- 課程詳情
- 學(xué)習(xí)評價(4)
- 上課校區(qū)(1)
課程簡介：
Python是一門易學(xué)易懂適合快速開發(fā)的編程語言，既能滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的Web應(yīng)用和服務(wù)器應(yīng)用開發(fā)，又可以作為方便強大的Linux服務(wù)器及網(wǎng)絡(luò)運維工作的開發(fā)工具，完成系統(tǒng)運維的工作。大數(shù)據(jù)快速發(fā)展也擴展了Python語言的新天地，作為數(shù)據(jù)抓取和分析的語言，Python又煥發(fā)了新的活力。因此Web應(yīng)用開發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運維、大數(shù)據(jù)的科學(xué)與數(shù)字計算，甚至3D游戲開發(fā)都是Python工程師非常適應(yīng)的職業(yè)發(fā)展方向。
注：本課程適合零基礎(chǔ)學(xué)員或有意向轉(zhuǎn)行的技術(shù)人員。
入學(xué)基礎(chǔ)：
有Linux使用經(jīng)驗\ 有HTML5 前端開發(fā)經(jīng)驗 ，可以減免部分前置課程。
課程大綱：
Python基礎(chǔ)
Python概述:
計算機語言概述
python簡史
python相關(guān)
python語法基礎(chǔ)
Python環(huán)境配置
python基礎(chǔ)語法
變量
數(shù)據(jù)類型
表達(dá)式和運算符
分支結(jié)構(gòu)
循環(huán)結(jié)構(gòu)
函數(shù)
函數(shù)初步
細(xì)說參數(shù)
變量作用域
遞歸調(diào)用
內(nèi)置函數(shù)
字符串相關(guān)-string
列表-list
元組-tuple
集合-set
字典-dict
Python 高階
Python面向?qū)ο蟾呒壘幊?/p>
面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)
公有私有
繼承
組合 & Mixin
模塊
模塊概述
搜索路徑
Python正則表達(dá)式
Python與數(shù)據(jù)庫編程
Python多進(jìn)程與進(jìn)程間通信
Python多線程
Python網(wǎng)絡(luò)編程
Python GUI編程
項目實踐
Python Web 開發(fā)
Python Web開發(fā)簡介
Django開發(fā)環(huán)境搭建
Django基礎(chǔ)
Django視圖
Django URL映射
Django模板
Django模型與數(shù)據(jù)庫
Django表單
Django用戶驗證
Cookies和Sessions
Django模板繼承
Bootstrap結(jié)合
Jquery結(jié)合
AJAX結(jié)合
項目部署
Django項目實踐-在線商城
Python 爬蟲技術(shù)
爬蟲概述
爬蟲定義
爬蟲在行業(yè)中的地位
頁面獲取
urllib基本使用
requtests基本使用
反爬蟲策略和反反爬蟲
內(nèi)容提取
正則
XPath
BeautifulSoap
scrapy
概述
Scrapy核心部件使用
Scrapy Shell
Python 人工智能
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)科學(xué)和AI概述
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
Python 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘簡介、環(huán)境搭建
Python數(shù)據(jù)分析工具箱
數(shù)據(jù)加載與存儲
數(shù)據(jù)類型
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)導(dǎo)入
數(shù)據(jù)導(dǎo)出
數(shù)據(jù)規(guī)范化和處理
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)抽取
數(shù)據(jù)合并
數(shù)據(jù)計算
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)分析
基本統(tǒng)計
分組分析
結(jié)構(gòu)分析
分布分析
交叉分析
矩陣分析
RFM分析
數(shù)據(jù)挖掘
相關(guān)分析
簡單線性回歸
多重線性回歸
邏輯回歸
決策樹分析
聚類分析
因子分析
關(guān)聯(lián)規(guī)則
時間序列分析
數(shù)據(jù)可視化
項目實踐
Python人工智能算法和框架
-機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
章 初識機器學(xué)習(xí)
概述
