合肥PYTHON软件工程师多少钱_Python培训哪个好

课程介绍

科学实用的课程体系

成体系培养，符合行业发展趋势

人工智能初级：人工智能技术和应用场景的全面解析，系统化介绍人工智能技术链条

通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则，变量和数据类型，程序结构控制，Python的数据结构，Python中的OOP，了解-神经网络的训练方法和流程，学习主流机器学习、深度学习框架环境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。

人工智能中级：本模块重点在于算法的开发实现方面，学习人工智能中的识别技术

通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发，深入介绍深度学习的概念，激活函数以及神经网络基础，对CNN、RNN进行原理方法和原理学习，卷积层和池化层，图像特征提取与识别，经典LeNet模型，LSTM，Encoder-Decoder Model等，同时引入自然语言处理方面的内容，包括分词、题干提取建模等，为不同方向的技术学习构建完整的技能知识图谱。

人工智能高级：从本阶段开始，我们的学习重点转向高级的模型优化算法上

在项目开发实现的基础上进行调优处理，通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、Batch-Normalization等方法，实现开发算法的优化，完善提升神经网络的效率和质量，进一步理解算法实现与设计，实现开发工程师提升到算法专家之路。

数据分析初级：使用Python处理工作场景中的简单数据分析

基于CDBD（中国历代人物传记资料库）数据集开发课程案例，介绍数据分析的基本流程和方法，涉及的数据建模方法主要是聚类和决策树，学完之后能够使用Python处理工作场景中的简单数据分析。

数据分析中级：成为具有一定分析思维的数据分析师

基于真实企业数据库开发案例，重点介绍K-近邻、凝聚与分裂（层次聚类算法）、线性回归、朴素贝叶斯等数据建模方法，成为具有一定分析思维的数据分析师，满足就业需求。

数据分析高级：成长为一名高级数据分析师，并获得算法工程师的相关技能

基于前两个阶段学员学习数据开发的在线学习数据分析案例，通过完全贴近真实情境的数据分析工作，学会处理各种数据分析中的复杂问题，所使用的建模方法有支持向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传播神经网络，成长为一名高级数据分析师，并获得算法工程师的相关技能，能做出直接跟系统交互的仪表盘。

Python初级：数据可视化

在大量数据的情况下，如何让数据能够更直观，更高效的输出有用的信息就需要借助于数据可视化技术。通过项目实战完全掌握Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求，在此基础上认识更多的数据可视化库并灵活运用。

Python中级：数据抓取与采集

互联网上存在着海量的数据信息，通过爬虫可以快速高效的获取这些数据。Scrapy爬虫框架是当前非常流行的一款爬虫框架。Scrapy使用Python作为开发语言，并且提供了非常丰富扩展功能，数量掌握Scrapy爬虫框架的使用能够实现高效获取互联网数据的目标。

Python高级：数据清洗与挖掘

本阶段主要完成数据处理方面的学习，利用Python实现数据清洗与存储相关技能。数据被正式应用于AI核心算法前，需要经过迁移、清洗、分片等多种转换处理，利用Python的numpy、pandas模块有效处理源数据中的空缺值、噪声数据、不一致数据、重复数据等。数据来源、存储环境是多样的，分别来自于JSON、CSV文件，MySQL、Redis、MongoDB数据库，HDFS文件系统等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模块很好地解决了数据存储问题。

高精尖的应用项目体系

结合互联网应用场景，培养学员遇到问题->分析问题->解决问题的实际能力

业务级解决方案+系统级解决方案

1.车牌号码识别

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，该项技术在车辆管理、电子收费等系统中广泛应用，图像识别是AI很广泛的应用之一。

2.身份证识别

身份证识别应用于线上线下银行、交通出行检验等行业，是指使用图像识别技术对身份证信息自动提取，并对身份证信息按要素格式化输出信息。

3.人脸识别验证

人脸识别技术的发展让“刷脸”变成现实，例如门禁刷脸系统、IPhoneX刷脸解锁、手机银行支付等等。人脸验证主要通过人脸识别定位、人脸属性识别、特征提取等等技术，保证其准确率和安全性。

4.客服机器人

采用自然语言处理技术，智能客服机器人的应用有着明显的优势。特别是为企业大大提升了服务效率，收集用户诉求和行为数据，为企业改进产品提供了有力支撑。

为什么选择课工场