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北京Python基礎(chǔ)及案例應(yīng)用集訓(xùn)_高級班

授課機構(gòu):北京CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機構(gòu)

地址:北京市海淀區(qū)中坤大廈

網(wǎng)報價格:¥電詢

課程原價:¥電詢

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課程詳情 學(xué)校簡介 學(xué)校地址 申請試聽

關(guān)鍵詞:Python數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)多少錢

Python基礎(chǔ)及案例應(yīng)用集訓(xùn)_高級班

課程名稱:Python基礎(chǔ)及案例應(yīng)用集訓(xùn)_高級班
課程類目:Python
課程類型:正式課
授課形式:現(xiàn)場+遠(yuǎn)程
免費試聽:是
適合基礎(chǔ):有Python基礎(chǔ)
上課人數(shù):60
班級名稱:高級班
上課時間:周末8-17點
開班時間:每月開課
課時數(shù)量:32


01
課程亮點

朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學(xué)、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問必答、出勤率和進(jìn)度監(jiān)督、作業(yè)與測試


02
學(xué)習(xí)目標(biāo)

1, 通過4天學(xué)習(xí)掌握Python案例應(yīng)用的實操;
2, 課程涉及到了Python在不同案例中的應(yīng)用,無分店;
3, 涉及文本分析,深度學(xué)習(xí),半監(jiān)督學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)等Python的前沿應(yīng)用;
4, 通過案例的講解,真正實現(xiàn)學(xué)校授課與實戰(zhàn)的目標(biāo)。


03
課程內(nèi)容

01章利用文本分析進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情分析和命名實體識別
01-01文本分析簡介及文本分析流程
01-02中文分詞方法
01-03中文詞性標(biāo)注方法
01-04關(guān)鍵詞提取方法
01-05命名實體識別
01-06文本分析模型實作與比較: 以網(wǎng)絡(luò)輿情分析模型及命名實體識別為例
02章利用文本分析進(jìn)行新聞文件分類及新聞文件摘要,利用深度學(xué)習(xí)模型建置人臉識別及物體偵測模型
02-01新聞文件分類方法
02-02中文文本摘要方法
02-03人臉識別及應(yīng)用
02-04OpenCV及Dlib簡介
02-05人臉偵測及人臉68個特征擷取
02-06人臉識別(利用ResNet)
02-07物體檢測與定位及應(yīng)用
02-08目標(biāo)檢測技術(shù)概述
02-09YOLOv3簡介及COCO 數(shù)據(jù)集(80類people (人),bicycle(自行車),car(汽車)...等數(shù)據(jù))
02-10物體定位
02-11物體檢測
02-12文本分析及深度學(xué)習(xí)模型實作與比較: 以新聞文件分類與摘要及人臉識別及物體偵測模型為例
03章利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行電信業(yè)客戶流失模型的建置,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行信用卡盜刷預(yù)測模型建置
03-01傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
03-02半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法概述
03-03半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型實作與比較: 以電信業(yè)客戶流失模型為例
03-04智能反欺詐概述
03-05反欺詐手法
03-06機器學(xué)習(xí)方法
03-07深度學(xué)習(xí)方法
03-08深度學(xué)習(xí)模型實作與比較: 以信用卡盜刷預(yù)測模型為例
04章以利潤Z大化為目標(biāo)之產(chǎn)品營銷模型的建置,利用集成學(xué)習(xí)建置小額信貸及信用風(fēng)險預(yù)測模型
04-01傳統(tǒng)模型評估方法與利潤Z大化評估方法
04-02增益圖與利潤圖
04-03利潤Z大化模型實作與比較: 以產(chǎn)品營銷模型為例
04-04傳統(tǒng)學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)
04-05集成學(xué)習(xí)的分類:模型融合與機器學(xué)習(xí)元算法
04-06模型融合模型建置(多數(shù)法(Max Voting)、平均法(Averaging)、加權(quán)平均法(Weighted Averaging)、堆疊法(Stacking)、混合法(Blending))
04-07機器學(xué)習(xí)元算法模型建置(袋裝法(Bagging)、袋裝通用法(Bagging meta-estimator)、隨機森林(Random Forest)、提升法(Boosting)、Adaboosting算法、Gradient Boosting算法、XGBoosting算法)
04-08集成學(xué)習(xí)方法實作與比較: 以小額信貸及信用風(fēng)險預(yù)測模型為例

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