第一部分：（前置基礎(chǔ)課程）

學(xué)習(xí)地址：edu.tipdm.org

學(xué)習(xí)時間及方式??：需在正式培訓(xùn)開始前自學(xué)完成

Python編程基礎(chǔ)

1準(zhǔn)備工作

2列表操作

3程序流程控制語句

4字符串操作

4.1字符串及其索引&切片

4.2字符串的常見方法

4.3字典的創(chuàng)建及索引

4.4字典常用操作

4.5字典推導(dǎo)式

5Python文件讀取操作

5.1Python讀取文件

5.2練習(xí)3：統(tǒng)計小說中的單詞頻次

6函數(shù)

6.1Python函數(shù)自定義

6.2練習(xí)4：自定義求序列偶數(shù)個數(shù)的函數(shù)

7面向?qū)ο笈c模塊

7.1Python方法與函數(shù)對比介紹

7.2Python面向?qū)ο笫纠?/span>

7.3Python模塊使用

7.4第三方庫的安裝與調(diào)用

8注意事項(xiàng)

8.1Python工作路徑說明

8.2模塊命名及存放路徑的注意事項(xiàng)

8.3結(jié)語

Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

1Python數(shù)據(jù)分析概述

1.1數(shù)據(jù)分析概述

1.2熟悉Python數(shù)據(jù)分析的工具

1.3安裝Python的Anaconda發(fā)行版

1.4掌握JupyterNoteBook常用功能

2NumPy數(shù)值計算基礎(chǔ)

2.1掌握numpy數(shù)組對象

2.2掌握Numpy矩陣與通用函數(shù)

2.3利用Numpy進(jìn)行統(tǒng)計分析

3Matplotlib數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)

3.1掌握繪圖基礎(chǔ)語法與常用參數(shù)

3.2分析特征間關(guān)系

3.3分析特征內(nèi)部數(shù)據(jù)分布與分散情況

4Pandas統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

4.1讀寫不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)

4.2掌握DataFrame的常用操作

4.3轉(zhuǎn)換與處理時間序列數(shù)據(jù)

4.4使用分組聚合進(jìn)行組內(nèi)計算

4.5創(chuàng)建透視表與交叉表

5使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理

5.1合并數(shù)據(jù)

5.2清洗數(shù)據(jù)

5.3標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

5.4轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

第二部分（進(jìn)階課程）

學(xué)習(xí)時間

6月2日-6月11日

時?間

課程內(nèi)容

學(xué)習(xí)平臺

第一課?Python數(shù)據(jù)分析預(yù)處理實(shí)戰(zhàn)

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6月2日

19:00-21:30

1探索Iris鳶尾花數(shù)據(jù)

1.1 將數(shù)據(jù)集存成變量iris創(chuàng)建數(shù)據(jù)框的列名稱['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

1.2數(shù)據(jù)框中有缺失值嗎？

1.3將列petal_length的第10到19行設(shè)置為缺失值。

1.4將petal_lengt缺失值全部替換為1.0。

1.5刪除列class。

1.6將數(shù)據(jù)框前三行設(shè)置為缺失值。

1.7刪除有缺失值的行。

1.8重新設(shè)置索引。

2探索Chipotle快餐數(shù)據(jù)

2.1將數(shù)據(jù)集存入一個名為chipo的數(shù)據(jù)框內(nèi)

2.2查看前10行內(nèi)容

2.3數(shù)據(jù)集中有多少個列(columns)？

2.4打印出全部的列名稱

2.5數(shù)據(jù)集的索引是怎樣的？

2.6被下單數(shù)最多商品(item)是什么?

2.7在item_name這一列中，一共有多少種商品被下單？

2.8一共有多少個商品被下單？

2.9將item_price轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)

2.10在該數(shù)據(jù)集對應(yīng)的時期內(nèi)，收入(revenue)是多少？

2.11在該數(shù)據(jù)集對應(yīng)的時期內(nèi)，一共有多少訂單？

2.12每一單(order)對應(yīng)的平均總價是多少？

3探索Apple公司股價數(shù)據(jù)

3.1讀取“appl_1980_2014.csv”數(shù)據(jù)并存為一個名叫apple的數(shù)據(jù)框。

3.2查看每一列的數(shù)據(jù)類型。

3.3將Date這個列轉(zhuǎn)換為datetime類型。

3.4將Date設(shè)置為索引。

3.5有重復(fù)的日期嗎？

3.6將index設(shè)置為升序。

3.7找到每個月的最后一個交易日(businessday)。

3.8數(shù)據(jù)集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？

3.9在數(shù)據(jù)中一共有多少個月？

3.10按照時間順序可視化Adj Close值。

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泰迪云課堂

第一課作業(yè)

個人PC

在線答疑

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第二課?機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐

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6月3日

19:00-21:30

1機(jī)器學(xué)習(xí)緒論

1.1引言

1.2基本術(shù)語

1.3假設(shè)空間&歸納偏好

2模型評估與選擇

2.1經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合

2.2評估方法

2.3性能度量

2.4性能度量Python實(shí)現(xiàn)

3回歸分析(RegressionAnalysis)

3.1線性回歸基本形式

3.2線性回歸模型的Python實(shí)現(xiàn)

3.3波士頓房價預(yù)測的Python實(shí)現(xiàn)

3.4邏輯回歸介紹

3.5研究生入學(xué)錄取預(yù)測的Python實(shí)現(xiàn)

4聚類分析(ClusterAnalysis)

4.1聚類分析概述

4.2相似性度量

4.3K.Means聚類分析算法介紹

4.4利用K-Means算法對鳶尾花進(jìn)行聚類

4.5聚類結(jié)果的性能度量

4.6調(diào)用sklearn實(shí)現(xiàn)聚類分析

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第二課作業(yè)

