数据分析+人工智能

课程内容：

数据分析-基础内容

数据分析-模块学习

数据分析-数据清洗

数据分析-特征工程和结果可视化

人工智能—机器学习

人工智能—深度学习

人工智能—拓展课程

培养目标：

掌握数据分析涉及到的相关概念，了解如何获取数据以及特征工程，熟悉相关模块的使用； 能够认识数据、了解数据的合并、清洗、标准化与转换等常用操作；了解可视化过程；图形绘制 ；掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用 掌握 PaddlePaddle 基本概念，计算模型和原理；能够通过PaddlePaddle进行深度学习和模型构建与训练 ；掌握训练过程优化方法与问题优化，结合AI行业发展现状，拓展最为前沿的AI技术，开阔学员的视野。

宋老师  

优就业Python+人工智能高级讲师

自然科学基金参与专家

河南大学控制工程专业硕士，曾参与自然科学基金“面向复杂系统估计的采样型非线性滤波方法研究”、河南省科学技术研究重点项目“多模采样型非线性滤波器研究”、井下人员、车辆精准定位系统等研发工作。曾与中国电子科技集团公司第二十七研究所合作研究多传感器信息融合仿真软件横向课题。

主要科研成果：参与研发基于卡尔曼一致性滤波的系统误差和状态联合估计算法;参与研发基于Rao-blackwekkized 扩展卡尔曼滤波的系统误差和状态联合估计算法。

学中

三位一体化授课方式搭配CTS云端在线教学系统 教学品质更高

优就业开设有面授班、直播课、视频课多种形式、不同层次的辅导课程，满足学生的差异化、个性化需求。以保证教学效果为导向，设置特色化辅导内容和教学方式。 创造“实训教学”模式，学员在实训课程中，可以亲自参与项目的运作，真正做到学以致用、学有所成，避免了培训带来的理论与实践脱节的弊端。

CTS系统是优就业自主研发的云端智能化在线教学系统，是目前国内技术较为先进的可支持线上、线下一体化互动式教学管理系统。该系统可辅助学员完成面授各阶段的学习，实现课程的标准化、可视化的高质量学习效果。学员有任何疑问，可以随时通过学习平台留言，老师会及时为学员们答疑解惑。同时，学习平台也是学员与学员之间、学员与老师之间沟通交流的专属平台。

三位一体的授课方式搭配CTS教学平台，开创互动式教学模式，让学员不仅掌握课堂所学知识，更能够实时获取教辅资料，及时与老师交流学习成果，扎实地学习职业理论技能，不断地积累项目实训经验。

带索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

for index, team in enumerate(teams):

print index, team

>>> 0 Packers

>>> 1 49ers

>>> 2 Ravens

>>> 3 Patriots

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