第一階段(python基礎(chǔ))
python入門
1、Python版本特性介紹
2、Python應(yīng)用場(chǎng)景及趨勢(shì)發(fā)展
3、Python開發(fā)環(huán)境搭建
4、Python開發(fā)工具及運(yùn)行環(huán)境
5、標(biāo)識(shí)符與關(guān)鍵字,注釋
6、Python在各系統(tǒng)中的安裝
7、應(yīng)用場(chǎng)景及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)
8、Python程序開發(fā)基礎(chǔ)指南
9、如何運(yùn)行python代碼
python基本語(yǔ)法
1、Python選擇與循環(huán)
2、Python字符串處理
3、可視化python編程
4、數(shù)據(jù)及類型操作
5、Python對(duì)象、數(shù)字、序列
6、Python映射和集合類型
7、Python條件和循環(huán)
8、Python文件和輸入輸出
9、python錯(cuò)誤和異常
python高級(jí)語(yǔ)法
1、函數(shù)和函數(shù)式編程
2、Python面向?qū)ο缶幊?nbsp;
3、Python正則表達(dá)式
4、Python函數(shù)編程
5、Python多線程編程
6、Python圖形界面編程
7、Python數(shù)據(jù)庫(kù)編程創(chuàng)建
8、Python擴(kuò)展
Python編程開發(fā)
1、PYQT實(shí)現(xiàn)GUI工具
2、如何運(yùn)行python代碼
3、Python在Linux中的開發(fā)
4、GitHub的使用
5、python程序開發(fā)
6、Python api使用及二次開發(fā)
第二階段(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL)
數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
1、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)及運(yùn)行管理
2、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過程講解
3、概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與ER圖
4、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與ER轉(zhuǎn)換規(guī)則
5、數(shù)據(jù)流圖與數(shù)據(jù)字典
6、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)物理模型
7、數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)與隔離級(jí)別
數(shù)據(jù)庫(kù)范式及ACID特性
1、數(shù)據(jù)庫(kù)的范式的實(shí)例
2、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)三大范式應(yīng)用
3、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)事務(wù)
4、數(shù)據(jù)庫(kù)ACID的四大特性
5、數(shù)據(jù)庫(kù)四大特性應(yīng)用
6、分庫(kù)分表大數(shù)據(jù)解決方案
7、分庫(kù)分表實(shí)施與分析
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)
1、數(shù)據(jù)庫(kù)概念介紹
2、MySQL安裝與登錄
3、數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建與刪除
4、表結(jié)構(gòu)創(chuàng)建/查看
5、字段類型與數(shù)據(jù)類型
6、字段增加,重命名,刪除
視圖及索引
1、記錄的增加,修改,刪除
2、表查詢
3、條件查詢
4、模糊查詢
5、視圖創(chuàng)建與操作
6、索引創(chuàng)建與操作
第三階段(文檔數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB)
Mongodb初識(shí)與部署
1、Mongodb介紹
2、Mongodb應(yīng)用場(chǎng)景
3、Mongodb快速部署
4、Mongodb配置指南
Mongodb基本操作
1、Mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)操作
2、Mongodb collection操作
3、Mongodb文檔操作
Mongodb高級(jí)操作
1、Mongodb存儲(chǔ)過程
2、Mongodb聚合管道
3、Mongodb批量寫
4、Mongodb MapReduce
Mongodb運(yùn)維與編程
1、Mongodb數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出/備份/恢復(fù)
2、Mongodb安全
3、Mongodb權(quán)限控制
4、Mongodb包引入
5、Mongodb Python API
第四階段(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)Redis)
Redis精講
1、REDIS分布式緩存介紹
2、REDIS網(wǎng)絡(luò)模型與內(nèi)存管理
3、REDIS的數(shù)據(jù)一致性問題
4、REDIS支持的KEY類型
5、REDIS水平動(dòng)態(tài)擴(kuò)展
6、REDIS數(shù)據(jù)淘汰策略
Redis操作
1、REDIS訪問工具
2、REDIS shell api
Redis編程
1、REDIS包引入
2、REDIS Python API
第五階段(網(wǎng)絡(luò)爬蟲)
urllib.lib庫(kù)
