与统计检验
11.决策树类算法
12.神经网络类算法
13.关联分析类算法
14.聚类分析算法
15逻辑回归算法
案例一:儿童玩具销量的影响因子分
案例二:电信客户流失预警模型
案例三:超市购物篮关联分析
案例四:药物效果的聚类分析
案例五:贷款风险预测模型
第二篇 Python数据挖掘
1.数据清洗与变换
模型评价指标:绝对误差、相对误差、平均绝对误差、均方(根)误差、精准率、召回率、ROC、AUC等
2.Logistic回归理论
案例:对风险人群的预测
3.决策树理论知识
案例:在反欺诈场景中的应用
4.Kmeans、SVM理论知识
案例:在识别码识别中的应用
5.集成学习(RF、Adaboost、GBDT及Xgboost)介绍
案例:集成学习(RF、Adaboost、GBDT及Xgboost)应用
6.BP神经网络介绍
案例:在家用电器用户行为分析与事件识别
7.案例:卷积神经网络在图像识别中的应用
8.案例:LSTM框架在语义识别方面的应用
【阶段三】推荐系统算法及数据挖掘算法
第一篇 推荐系统算法
1.推荐系统概念、发展历史、核心问题介绍
2推荐系统常见的企业级架构,以及核心部件
3.机器学习算法流程介绍,常见机器学习算法讲解
4.召回层常用推荐算法详解与实现,及在推荐数据集上实验
5.推荐系统评价指标,及召回层算法效果评估
6.精排策略与核心算法讲解与实战
7.推荐系统整体架构搭建与部署
8.深度学习在推荐系统的发展与应用
第二篇 数据挖掘算法进阶
1.PageRank算法
2.决策树模型
3.分类回归树
4.K邻近分类
5.K-means聚类
6.层次化聚类
7.朴素贝叶斯算法
8.支持向量机模型
9.Apriori算法
10.Adaboost算法
11.Random Forest模型
12.GBDT模型
13.M算法
14.隐马尔可夫模型
15.高斯混合模型
16.模型选择与评估
- 开课时间 -
【阶段1】数据分析&数据挖掘入门(网络班)
【时间】视频课,自由学习(共64课时)
【阶段2】Python数据挖掘实战
【时间】3月31日至4月29日(共80学时)
【阶段3】推荐系统算法及数据挖掘算法
【时间】5月5日至5月26日(共56学时)
- 课程目标 -
◎ 零基础入门掌握数据分析方法
◎ 掌握常用数据挖掘算法和 Python 实现
◎ 掌握数据挖掘/机器学习高级算法
- 课程形式 -
1、网络课程+现场集训,主讲老师QQ群同步答疑;
2、课程配套作业题和作业讲解课;
3、课程配专属答疑群,全程陪同,随时解答疑惑。
- 限量优惠 & 福利 -
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