Python机器学习库：scikitlearn实践
scikit-learn实践为学习“人工智能+大数据”开发工程师的第四阶段，能够实现机器学习监督学习与非监督学习等等。
课程目标
1、了解sk-learn的安装、使用与框架背景
2、了解sk-learn的常见API
3、能够借助sk-learn重新实现经典算法
课程内容
Scikit-learn简介
安装和运行Scikit-learn
Scikit-learn的基本功能分类算法AP简介；Scikit-learn的基本功能-回归算法API简介；Scikit-learn的基本功能聚类算法API简介；Scikitlearn的数据降维处理；Scikit-learn的模型选择；Scikitlearn的数据预处理；APIScikit-learn 综合实例
学习
1、能够利用sk-learn框架去简化实现机器学习监督学习
2、能够利用sk-learm框架去简化实现机器学习非监督学习
Python人工智能课程
Python基础课程
文件系统，网络编程，面向对象与设计模式
Python全栈开发
静态页面，Linux操作系统，服务器集群架构，页面框架，数据库，Django框架，系统架构，Flask框架
网络爬虫
爬虫与数据，Mongodb Redis，Scrapy框架，Scrapy-redis框架
数据分析 人工智能
数据分析-基础内容，数据分析-数据清洗，人工智能—深度学习，数据分析-特征工程和结果可视化，人工智能—拓展课程，数据分析-模块学习，人工智能—机器学习
就业指导
企业面试前期准备与技巧，企业面试
python培训班的课程：
（1）Python、大数据、人工智能是当今较热门的话题。随着AlphaGo的，让机器变得更加智能等机器学习的话题近年来非常。大数据存储、大数据分析、人工智能等开发人才需求旺盛。
（2）使用流行的python编程语言作为媒介，、深入地探讨了自动化、全栈开发、爬虫、机器学习等四大技术，并结合具体的商业项目案例，通俗易懂的授课风格。有针对性的整合python移动后台实现、大数据存储、数据挖掘与分析的实现方案。