1、Python urllib認(rèn)識(shí)
2、urllib庫(kù)的基本操作
3、urllib基本get請(qǐng)求
4、urllib基本post請(qǐng)求
5、代理與API
6、超時(shí)配置與會(huì)話對(duì)象
requests庫(kù)
1、通過pip安裝requests
2、發(fā)送請(qǐng)求與傳遞參數(shù)
3、Response對(duì)象與文件上傳
4、身份驗(yàn)證
5、Cookies與會(huì)話對(duì)象
6、超時(shí)與異常
7、CSS選擇器與bs4
8、BeautifulSoup基本介紹,安裝與基本語(yǔ)法
9、BeautifulSoup的基本運(yùn)算符與語(yǔ)法定位
css選擇器與Xpath
1、CSS選擇器基本使用
2、Xpath基本介紹
3、Xpath基本語(yǔ)法
4、XPath 軸與表達(dá)式
5、Xpath的基本運(yùn)算符
6、Xpath語(yǔ)法定位
7、常用的反爬蟲技術(shù)
爬蟲高級(jí)技術(shù)
1、多線程與多進(jìn)程爬蟲
2、代理設(shè)置與Cookie操作
3、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的抓取
4、Selenium與PhantomJS
5、模擬表單登錄
第六階段(人工智能相關(guān)python包)
數(shù)值計(jì)算包學(xué)習(xí)
1、數(shù)值計(jì)算包工具介紹
2、Numpy多維數(shù)組
3、數(shù)組的屬性與操作
4、基本的數(shù)組運(yùn)算
5、Scipy工作原理介紹
6、SciPy交互工作
數(shù)據(jù)處理包Pandas
1、本地環(huán)境安裝
2、加載工具庫(kù)
3、Pandas創(chuàng)建對(duì)象
4、操作行和塊
5、窺視數(shù)據(jù)
6、缺失值處理、合并于分組
數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ)
1、Pandas導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)
2、與SQL/Excel 對(duì)比
3、數(shù)據(jù)體量與工具選擇
4、范式中的切片與分組
5、Pandas索引與排序
6、文本轉(zhuǎn)化為虛擬變量
7、Pandas數(shù)據(jù)回歸
8、讀取文本文件
Pandas與數(shù)據(jù)庫(kù)
1、函數(shù)解析
2、利用DataFrame
3、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)
4、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)
5、Web API操作網(wǎng)絡(luò)資源
第七階段(機(jī)器學(xué)習(xí)算法)
聚類算法
1、有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督問題
2、k-means聚類算法原理
3、層次聚類算法
4、SOM聚類算法
5、FCM聚類算法
6、python實(shí)現(xiàn)k-means算法
7、聚類算法應(yīng)用場(chǎng)景與特征工程
回歸算法
1、線性回歸算法原理推導(dǎo)
2、多元線性回歸問題推導(dǎo)
3、非線性回歸問題求解
4、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易回歸算法
5、邏輯回歸算法原題
6、實(shí)戰(zhàn)梯度下降算法
貝葉斯分類與最近鄰分類
1、貝葉斯算法原理推導(dǎo)
2、基于貝葉斯理論的垃圾郵件攔截
3、基于貝葉斯理論的輿情系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4、最近鄰(KNN)算法原理詳解
5、最近鄰算法在手寫體數(shù)字識(shí)別中的應(yīng)用
支持向量機(jī)
1、SVM要解決的問題
2、線性SVM原理推導(dǎo)
3、SVM對(duì)偶問題與核變換
4、soft支持向量機(jī)問題
5、多類別分類問題解決方案
第八階段(機(jī)器項(xiàng)目學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn))
泰坦尼克船員獲救案例
1、泰坦尼克船員獲救預(yù)測(cè)
2、使用pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取與缺失值預(yù)處理
3、使用scikit-learn庫(kù)對(duì)比回歸模型與隨機(jī)森林模型
4、GBDT構(gòu)造原理
5、特征的選擇與重要性衡量指標(biāo)
6、機(jī)器學(xué)習(xí)中的級(jí)聯(lián)模型
7、使用級(jí)聯(lián)模型再戰(zhàn)泰坦尼克
個(gè)人信用模型
1、個(gè)人信用模型分析
2、個(gè)人信用模型構(gòu)建
3、數(shù)據(jù)收集與樣本設(shè)計(jì)
4、選擇構(gòu)建模型工具
5、模型驗(yàn)證與檢驗(yàn)
6、選擇臨界值分值及修正
7、個(gè)人信用模型檢測(cè)
第九階段(深度學(xué)習(xí))
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2、前向傳播與反向傳播結(jié)構(gòu)
3、激活函數(shù)、損失函數(shù)
4、正則化方法
5、梯度下降
6、深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)
7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)效果
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-卷積層
2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-池化層
3、激活層
4、全連接層
