课程介绍

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  周宇航

  CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

  就职于一线互联网企业，拥有10多年项目开发经验与教学经验，擅长Python、汇编，.net，C++，ObjectiveC等技术语言，对前后端业务开发，游戏开发以及ios移动端和小程序等有丰富的经验，授课案例丰富，在Python爬虫、数据分析、自动化测试、机器学习等方面培养出很多优秀人才。

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  康志纶

  技术总监/研发总监

  康志纶，拥有多年项目研发与教学经验，擅长Java、Python、机器学习算法、Q语言、前端框架、MySql、Redis、MongoDB等技术语言，目前致力于课程体系研发，教学与项目的管理工作，曾担任多家公司的项目工程师与培训讲师，授课幽默风趣，注重学员反馈与吸收。

• 主题说明

  1. Python语言基础、编程思维与开发经验；
  2. 多种数据库存储的特点与IO速度优化的原理；
  3. 科学计算常用模块的使用（如Numpy、Pandas、MatplotLib）；
  4. 特工工程、特征提取、数据清洗、数据可视化与海量数据检索原理与操作；
  5. 了解机器学习原理与常用算法；

• 适合对象

  1. 所有对Python编程语言感兴趣的人员； 2. 大专及以上学历的在校学生； 3. 在职工作人员； 4. 本课程适用于零基础学员。

• 学习要点

  第1模块专业基础：讲解Python核心语法，如变量、数据类型、循环、函数、类对象等，讲解Python的开发技巧，帮助学员完善编程思维与动手能力；

  第2模块数据分析：讲解Numpy、MatplotLib、Pandas等常用的科学计算工具类的使用，帮助学员理解特征工程、特征提取、数据清洗、数据可视化原理，完成服务器日志数据清洗分析、气象数据分析项目实战；

  第3模块机器学习：包含凸优化、线性回归、SVM、PCA、Kmeans等机器学习常用算法，讲解Hadoop、pyspark的使用，完成海量数据挖掘项目实战。

   

• 课时安排

  模块一：专业基础（2周）

        第一章  Python语言家族

        第二章  程序设计与数据结构

  模块二：数据分析（2周）

         第一章  数据科学原理与数据处理

         第二章  特征工程

  模块三：机器学习（2周）

        第一章  机器学习

        第二章  海量数据的处理与挖掘