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第三課?深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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6月4日

19:00-21:30

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork)

1單個神經(jīng)元介紹

2經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹

3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作流程演示

4如何修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù).梯度下降

5網(wǎng)絡(luò)工作原理推導(dǎo)

6網(wǎng)絡(luò)搭建準(zhǔn)備

7樣本從輸入層到隱層傳輸?shù)?/span>Python實(shí)現(xiàn)

8網(wǎng)絡(luò)輸出的Python實(shí)現(xiàn)

9單樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的Python實(shí)現(xiàn)

10全樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的Python實(shí)現(xiàn)

11網(wǎng)絡(luò)性能評價

12調(diào)用sklearn實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

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第三課作業(yè)

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第四課?機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)

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6月5日

19:00-21:30

基于水色圖像的水質(zhì)識別

1.案例背景與目標(biāo)

2.讀取一張圖片數(shù)據(jù)

3.獲取圖片數(shù)據(jù)的像素值矩陣

4.截取圖像的有效區(qū)域

5.水質(zhì)圖像特征-顏色矩

6.三個顏色矩的Python實(shí)現(xiàn)

7.如何進(jìn)行批量化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

8.自定義函數(shù)獲取指定路徑中的所有圖片名稱

9.處理所有圖片數(shù)據(jù)

10.數(shù)據(jù)處理代碼整理

11.模型構(gòu)建與性能評估

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第四課作業(yè)

個人PC

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第五課?TensorFlow2實(shí)戰(zhàn)

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6月6日

19:00-21:30

1TensorFlow2.0使用入門

1.1TensorFlow2.0簡介

1.2TensorFlow2.0環(huán)境搭建

1.3TensorFlow2.0的Eager模式

1.4TensorFlow2.0AutoGraph

1.5TensorFlow2.0低階API：tf.constant，tf.Variable……

1.6TensorFlow2.0高階API：keras

2 TensorFlow2.0牛刀小試

2.1 TensorFlow2.0實(shí)現(xiàn)線性回歸模型

2.2操作：TensorFlow實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類

3 TensorFlow2.0實(shí)現(xiàn)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Back Propagation)

3.2 操作：利用TensorFlow構(gòu)建BP網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類

4手寫數(shù)字識別

4.1 圖片預(yù)處理

4.2 占位符:placeholder

4.3 操作：利用TensorFlow2.0實(shí)現(xiàn)SoftMax網(wǎng)絡(luò)對手寫數(shù)字分類

5 模型保存與調(diào)用

5.1 TensorFlow2.0模型保存操作

5.2調(diào)用模型對新樣本進(jìn)行預(yù)測

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第五課作業(yè)

個人PC

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第六課?人工智能核心課-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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6月7日

（星期天）

14:00-18:00

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1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)簡介

1.2 CNN關(guān)鍵結(jié)構(gòu):卷積層與池化層

1.3 經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)模型: LeNet-5

1.4 圖像數(shù)據(jù)處理

1.5 操作：CNN的TensorFlow2.0實(shí)現(xiàn)

2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

2.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)簡介

2.2 RNN網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵結(jié)構(gòu): 隱層互聯(lián)

2.3 經(jīng)典RNN模型: LSTM

2.4 時序數(shù)據(jù)處理

2.5 操作：RNN的TensorFlow2.0實(shí)現(xiàn)

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第六課作業(yè)

個人PC

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第七課?綜合實(shí)戰(zhàn)

6月8日

19:00-21:30

實(shí)戰(zhàn)：搭建一個人臉識別系統(tǒng)

1.1 案例背景及目標(biāo)?

1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（opencv-python）

1.3 人臉檢測及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

1.4 CNN網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練與保存?

1.5 模型加載與調(diào)用?

1.6 人臉實(shí)時識別

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自行安排

拓展自學(xué)

Python爬蟲助力疫情數(shù)據(jù)追蹤

1明確項(xiàng)目需求與目標(biāo)

2環(huán)境準(zhǔn)備

3獲取疫情數(shù)據(jù)（全球、中國各省及各地區(qū)數(shù)據(jù)）

4疫情數(shù)據(jù)分析

5疫情數(shù)據(jù)可視化

6完成分析報告

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第八課?人工智能-自然語言處理

6月9日

19:00-21:30

1自然語言處理基礎(chǔ)

1.1自然語言處理簡介

1.2中文分詞

1.3 NLP概率圖

1.4文本分類

2詞表征（Word Representation）

2.1詞表征的背景與應(yīng)用

2.2one-hot編碼

2.3tf-idf權(quán)值向量

2.4word2vec原理及實(shí)現(xiàn)

3深度學(xué)習(xí)挖掘語義特征

3.1詞向量組合相似度

3.2基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）編碼的相似度計算

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第八課作業(yè)

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第九課?自然語言處理綜合實(shí)戰(zhàn)

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6月10日

19:00-21:30

基于深度學(xué)習(xí)的疫情期間網(wǎng)民情緒識別

1明確項(xiàng)目需求與目標(biāo)

2 環(huán)境準(zhǔn)備

3數(shù)據(jù)預(yù)處理

4加載模型、構(gòu)建讀取接口

5確定訓(xùn)練策略

6配置參數(shù)

7確定任務(wù)，開始訓(xùn)練

8性能評估及總結(jié)

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在線答疑

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第十課?認(rèn)證考試

6月11日

19:30-21:30

工信部教育與考試中心大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用職業(yè)技術(shù)認(rèn)證在線考試

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