Python是现下IT行业非常受欢迎的技术之一，它的学习比较简单，而且非常实用，所以许多IT行业的人都选择学习这项技术，作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，角色是无限的。
高质教学不怕对比和质疑，差距显而易见
Python-机器学习、深度学习与计算机图像处理技术实战培训班
机器学习与线性回归算法；逻辑回归与决策树实战、Tensorflow2.3 神经网络；深度学习之卷积神经网络；Keras 神经网络框架；Open CV计算机视觉技术；YOYO目标识别框架技术；图数据库与构建知识图谱
【培训特色】：本次培训从实战的角度对Python进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨Python技术的应用场景，给Python相关从业人员以指导和启迪。
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：
1. 回归算法理论与实战
2. 决策树算法理论与实战
3. 集成学习算法理论与实战
4. 聚类算法理论与实战
5. 神经网络算法
6. Tensorflow DNN CNN构建
7. 基于OpenCV计算机视觉识别
8. YOLO目标识别框架
9. 从0到1完成知识图谱构建。
多重实力 值得信赖
Python工程师学习之旅
1、熟练掌握 Python；
2、熟练掌握面向对象、常用设计模式；
3、熟悉 Restful API 开发；
4、了解 Python 框架，Django / Flask / Tornado / Requests Haystack 等；
5、了解有 Node.js 项目经历，熟悉 restify, express, sequelize 等常用框架。
1、熟悉常用关系型数据库，熟悉SQL开发和索引；
2、熟悉大数据平台和组件（Hive、Spark、MaxCompute）等；
3、精通Python开发，熟悉基于Python代码的性能分析和优化；
4、熟练使用numpy、pandas、matplotlib、scipy等Python常用数据加工和处理模块；
5、熟悉Django等Web服务框架，能独立完成数据管理后端应用开发。
1. 熟悉Python及常用库（numpy、pandas、matplotlib等）；
2. 熟悉Redis，了解PostgreSQL；
3. 熟悉Oracle、SQL Server者加分；
4. 熟悉机器视觉开发；
5. 了解TimescaleDB、InfluxDB等时序数据库。
1、用户数据进行深入的分析挖掘；
2、制作可视化数据分析报告；
3、数据仓库的设计与日常维护，数据字典的撰写；
4、熟练使用python，掌握numpy、pandas、matlabplot的用法；
5、熟悉数据库操作，熟悉mysql与hive。
1、熟悉互联网数据分析，建业务分析模型；
2、对用户数据异常进行深入的分析挖掘；
3、熟练掌握SQL语句，熟悉SPSS、Excel等数据处理软件；
4、熟悉python、java等编程语言，熟悉Shell、Perl等脚本语言。
1、熟悉机器学习、人工智能与深度学习相关算法；
2、熟悉深度学习框架TensorFlow、caffe、pytorch、keras，具备一定的分布式编程能力；
3、了解机器视觉、语音识别、NLP等；
4、精通Python编程语言；
5、了解VGG16、Resnet、Googlenet等网络。
