Python数据科学特训营

给自己一个完美的暑期实践

远离“毕业季 = 失业季”
实训时间:7月23日
实训地点:北京

高薪就业行业

学生都会选的Python数据科学

值得青睐的特训营 没有之一

  • 可视化学习

    IBM大数据大学升级版课程,学习效果随时可见

  • 高校明星课程

    上海交通大学、北京城市建筑学院特训营明星课程

  • 适合所有大学生

    适合所有对大数据分析和Python感兴趣的同学

  • 个性化实验室

    海豚大数据实验室全面开放,理论、案例、实验无盲点

全干货课程体系

课程采用美国原版的内容,内容由微软资深教学设计师、微软AI专家以及国际顶尖大学的教授一起开发而成,前沿科技+理论实践,打开学生探索人工智能新视角。

数据科学概述:大数据技术,数据科学分析以及人工智能及应用

数据分析 I:数据分析的简单应用开发

数据可视化方法 :直方图、曲线图、饼图、散点图等基本可视化方法的使用

海豚大数据实验室使用:如何使用大数据工程大数据分析及人工智能和区块链等实验平台

数据分析 II:数据分析的进阶开发

数据可视化应用场景 :各种可视化工具和方法在数据科学中的应用场景实践

大数据、数据科学行业案例分析:大数据分析以及人工智能行业案例深入剖析

数据统计及方法论:数学统计原理(中心极限定理、正态分布、描述性统计等,以及计算机程序在数据统计中的作用和数据模型无法抽象时的应对策略)

机器学习内容及场景:机器学习包含的内容和使用场景

Python 基础入门:介绍 Python 的编程基础 I
(包括基础数据类型,语法,以及函数,类库的介绍和使用)

数据统计的应用:数据分析常用统计工具的应用

机器学习常用算法:逻辑回归算法,决策树算法及分类算法

数据科学的方法论和应用:数据科学的方法理论基础,包括CRISP-DM 等

数据可视化简介:数据可视化的基本用途和使用方式

机器学习算法 I:逻辑回归算法的应用练习

数据科学分析讲解:大数据分析的基本流程和原理,包括数据的清洗,提炼,数据模型的搭建,数据训练,以及最终的模型评估,优化和部署

数据可视化工具使用:数据可视化需要用到的类库以及工具

机器学习算法 II:策树算法的应用联系

学员风采
听听他们怎么说

李X罡

2017级软本

我第一次接触到了这种新颖的学习模式,老师不再是教你句读知否或者直接传授你知识的人,而是一位真正的传道授业解惑的人,让我们和知识相互牵引、认识。

张X佳

2016级软本

更大的收获是老师不只是单纯的教我们如何去用一些代码来筛选数据。更多的是培养了我们持续学习的能力,给我们打开了新的大门,为今后的自主学习奠定了基础。

尹X林

2016级国贸

刚刚来到这间教室,我就被这里的氛围震惊了,专业的教室和设备、浓厚的科研气氛让我看到了不一样的风景。在接下来的六次课中,我就像一个小孩子一样感受着 Python 语言和数据科学的魔力。我们怀揣憧憬,写下第一行代码“Hello World”。数年后,当我们富有知识,满怀梦想,将写下一行代码“Hello Future”!