1、 概念與術(shù)語（人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）
2、 數(shù)據(jù)挖掘的對象
3、 數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)
4、 知識的表達(dá)
5、 Python的安裝
Python數(shù)據(jù)挖掘工具箱
1、 Numpy, Scipy
2、 Pandas
3、 Sci*****earn,
4、 Matplotlib
5、 TensorFlow
數(shù)據(jù)加載與存儲
1、 csv/json/Excel/mySQL
數(shù)據(jù)預(yù)處理與規(guī)范化
2、 數(shù)據(jù)合并
3、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4、 數(shù)據(jù)清洗
5、 數(shù)據(jù)聚合
6、 數(shù)據(jù)分組
7、 透視表與交叉表
第二章 機器學(xué)習(xí)中的典型算法
機器學(xué)習(xí)框架
模型評估方法
1、 偏差與方差
2、 混淆矩陣/準(zhǔn)確率/精確率/召回率
3、 ROC/AUC/F1
特征提取(分類變量/文本/圖像)
數(shù)據(jù)預(yù)處理（標(biāo)準(zhǔn)化/正則化）
線性回歸
1. 一元/多元
2. 多項式
線性回歸
1、 嶺回歸
2、 隨機梯度下降法
3、 交叉驗證
邏輯回歸
1. 二分類
2. 多分類
K近鄰算法
1. kNN回歸
2. kNN分類
第三章 機器學(xué)習(xí)中的典型算法進(jìn)階
決策樹（
1、 回歸數(shù)
2、 分類樹
3、 模型參數(shù)網(wǎng)絡(luò)搜索
4、 隨機森林
樸素貝葉斯
1. 高斯貝葉斯分類器
2. 多項式貝葉斯分類器
3. 伯努利貝貝葉斯分類器
支持向量機
1、 核函數(shù)
2、 SVC
3、 SVR
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1、 感知器
2、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第四章 機器學(xué)習(xí)中的典型算法擴展
無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類
1、 Kmean
PCA降維
集成學(xué)習(xí)方法
1、 Adaboost
2、 Gradientboosting
3、 RandomForest
關(guān)聯(lián)分析- Apriori算法
1、 頻繁項集
2、 關(guān)聯(lián)規(guī)則
關(guān)聯(lián)分析- FP-growth算法
1、 FP樹
第五章 深度學(xué)習(xí)初步
深度學(xué)習(xí)簡介
1、 深度學(xué)習(xí)引入
2、 深度學(xué)習(xí)歷史
3、 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
4、 TensorFlow
TensorFlow入門
1、 計算模型
2、 數(shù)據(jù)模型
3、 運行模型
4、 TensorFlow實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
1、 深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2、 損失函數(shù)定義
3、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法
4、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步優(yōu)化
深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn)
1、 MNIST數(shù)據(jù)處理
2、 模型訓(xùn)練及對比
3、 變量管理
4、 模型持久化
第六章 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1、 圖像識別問題
2、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用結(jié)構(gòu)
4、 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
圖像數(shù)據(jù)處理
1、 TFRecord輸入數(shù)據(jù)格式
2、 圖像數(shù)據(jù)處理
3、 數(shù)據(jù)集框架
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2、 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM
3、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種
Tensorflow高層封裝
1、 Keras
2、 Estimator
TensorBoard可視化（
