嵌入式培訓(xùn)

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 曙海--工程師的項目導(dǎo)師。

曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級，形成了以項目實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富的工程師為基礎(chǔ)，產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的體系，曙海的學(xué)員大部分來自外資企業(yè)、上市公司的，研究所的工程師或高校老師，很多學(xué)員都參加工作很多年了，這對曙海的講師形成很高的要求，曙海的講師隊伍名校博士、碩士學(xué)歷的工程師占絕大多數(shù)，他們大部分為上海貝爾，TI德州儀器，華為，中科院，中興，Xilinx,Intel英特爾,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾等大型公司高級工程師，項目經(jīng)理，技術(shù)支持專家，他們有著深厚的專業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng)，豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，基本上都有十多年實際項目經(jīng)驗，開發(fā)過多個大型項目。
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曙海-IT高端培訓(xùn)的良心技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)，一站式軟硬件技術(shù)服務(wù)平臺。

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公益培訓(xùn)
Python及數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
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       堅持小班授課，為保證培訓(xùn)效果，增加互動環(huán)節(jié)，每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2025年7月14日..用心服務(wù)......即將開課，歡迎垂詢........(歡迎您垂詢，視教育質(zhì)量為生命！)
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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機(jī)會。
　培訓(xùn)課程大綱

Python及數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)大綱

 

1.Python概覽

1.1為什么使用Python
1.2重要的Python庫
NumPy
Pandas
SciPy
Matplotlib
1.3IPython
1.4 Python IDE的下載與安裝
2.Python語言快速入門

2.1Python解釋器
2.2語言設(shè)計特點
2.3對象的調(diào)用和屬性
2.4import引入
2.5數(shù)據(jù)類型
2.6控制流
2.7數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和序列
2.8函數(shù)
2.9 文件和操作系統(tǒng)
3.IPython使用

3.1啟動和運行
3.2對象內(nèi)省
3.3異常和跟蹤
3.4與操作系統(tǒng)交互
3.5測試代碼執(zhí)行時間
3.6IPython HTML Notebook
3.7利用IPython提高代碼效率的幾點提示

4.NumPy 4.1ndarray多維數(shù)組對象處理與運算
4.2元素級數(shù)組函數(shù)
4.3利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
4.4利用數(shù)組進(jìn)行輸入和輸出
4.5線性代數(shù)
4.6隨機(jī)數(shù)生成

5.Pandas 5.1Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
5.2基本功能
5.3匯總和計算描述統(tǒng)計
5.4處理缺失數(shù)據(jù)

6.Pandas數(shù)據(jù)加載和存儲

6.1讀寫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
6.2讀寫非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
6.3使用HTML和Web API
6.4使用數(shù)據(jù)庫

7.Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理

7.1合并數(shù)據(jù)集（以merge和append為主）
7.2重塑和軸向旋轉(zhuǎn)
7.3數(shù)據(jù)清洗
7.4字符串操作

8.Pandas數(shù)據(jù)聚合與分組運算 8.1GroupBy技術(shù)
8.2數(shù)據(jù)聚合
8.3分組運算和轉(zhuǎn)換
8.4透視表和交叉表

9.繪圖與可視化 9.1Matplotlib基本操作
9.2Pandas中的繪圖函數(shù)

10.時間序列
10.1日期和時間數(shù)據(jù)類型及工具
10.2 時間數(shù)據(jù)處理
10.3 時期及其算術(shù)運算
10.4 時間序列繪圖
10.5 移動窗口函數(shù)

11.Python在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

11.1常見的金融數(shù)據(jù)處理與分析
11.2 Pyfolio資產(chǎn)組合表現(xiàn)與風(fēng)險分析
11.3 Zipline歷史數(shù)據(jù)回溯分析

12.大數(shù)據(jù)平臺的搭建和應(yīng)用

12.1Hadoop和MapReduce
12.2 Spark
12.3 PySpark及MLlib
12.4【案例與演示】
13.Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)

13.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
13.2 變量升維和降維
13.3 模型訓(xùn)練
13.4模型選擇和調(diào)參
13.5 模型評估指標(biāo)
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