课程介绍：

Python开发工程师就业班是一套针对就业岗位量身定制的实训课程。每周三次在线直播上课；学习中遇到难点，职坐标提供24小时内1对1在线答疑服务。入学签订就业协议，学成后提供项目答辩和就业服务……

适用人群：

从业Python开发1-3年工程师、转行IT人员

学习时长：

4-6个月

求职方向：

Python开发高级工程师、全栈开发

开课时间：

6月1日

姓名：王老师 

优就业Python人工智能高级讲师

主讲：Python

多年互联网开发经验。曾任某大型IT公司项目经理。精通Python/Javascript/shell/C，精通大规模高并发的Web、爬虫项目开发，擅长项目管理和流程控制。对于数据结构、数据分析、数据库、机器学习、人工智能算法等有较深入的研究。

研发与师资团队

研发：市面上的培训机构，规模实力参差不齐，教学研发能力更是水平不一。大部分机构的课程，都大同小异。

面对IT培训行业整体研发能力不足的现状，优就业坚持原创，不照搬、不跟风，集结了一支教学经验丰富、研发能力强悍的团队。优就业的课程体系、授课方式、培训模式都是优就业的团队精心研发的成果。

师资：优就业汇聚国内一线专家团队，拥有近百位一线技术大牛，500多位核心研发工程师。其中不乏来自百度、阿里、腾讯、IBM、微软、Oracle-Sun、亚信、用友等国际高端IT公司的技术专家。

我们的老师都在国内大型企业有自己的项目团队，秉承理论教学与实战训练相结合的教学理念，能够带领学员参与真实的研发项目，一对一亲自指导，让学员获得实实在在的技能本领。教授过的学员毕业时均能完成一个完整的项目，拥有一项看得到的成果。

列表推导：

已知一个列表，刷选出偶数列表方法：

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = []

for number in numbers:

if number%2 == 0:

even.append(number)

用下面的代替：

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

基于实例的方法（Instance-based Algorithms）：

基于实例的学习模型是使用那些对于模型很重要训练数据，这类方法通常使用基于示例数据的数据库，用新数据和数据库数据以一种相似度方式从中找到最佳匹配，从而作出预测。出于这个原因，基于实例的方法也被称为赢家通吃所有的方法和基于记忆的学习。重点放在存储实例之间的相似性度量表现上。

k最邻近算法 k-Nearest Neighbour ，kNN

学习矢量量化 Learning Vector Quantization ，LVQ

自组织映射 Self-Organizing Map ，SOM

局部加权学习 Locally Weighted Learning ，LWL