1、 TensorBoard計算圖可視化
2、 監(jiān)控指標(biāo)可視化
3、 高維向量可視化
Python數(shù)據(jù)分析和人工智能
-配套項目一覽
(根據(jù)實際進(jìn)度安排)
穿插在整個培訓(xùn)中
項目群 1
1、 Anaconda安裝
2、 Tensorflow安裝
3、 二維布朗運動
4、 泰坦尼克號生存者名單處理
5、上海證券大盤指數(shù)分析
6、 QQ聊天群數(shù)據(jù)分析
7、 中國地震數(shù)據(jù)分析
項目群 2
1、 酒品質(zhì)預(yù)測
2、 波士頓住房數(shù)據(jù)來預(yù)測房屋價格
3、 垃圾郵件分類
4、 影評電影分類
5、 美國入學(xué)申請錄取分類
項目群 3
1、 廣告屏蔽
2、 泰坦尼克號乘客生還情況
3、 iris(鳶尾花)
4、 20類新聞數(shù)據(jù)分類
項目群 4
1、 臉部識別
2、 手寫數(shù)字識別
3、 新聞類別分類
4、 自然圖片字母與數(shù)字識別
項目群 5
1、 美國參議院黨派分類
2、 各省經(jīng)濟水平分類
3、 手寫識別
4、 糖尿病病人
5、 毒蘑菇相似特征
6、 從新聞網(wǎng)站點擊流中挖掘新聞報道
項目群 6
1、 Tensorflow安裝
2、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
3、 MNIST手寫數(shù)字識別
4、 訓(xùn)練模型保存與恢復(fù)
項目群 7
1、 Lenet5網(wǎng)絡(luò)
2、 圖像數(shù)據(jù)
1、 RNN網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)時序預(yù)測
2、 Keras實現(xiàn)IMDB自然語言情感分類
選修課程：
RED HAT LINUX系統(tǒng)運維
*前置課程
在bash shell命令行模式下運行常用基本Unix命令
從shell命令行及Xwindow界面運行應(yīng)用程序
配置XFree86系統(tǒng)及常用XWindow桌面環(huán)境
使用X GUI應(yīng)用程序完成一般的工作
了解Linux EXT2 和EXT3文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
完成普通的文件維護(hù)操作
了解和維護(hù)文件存取權(quán)限
復(fù)制和存取不同文件系統(tǒng)下的文件
使用vi文本編輯器編輯和運行Shell 腳本文件
使用sed、awk及perl正則表達(dá)式過濾和處理文本
使用Linux本底打印命令和相關(guān)實用工具實現(xiàn)Unix下的文本打印
使用電子郵件和Openoffice完成Linux下的電子辦公
用標(biāo)準(zhǔn)的輸入/輸出重定向及管道連接程序和文件
控制Linux系統(tǒng)進(jìn)程
查詢Linux系統(tǒng)內(nèi)的rpm軟件包
使用Unix常用網(wǎng)絡(luò)程序和相關(guān)實用工具控制本底機網(wǎng)絡(luò)
使用基于SSL的方式安全傳輸文件
掌握RedHat提供給用戶的系統(tǒng)工具
掌握基本的shell script 腳本
MYSQL/ORACLE 數(shù)據(jù)庫管理
*必備數(shù)據(jù)庫技術(shù)
描述Oracle MySQL架構(gòu)、安裝和升級Oracle MySQL
利用 INFORMATION_SCHEMA 數(shù)據(jù)庫訪問元數(shù)據(jù)
完成 Oracle MySQL 啟動和關(guān)閉操作
在運行時間配置 Oracle MySQL 服務(wù)器選項
利用 Oracle MySQL 管理員圖形用戶界面管理 Oracle MySQL 服務(wù)器
為解決性能問題評估數(shù)據(jù)類型及字符集
了解數(shù)據(jù)鎖定概念以及在 Oracle MySQL 中不同級別鎖定
了解和使用Oracle MySQL InnoDB引擎
保持Oracle MySQL安裝一致性
使用觸發(fā)器執(zhí)行管理任務(wù)
使用企業(yè)審計和插入式驗證
配置高級復(fù)制技術(shù)來實現(xiàn)ORACLE MYSQL高可用性
描述介紹性能調(diào)優(yōu)技術(shù)
執(zhí)行備份和恢復(fù)操作
管理任務(wù)自動化與排程事件
HTML5+CSS3
*必備前端技術(shù)
HTML 5的結(jié)構(gòu)
表單及其他新增和改良元素
繪制圖形
多媒體相關(guān)API
History API
本地存儲
離線應(yīng)用程序
文件API
通信API
WebRTC通信
擴展的XMLHttpRequest API
使用Web Workers處理線程
獲取地理位置信息
拖放API與通知API
Page Visibility API
Fullscreen API
鼠標(biāo)指針鎖定API
JavaScript
*必備前端技術(shù)
JavaScript概述
詞法結(jié)構(gòu)
類型
值和變量
表達(dá)式和運算符
語句
對象
數(shù)組
函數(shù)
類和模塊
