如今,全球早已步入数据时代,随着行业的高速发展,相关岗位缺口已超150万,且薪资超同行业50%。未来十年,数据细分岗位将扩张5倍,各行业数据人才缺口明显。
历时一年多,《深度学习与交通大数据实战》终于出版了。下面简单介绍下本书的主要内容、本书特色、购书以及读者作者交流途径。 本书内容 该书从Python,到深度学习框架PyTorch,再到人工智能基础,最后到地铁,共享单车,出租车,私家车,以及空中交通五个实战案例,从基础知识到案例应用,几乎涵盖了初学者入门该领域所有需要学习的知识点以及所需要的的代码和数据,所有学习过程均带有详细的代码解释,全部以案例应用实战为主,拒绝纯理论讲解! 作为一本关于深度学习与交通大数据的书籍,本书共有8章。 第1章为Python
本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
经常看我文章的读者知道,我之前推荐过他们的很多课程,都是这个领域资深从业者推出的。
学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程
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都知道python现在很火,很有发展,都想来学习python,从事python相关职业,可是我们学了python到底要干什么呢?
导读:这个年代里,“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性,甚至日常生活中也需要用数据看清事实,科学吃瓜。所以,当前的重点已经超越了“用数据说话”,而是“怎样用数据说话”。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
大家好,今天给大家重磅推荐我的好朋友J哥的公众号——「菜J学Python」,J哥经常在公众号分享有趣的Python实战项目,而且基本都附代码和数据。废话不多说,大家先点击以下卡片关注一波: 点击关注菜J学Python J哥是985金融硕士毕业的,目前已在菜J学Python公众号发布100多篇原创技术文章,涵盖爬虫、数据分析、数据可视化、自动化办公等内容,几乎每篇文章都有源码和数据分享。文章非常受编程学习者的欢迎,不少文章被各大平台转载。 以下是J哥的部分原创文章,大家一起来看看: 01 基础篇 (一)Py
机器学习技术类书单推荐,共11本: 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习
很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要,如果选错了,你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作,反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章,说明你已经考虑选择Python开发作为你以后的职业了。在这篇文章里,我们会详细找出Python和其他语言相比的优势。 Python太火了! 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,为了你自己的百万年薪和发展前景,或许你才是最该学 Python 的人。 在编程语言中, Python
对于管理者来说,日报是事前管理的最好抓手,可以了解团队的氛围和状态。可对于员工来说,那就有的聊了。对于重复性的工作,我非常推荐大家使用Python将其变成模块化、自动化,帮助我们实现高效办公。
最近想搞一点好玩的事情(技术),今天打算做一个小程序:一键查询明星个人信息。(从数据抓取到知识图谱展示,全程代码完成原创,不涉及调用api包)
相同的车型,二手车比新车要实惠许多,比如下图中的奔驰GLC级,二手车能比新车便宜5-20万不等。因此有越来越多的人在购置车辆时将二手车纳入了考量。
其实我觉得蛮简单,核心就是你组装好日报的内容模板,然后将变化的量交给python去填充,需要用到的基本就是python处理excel、word和ppt等相关的库。熟练的使用它们,你就可以自动化一条龙了。
公众号Python爬虫系列文章基础写完了,所以就有了一些实战题目,有兴趣的可以来去围观一下.,为什么要进行Python项目实战 项目实战第二季
“没有一套合理的数据指标体系,纵然你有再多的数据,分析起来根本无从下手。”做数据分析时的你是否深有同感?
