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Python數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)挖掘篇

本課程通過四大核心模塊系統(tǒng)培養(yǎng)數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)能力:從概率統(tǒng)計基礎到MATLAB算法實現(xiàn),從SPSS假設檢驗到SAS企業(yè)級應用,幫助學員掌握數(shù)據(jù)建模全流程技術。課程配備真實商業(yè)案例,注重工具實操與企業(yè)需求對接。

Python數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)分析篇

本課程通過五大實戰(zhàn)模塊系統(tǒng)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力,涵蓋Excel數(shù)據(jù)清洗、PowerBI商業(yè)智能分析、MySQL自動化處理、Tableau可視化建模及專業(yè)報告撰寫,幫助學員掌握企業(yè)級數(shù)據(jù)分析全流程技術。

Python數(shù)據(jù)分析師:小白掃盲篇

本課程專為數(shù)據(jù)分析領域新手設計,系統(tǒng)講解Xmind思維導圖、Visio流程圖制作、PPT專業(yè)呈現(xiàn)三大核心技能,結合真實商業(yè)案例解析,幫助學員快速掌握數(shù)據(jù)分析全流程工作方法。

機器學習在大數(shù)據(jù)平臺中的綜合應用

本課程系統(tǒng)講解Hadoop生態(tài)與Spark技術棧的融合應用,通過NASA日志分析和淘寶用戶行為分析等實戰(zhàn)項目,培養(yǎng)學員構建實時數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的能力。課程包含PySpark環(huán)境配置到電商流量分析的全鏈路教學,助力學員掌握分布式計算框架在機器學習領域的工程實踐。

機器學習之文本與圖像數(shù)據(jù)挖掘方法

本課程系統(tǒng)講解自然語言處理與計算機視覺核心技術,通過項目實戰(zhàn)掌握文本分詞、文檔聚類、圖像特征提取等關鍵技術,培養(yǎng)學員構建智能應用的能力。

Google的第二代深度學習系統(tǒng)TensorFlow(高級篇)

本課程聚焦TensorFlow框架的高級應用技術,通過七大實戰(zhàn)模塊系統(tǒng)講解卷積網(wǎng)絡、循環(huán)網(wǎng)絡等核心算法的工程實現(xiàn),幫助學員掌握工業(yè)級深度學習系統(tǒng)開發(fā)能力。

Google的第二代深度學習系統(tǒng)TensorFlow(X篇)

本課程系統(tǒng)講解TensorFlow環(huán)境搭建到實戰(zhàn)應用全流程,重點解析神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)原理與工業(yè)級AI系統(tǒng)開發(fā)技巧,幫助學員快速掌握Google第二代深度學習框架的核心應用。

神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習原理與實踐

本課程深度解析神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習核心原理,通過系統(tǒng)化教學幫助學員掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡等關鍵技術,實現(xiàn)圖像識別、人臉檢測等實戰(zhàn)應用。課程包含算法解析與項目實踐,適合AI開發(fā)者進階學習。

Python機器學習庫scikit-learn實踐

本課程系統(tǒng)講解scikit-learn框架的安裝配置與實戰(zhàn)應用,重點解析分類、回歸、聚類等算法實現(xiàn),通過API詳解與十大經(jīng)典算法重構,幫助學員快速掌握機器學習開發(fā)技巧。

機器學習之集成學習一多算法融合

本課程系統(tǒng)講解集成學習的核心框架體系,涵蓋Bagging、Boosting、Stacking三大技術流派,結合Python代碼實現(xiàn)與真實行業(yè)案例,幫助學員掌握多算法融合的實戰(zhàn)應用能力。

大數(shù)據(jù)機構新聞

大數(shù)據(jù)教育新聞