正則表達(dá)式的模式匹配
JavaScript的子集和擴展
客戶端JavaScript
服務(wù)器端JavaScript
JQuery
*必備前端技術(shù)
初識jQuery
jQuery選擇器
jQuery中DOM的操作
jQuery的事件處理
jQuery的動畫效果
jQuery與Ajax
jQuery常用插件
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黃*婷
2025.01.17這里的老師專業(yè)水平高，講解耐心仔細(xì)，讓我對學(xué)習(xí)效果挺滿意的。教室明亮安靜，空間寬敞舒適，學(xué)習(xí)氛圍不錯。老師因材施教，課程設(shè)置合理，服務(wù)態(tài)度也挺好。在這里掌握了實用技能，學(xué)習(xí)能力提升了不少。交通便利，整體感受挺滿意的。
報名課程：Python培訓(xùn)
報名學(xué)費： ￥9800
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賀*士
2024.10.29環(huán)境安靜舒適，老師專業(yè)水平高，讓我的學(xué)習(xí)收獲頗豐。
報名課程：AQF量化金融分析師
報名學(xué)費： ￥7980
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曾*生
2024.09.30學(xué)習(xí)效果顯著，課程內(nèi)容豐富，教學(xué)方法新穎，值得推薦給想要提升自我的朋友們。
報名課程：新媒體運營培訓(xùn)
報名學(xué)費： ￥1000
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顧*宇
2024.01.15已經(jīng)報名了，老師服務(wù)挺好的
報名課程：JAVA培訓(xùn)
報名學(xué)費： ￥8400
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總校
地址：上海徐匯區(qū)番禺路951號交大信息園
電話：400-029-0976 轉(zhuǎn) **** 查看號碼
上海交大教育集團資深顧問張老師
JAVA,Python,H5,軟件測試等 微信號：138******51
授課老師 更多
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任苗
CCIE培訓(xùn)
CISCO講師任老師具有豐富的網(wǎng)絡(luò)知識，擁有園區(qū)網(wǎng)工程經(jīng)驗，喜愛通過各種實驗和案例將理論和實踐很好的結(jié)合。學(xué)員在對理論理解的同時，能對工作中的各種問題做出較好解決方案。科學(xué)的課程規(guī)劃，讓學(xué)員在一個輕松的課堂氣氛當(dāng)中加強網(wǎng)絡(luò)技術(shù)知識。 詳細(xì)
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李丹
計算機技術(shù)培訓(xùn)
李老師有5年RED HAT 授課經(jīng)驗，理論知識豐富，多次為大型公司及學(xué)校舉辦RED HAT講座；作為紅帽公司的認(rèn)證講師，主持RED HAT認(rèn)證的RHCE OPENSTACK的認(rèn)證課程；有很強的溝通、講解能力，客戶滿意度高；RHCE & OPENSTACK/RED HAT RHCA/OPENSTACK/RHCE/RHCV證書 詳細(xì)
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張必彥
HCIE認(rèn)證培訓(xùn)
張老師有4年CISCO 授課經(jīng)驗，理論知識豐富，多次為大型公司及學(xué)校舉辦CISCO講座；作為思科(中國)公司的認(rèn)證講師，主持CISCO認(rèn)證的CCIE的認(rèn)證課程；華為公司的HCIE課程；很強的溝通、講解能力，客戶滿意度高； 詳細(xì)
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上海交大教育（集團）有限公司于1999年8月4日設(shè)立,以獨立法人經(jīng)濟實體的形式對外發(fā)展終身教育事業(yè)。為打造社會化教育平臺，充分發(fā)揮自身在教育、人才、技術(shù)及信息方面的資源和優(yōu)勢并服務(wù)于社會。? ? ?上海交大教育集團，注冊資本1.5億元人民幣，股東為上海交大產(chǎn)業(yè)投資管理（集團）有限公司和上海新南洋昂立教育科技股份有限公司。目前管理多所院校和十家控、參股公司。集團聚焦職業(yè)教育、基礎(chǔ)教育與國際教育等領(lǐng)域，致力于發(fā)展終身教育事業(yè)。? ? ?上海交大教育集團傳承 “起點高、基礎(chǔ)厚、要求嚴(yán)、重實踐、求創(chuàng)新”的醇厚傳統(tǒng)，秉持“嚴(yán)謹(jǐn)、務(wù)實、創(chuàng)新”的質(zhì)量方針，聚焦國際教育和職業(yè)教育，不斷探索人才的培養(yǎng)模式，滿足社會教育需求，承擔(dān)社會教育責(zé)任。
