【學習內容】

第1章:課程準備

課程介紹；硬件、操作系統、Python、 Pip環境； Anaconda環境安裝；關于開發環境的特別提示；

第2章：開發工具IDE

jupyter notebook介紹和安裝配置；基本功能導覽；jupyter notebook美化和編程實踐；常用插件安裝和使用實踐

第3章:數據可視化

matplotlib介紹安裝配置和驗證；繪制月度體溫變化折線圖；交互式繪圖和小結；散點圖、成績對比柱狀圖、年度開支餅圖；科目均衡雷達圖、繪制子圖；面向對象風格API冗余代碼抽象； matplotlib解剖圖和課堂總結；作業

第4章:科學計算

學習目標、numpy介紹、面向數組的編程思想；ndarray數據結構、數據輸入輸出；內存分布方案、序列化和反序列化、隨機數創建數組；Ones和Zeros創建數組、數值范圍創建數組；數組形狀操作；拷貝和視圖；切片和索引；ndarray廣 播原則；算術運算符；矩陣乘法和手機選購打分；通用函數ufunc；線性代數計算；統計函數；協方差、差、標準差、相關系數;課堂總結；項目實戰-圖片馬賽克；作業

第5章:數據分析

Pandas介紹及特色、與numpy異同；Pandas核心數據結構、Series ；Series(創建、屬性.數據變更、切片和案引) ；Series (侈改索引、數據類型和結構轉換、統計函數、排序)；Series (缺失值、唯-值.重復值遍歷元素小結)；DataFrame構成數據輸入輸出；數據訪問方式整理；數據處理(清洗、計算轉換、合并.拼接) ；數據分析(基本統計、分組聚合)；DataFrame (創建、常用屬性.探索數據) ；DataFrame (索引和切片)；DataFrame (缺失和重復值處理、合并與拼接)；DataFrame (數據透視.熔焊)；Pandas數據可視化；Series案例(時間字列股票行情分析)；綜合案例(篩查富同卷)從MySQL獲取數據、探索和清洗數據；綜合案例(篩查富同卷)進一步探索數據、聚合分析；綜合案例(篩查富同卷)嘗試富同分析；綜合案例(篩查富同卷)數據透視.計算相關系數、數據抽查；綜合案例(篩查富同卷)再次數據清洗、再次數據抽查；綜合案例(飾查醬同巖)相關性分析結果回寫MySQL.聯合佐證；綜合案例(篩查雷同卷) networkx會制網絡圖；Pandas課堂回顧；作業

第6章：機器學習

機器學習定義；數據（結構化與非結構化、原始與加工、樣本內與樣本外）；任務（有監督、無監督、半監督、增強學習）；性能度量（偏差、方差、誤差）；性能度量（回歸誤差和分類誤差、損失函數代價函數）；

性能度量（錯誤率準確率、精準率召回率）；為什么要使用機器學習；機器學習的主要挑戰；課堂回顧；klearn介紹與自帶數據集導覽；sklearn自帶數據集導覽（鳶尾花）；sklearn自帶數據集導覽（加州房產、隨機生成）；

sklearn核心API（估計器、線性回歸）；sklearn核心API（預測器、分割數據集、邏輯回歸）；sklearn核心API（轉換器、標簽和獨熱編碼、特征縮放、課堂回顧）；sklearn高級API（元基估計器、集成學習、決策樹與隨機森林）；

sklearn高級API（實踐：隨機森林和投票分類器）；sklearn高級API（多分類、多標簽估計器）；sklearn高級API（多輸出估計器）；sklearn高級API（模型選擇、交叉驗證、網格和隨機追蹤）；sklearn高級API（實踐：模型選擇）；

sklearn高級API（Pipeline和FeatureUnion）；sklearn高級API（課堂回顧）；加州房價預測案例（需求和背景介紹、思路分析）；加州房價預測案例（獲取數據）；加州房價預測案例（觀察和探索數據）；

加州房價預測案例（創建測試集）；加州房價預測案例（繪制綜合分布圖）；加州房價預測案例（尋找相關性）；加州房價預測案例（數據預處理：缺失值）；加州房價預測案例（數據預處理：分類型特征）；

加州房價預測案例（數據預處理：定制轉換器）；加州房價預測案例（數據預處理：特征縮放）；加州房價預測案例（選擇模型并訓練）；加州房價預測案例（微調和zui佳模型選擇并zui終測試與交付）；

人工智能-sklearn-算法1-1-算法和數學基礎；人工智能-sklearn-算法1-2-代數視角看線性回歸；人工智能-sklearn-算法1-3-梯度下降法求解-上；人工智能-sklearn-算法1-4-梯度下降法求解-下；

人工智能-sklearn-算法1-5-多項式回歸；人工智能-sklearn-算法1-6-正則線性回歸；人工智能-sklearn-算法1-7-課堂回顧；作業

第7章：機器視覺

人工智能-opencv-01-近年計算機視覺的發展水平；人工智能-opencv-02-計算機視覺的用途和經典任務；人工智能-opencv-03-OpenCV主要模塊和擴展模塊介紹；人工智能-opencv-04-圖像處理基礎知識、色彩空間和卷積濾波；

人工智能-opencv-05-讀取并顯示圖片和視頻；人工智能-opencv-06-高斯模糊邊緣提取和形態學處理；人工智能-opencv-07-調整大小修剪繪制形狀和文本；人工智能-opencv-08-仿射變換和透視變換；

人工智能-opencv-09-圖像拼接；人工智能-opencv-10-色彩檢測和圖像分割；人工智能-opencv-11-輪廓和形狀檢測；人工智能-opencv-12-模板匹配法；人工智能-opencv-13-級聯分類器和人臉檢測；

人工智能-opencv-14-小項目：霍夫變換法實現答題卡歪斜校正(上)；人工智能-opencv-15-小項目：霍夫變換法實現答題卡歪斜校正(下)；人工智能-opencv-16-小項目：拍照掃描文稿；人工智能-opencv-17-小項目：中國車牌檢測；人工智能-opencv-18-課堂總結；作業課程資料；作業

【教學特色】

教學定制

入學一對一能力評估,定制個人專屬學習方案

教學力量

講師均為各行業大咖、資深人士，技術過硬,講課生趣

教學平臺

支持手機端/PC端同步學習，隨時隨地，學習方便快捷

教學模式

直播+錄播+作業打卡,支持錄播反復學習,項目式、小組PK式多學習模式

教學方法

課前準備、課前復習課程引入、課程講解、課程總結、課后測驗、課后作業

教學實戰

注重實踐能力的培訓，演練多個企業級真實項目，切實提高學員的職場競爭力

關于我們】

上海博為峰軟件技術有限公司,全球領 先的軟件測試服務供應商，中國軟件人才培訓領域的先行者和領 導 者。自2004年成立以來,博為峰一直致力于為企業客戶提供專業的軟件測試服務,為應屆畢業生和職場新人提供IT職業培訓，目前在上海、北京、深圳、成都、南京、西安、杭州、武漢、合肥、重慶、長沙、蘇州、南昌、石家莊等地均設有分支服務機構和人才培訓基地。作為中國較早成立的IT職業培訓機構之一,博為峰先后創立了"51Testing"和"51Code"兩大培訓品牌。其中,51Testing始終致力于軟件測試人才培訓,業務范圍包含就業培訓、企業內訓、周末精品班、測試開發精英班、軟件測試認證等服務,被譽為"軟件測試人才的搖籃"。

【教學老師】

周老師

教學總監

商老師

首席講師

丁老師

資深講師

楊老師

資深講師