5、Softmax分類器
框架:tensorflow
1、Tensorflow安裝與簡(jiǎn)介
2、Tensorflow簡(jiǎn)單使用
3、tensorflow實(shí)戰(zhàn)技巧
框架:keras 1、
1.keras安裝與環(huán)境配置
2、keras簡(jiǎn)單使用
3、keras實(shí)戰(zhàn)技巧
第十階段(深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn))
Mnist手寫體識(shí)別
1、mnist手寫體數(shù)字簡(jiǎn)介
2、mnist加載數(shù)據(jù)
3、keras數(shù)據(jù)預(yù)處理
4、預(yù)處理類標(biāo)簽
5、定義模型架構(gòu)與編譯模型
6、N數(shù)據(jù)模型擬合與數(shù)據(jù)評(píng)估
7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)效果
Cifar10 項(xiàng)目目標(biāo)分類
1、cifar10數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
2、cifar10數(shù)據(jù)導(dǎo)入
3、cifar10網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
4、cifar10分類模型調(diào)優(yōu)
教育經(jīng)歷 畢業(yè)于北京大學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè),博士學(xué)歷。 技術(shù)領(lǐng)域 精通Java、C、C++、PHP、HTML、XML、Python等程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言 熟練軟件工程,有豐富的面向?qū)ο缶幊趟枷? 熟悉企業(yè)級(jí)框架技術(shù)Struts,Spring,JPA,MyBatis,Hibe
七年互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷從業(yè)經(jīng)驗(yàn),五年SEM項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),操作過多個(gè)日消費(fèi)過萬(wàn)的搜索引擎賬戶,曾為尚德、匯眾、完美等知名公司的SEM項(xiàng)目工作,實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)較為豐富。擅長(zhǎng)百度競(jìng)價(jià)的關(guān)鍵詞排名,在賬戶推廣管理和賬戶優(yōu)化方面有較深的功力。另有多年的SEM、電商教育培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),并在北大青鳥參與多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷
10年于國(guó)內(nèi)頂尖軟件公司,曾任研究室主任,主導(dǎo)和從事研發(fā)工作。 15+年于北美IT, 參加了金融、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售等行業(yè)的眾多大型項(xiàng)目開發(fā)和企業(yè)數(shù)據(jù)集成,曾任軟件架構(gòu)師、高級(jí)咨詢顧問、大數(shù)據(jù)方案架構(gòu)師等,負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的方案設(shè)計(jì)?,F(xiàn)在加拿大最大銀行從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)和高級(jí)咨詢。沈
騰訊“最受歡迎女老師”,千萬(wàn)學(xué)員最喜愛的“璇女神”,講課幽默風(fēng)趣、化繁為簡(jiǎn),獨(dú)創(chuàng)“趣味游戲闖關(guān)學(xué)習(xí)法”,主講的課工場(chǎng)前端及Java課程多次成為最受學(xué)生歡迎和認(rèn)可的爆款課程。
1989年畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)系,1994年取得新南威爾士大學(xué)碩士學(xué)位,畢業(yè)后來(lái)到加拿大從事IT專業(yè)至今,為電訊,銀行,省市政府等大機(jī)構(gòu)提供技術(shù)服務(wù),解決技術(shù)難題,建造以互聯(lián)網(wǎng)為平臺(tái),數(shù)據(jù)處理為核心的企業(yè)級(jí)應(yīng)用系統(tǒng),一直活躍在技術(shù)的最前沿。林先生還積極兼職教育事業(yè)十八年,以精湛的
數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)博士、博士后,中國(guó)科學(xué)院訪問學(xué)者。在過去16+年中,她一直從事模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的科研和研發(fā)工作,其中最近5年在電信和金融行業(yè)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)從事數(shù)據(jù)挖掘、算法設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)建模等工作;現(xiàn)任加拿大最大保險(xiǎn)公司的高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家,領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)從事數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)
北京市海淀區(qū)吳家場(chǎng)路1號(hào)院悅鄰百姓廣場(chǎng)