机器学习
基础算法
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机器学习
包含Python基础，NumPy、Pandas、Matplotlib等Python科学计算、数据分析和可视化库以及scikit-learn机器学习库的核心使用方法，包括但不限于预测的基本方法、k-临近算法、线性回归算法、梯度下降算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA等。
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技术总监/研发总监
熟练python 独立开发相关程序
熟练使用django，tornado 框架相关开发技术
熟悉常用机器学习和深度学习算法的软件库TensorFlow，如线性回归、逻辑回归、聚类、朴素贝斯、随机森林、人工神经网络、卷积神经网络等算法；
熟练掌握matplotlib、Numpy、pandas，sklearn数据处理方面常用的第三方Python库；
熟练MySQL、MongoDB、Redis开源数据库；
熟悉hadoop hive spark kafka大数据的应用
解爬虫技术，可以使用Scrapy\Selenium\scrapy-redisScrapy
熟练使用html/cs ,j
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熟练掌握matplotlib、Numpy、pandas，sklearn数据处理方面常用的第三方Python库；
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