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。

宋老师  

优就业Python+人工智能高级讲师

自然科学基金参与专家

河南大学控制工程专业硕士，曾参与自然科学基金“面向复杂系统估计的采样型非线性滤波方法研究”、河南省科学技术研究重点项目“多模采样型非线性滤波器研究”、井下人员、车辆精准定位系统等研发工作。曾与中国电子科技集团公司第二十七研究所合作研究多传感器信息融合仿真软件横向课题。

主要科研成果：参与研发基于卡尔曼一致性滤波的系统误差和状态联合估计算法;参与研发基于Rao-blackwekkized 扩展卡尔曼滤波的系统误差和状态联合估计算法。

教学平台

O2O+CTS双教学平台

优就业秉承“学员的事是最重要的事”这一办学理念，历经十余年，百余位业界专家精心研发，重磅推出从线上到线下一体化互动式CTS云教学系统平台、从入学到就业持续跟踪的O2O教学服务平台。

学前

体验学习：学员可以登录我们的学习平台，挑选自己感兴趣的线上课程免费进行试听，得到真实的学习体验。

选班报班：试听结束，进入选课中心，挑选自己想要学习的课程和想要报的班次。海量课程、多种班次，一站式报名。

能力测评：选课报班成功后、入学前，学员可以进行能力测评，对自己现阶段的能力储备有一个清晰的了解，从而在学习中能够有的放矢。

带索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

for index, team in enumerate(teams):

print index, team

>>> 0 Packers

>>> 1 49ers

>>> 2 Ravens

>>> 3 Patriots

Python使用'(单引号)和"(双引号)来表示字符串。与Perl、Unix Shell语言或者Ruby、Groovy等语言不一样，两种符号作用相同。一般地，如果字符串中出现了双引号，就使用单引号来表示字符串;反之则使用双引号。如果都没有出现，就依个人喜好选择。出现在字符串中的\(反斜杠)被解释为特殊字符，比如\n表示换行符。表达式前加r指示Python不解释字符串中出现的\。这种写法通常用于编写正则表达式或者Windows文件路径。

Python支持列表切割(list slices)，可以取得完整列表的一部分。支持切割操作的类型有str, bytes, list, tuple等。它的语法是...[left:right]或者...[left:right:stride]。假定nums变量的值是[1, 3, 5, 7, 8, 13, 20]，那么下面几个语句为真：

nums[2:5] == [5, 7, 8] 从下标为2的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素。

nums[1:] == [3, 5, 7, 8, 13, 20] 切割到最后一个元素。

nums[:-3] == [1, 3, 5, 7] 从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素。

nums[:] == [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20] 返回所有元素。改变新的列表不会影响到nums。

nums[1:5:2] == [3, 7] 从下标为1的元素切割到下标为5的元素但不包含下标为5的元素，且步长为2。