今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」,作者:小F。 学习编程是一个比较枯燥的过程,所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在,已经更新接近 百篇原创 文章。 主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容,非常受编程学习者的欢迎,不少文章被各大平台转载。 这里精选了50个Python数据分析实战案例,不仅包含源码,还有使用教程。 50+的Python实战案例及使用教程,可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取~ 点击关注 回
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面,但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 📷 本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
在 上次的送书活动 中,营长做了个调查问卷,结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书,所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书,包括:近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》,《TensorFlow机器学习项目实战》,高实战性的《Python机器学习经典实例》,深度学习领域的圣经“花书”,经典的《机器学习实战》,广受欢迎的《流畅的Python》,东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外,可在文末投票,选出下期你希望营长能够送的
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
Python 全栈将是你升职加薪的硬通货。 我见过很多的 Python 讲解教程和书籍,它们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。 那么,有没有比这更好的方法呢? 因为我也有过那段「自学」Python
对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
我是个抖音中毒者 闲来无事就喜欢刷抖音 最近刷到了一个Python工程师的工资条 然后我默默的打开看了 然后就默默的关闭了 如今Python技术由于大数据、人工智能的兴起 Python也越来越火 大家都纷纷学Python 我不能跟你确保说学完Python你就能拿高工资 但是你学完Python肯定有饭吃 说不定还能找到一个貌美如花的女朋友✌️ 我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,P
在过去的几年里 Python 一直在快速增长,尤其是在去年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上,关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快,作为世界上增长最快
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 使用Python语言进行Web开发是否有必要学习呢? 想要学习的话又要怎么学呢? 下面就让我们从两个有着20年程序开发经验的老程序员亲身经历的故事那里得到一些启发吧。 1 要命的任务 在国内知名的一家软件公司里,软件部门张总接到了B上市公司的一个紧急电话,要求2周之内为他们开发一套Web在线培训业务系统,而且是完整的带有在线报名、在线支付、在线促销、在线宣传、在线后端管理。 这么复杂的系统用Java开发至少需要3个月的时间。 显然,在正常状态下这个任
我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。 那么,有没有比这更好的方法呢? 01 让 6200 多人选择的编程专栏 因为我也有过那段「自学」Pyth
NO.1 人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
Python 可能是当下最火的编程语言了,就连房地产大佬都说自己要学 Python 。
不想去照相馆?担心肖像隐私被第三方获取?不会抠图?本文实现基于人工智能的一键自动抠图生成证件照。在进入正文之前,先看最终效果:
本文是《知识图谱完整项目实战(附源码)》系列课程的学习指引部分,主要是对《知识图谱完整项目实战》的课程特色、章节设置、关键技术和主要内容做一个简介,目的是让大家对本课程有一个系统性的认知。
数据可视化,对于很多人来说,并不是高不可攀和陌生的东西,无论是否是数据行业从业者,在日常的工作和汇报当中,都不免会使用到各种图表来直观的呈现数据。
今天我们要分享的是学习python进阶的路径,也是我之前自学python读过的一本书,在这里推荐给大家!
前些时间笔者写了两篇关于Python实战开放的博客,得到了不错的读者反馈,收获了800+的赞同有收藏,博客列表如下:
作者 | 尹会生 你好,我是尹会生。 工作 16 年来,我在游戏公司做过技术总监,也在新浪网做过技术经理,几乎每天都在和 Python 打交道,今天想跟大家聊聊:Python 的发展总结、是否还值得学习以及怎么学。 近几年,Python 风声水起:多次在 TIOBE 编程语言排行榜拿下冠军,被视为人工智能时代的必学的编程语言…… Python 这几年的发展,一方面得益于 AI 的影响力,在深度学习、机器学习等领域的广泛使用使得 Python 逐渐成为人工智能时代的主流语言。同时,Web 相关开发和数据分析
Excel作为大家都熟悉的办公软件,特别是对每天需要接触大量数据的人来说,打开Excel的动作宛如条件反射般自然。
之前机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 任何一个开源框架或者工具,想要深入掌握其实现原理与运行机制,第一步当然是熟练使用它,紧接着便是深入其项目源码进行学习和实战。 然而,很多人一直在第一步徘徊,面对海量的复杂源码,他们往往是望而却步,这也严重阻碍了很多程序员的发展。 目前来说,Django框架是Python Web领域最流行的框架之一,与之齐名的有号称"小而精"的Flask框架以及以高性能著称的Tornado框架。 Django的特点是"大而全",这一点当你阅读了Django源码后就会深有体
推荐语:本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目简介 本项目基于PaddlePaddle和EasyDL平台,以教务处和学工为一级用户,高校教师为二级用户,针对提升整体课堂教学质量为目的开发的一款实时课堂监测系统。 本项目主要监测课堂的出勤人数、学生的上课状态、教师的语速、情感,以及语言的用词方面。项目中语音的模型均采用EasyDL平台进行训练,调用在线API进行预测分析。而图像模型由于在线API无法达到实时性的要求,采用本地训练Paddle模型库中的模型并使用。
昨天机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如今,数据分析俨然已成为一种基础工作,无论是哪个行业,做哪个方向的研究,都离不开数据分析! 学好数据分析,不仅可以帮助企业更好地开展业务,也可以助你在工作中脱颖而出,让科研成果得到更好地呈现! 所以,本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书,希望可以帮助你有效地利用数据分析,让数据更好地展示给大家! ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
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