适合对象
教学目的
教学内容
2、大数据分析技术:1、NumPy开发环境、数组对象、多维数组、索引与切片、组合数组、分割数组、NumPy通用函数、读取CSV文件、算数平均值、加权平均值、统计学概念;针对时间的数据分析、数组的卷积运算、线性模型、ndarray对象的方法、NumPy的便捷函数、多项式拟合、符号数组、矢量化、数据平滑;矩阵与函数对象、NumPy的模块、NumPy的专用函数、matplotlib的数据可视化、matplotib的数据可视化等。
3、人工智能:监督学习、分类器、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、时间序列、图像分析、人脸识别、深度神经网络、高级可视化。
4、设计模式与算法:工模式、单例模式、栈和队列数据结构的Python实现、Python实现链表、归并、快速、二叉树、哈希、基本排序查找算法(冒泡排序、选择排序,顺序查找、二分查找)。
5、软件工程[扩展视频]:Linux操作系统原理、Linux Shell编程、Python系统编程、Python工程项目管理、Git.Pydoc/Markdown、软件测试调优、安全编码、微信公众号开发。
6、PythonGUI:学习Tkinter编程、Tkinter组件;掌握各种python图形界面编程,掌握界面的各种事件想要的方法,开发方法,能够独立完成带界面的软件开发。