数据分析+人工智能

课程内容：

数据分析-基础内容

数据分析-模块学习

数据分析-数据清洗

数据分析-特征工程和结果可视化

人工智能—机器学习

人工智能—深度学习

人工智能—拓展课程

培养目标：

掌握数据分析涉及到的相关概念，了解如何获取数据以及特征工程，熟悉相关模块的使用； 能够认识数据、了解数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作；了解可视化过程；图形绘制 ；掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用 掌握 PaddlePaddle 基本概念，计算模型和原理；能够通过PaddlePaddle进行深度学习和模型构建与训练 ；掌握训练过程优化方法与问题优化，结合AI行业发展现状，拓展最为前沿的AI技术，开阔学员的视野。

刘老师  

Python+人工智能研究院院长

原中国日报社客户端研发工程师

天津大学计算机科学与技术专业。8年开发经验，4年授课经验，曾就职于中国日报社和中国建设银行广开研发中心，从事新闻大数据汇总和建行手机银行客户端研发工作，有着丰富的前后台开发经验。精通网络编程、基于CCPP人工智能方向数据挖掘、Python框架设计等核心技术。

授课风格：通过形象的比喻使学员更容易理解课程内容，深入浅出，乐于分享研究成果。使学员学到的不仅仅是知识，还有实战经验。

学后

就业指导：全部理论+实战课程完成后，学员可以登录学习平台，接受一对一的就业指导。优就业将根据学员自身条件、性格特点等，为学员指明职业方向，挖掘求职亮点， 并对学员进行面试技巧培训，帮助学员做好就职准备。

简历修改：优就业提供专属简历修改服务，帮助学员根据求职企业要求和特点，进行有针对性的修改。简历亮点突出，契合职位需求，才是卓有成效的名企敲门砖。

名企求职：工作技能get√、实战能力get√、就业准备get√以后，相信有志者，不懈努力，能够进入名企。

常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

交互式编程：

无论你是学习Python的基本数据结构（字符串，列表，字典等），还是调试一个应用，Python的shell都是你最好的工具。 要使用Python的shell，第一步就是要确保你的电脑上安装了Python。要学习如何安装Python，可以观看我们在b站上的安装教程。要使用Python的shell进行交互编程，只需要在你的终端输入Python3命令。 下面有一些交互编程的例子。

使用dir()函数可以查看对象具有哪些属性。

>>> my_string = 'I am a string'

>>> dir(my_string)

['__add__', ..., 'upper', 'zfill']

dir()函数所返回的是你可以应用到该对象上的所有方法。比如：

>>> my_string.upper()

>>> 'I AM A STRING'

注意到我们调用了upper()方法，它的作用是将字符串的所有字母都转换为大写。

查看对象的类型。

>>> type(my_string)

>>> str

查看完整的文档

>>> help(str)

导入库，并查看属性

>>> from datetime import datetime

>>> dir(datetime)

['__add__', ..., 'weekday', 'year']  # Truncated for readability

>>> datetime.now()

datetime.datetime(2018, 3, 14, 23, 44, 50, 851904)

可以运行操作系统的shell命令

>>> import os

>>> os.system('ls')

python_hw1.py python_hw2.py README.txt