随着机器学习的兴起，Python逐步成为了「**」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的**语言，同时在网页、数据爬取、科学研究等方面成为不二选择。

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.KNN算法和决策树算法理论与实战；

5.聚类算法理论与实战；

6.神经网络算法；

7.Tensorflow；

8.生成式对抗网络GANs。

模块一：Python 函数与类

1.PyCharm环境搭建与GIT使用

2.缺省参数、可变参数、关键字参数、

3.Lambda函数、递归函数

4.Python面向对象编程(封装、继承、多态)

5.模块、包、Python标准库介绍

模块二：Django Web框架

1.第一个Django程序

2.MTV设计模式介绍

3.配置URL与Template模板

4.Models与Admin增强

5.常见Django表达式与过滤器

模块三：Python常用科学库

1.Numpy数组处理支持

2.Scipy矩阵计算模块

3.Pandas数据分析和探索工具

4.StatsModels统计建模库

模块四：Python数据可视化

1.Matplotlib库

2.Pygal库

3.直方图、饼图

4.折线图、散点图

模块五：数据分析算法介绍

1.如何公开采集数据

2.协同过滤算法

3.隐语义模型求解

4.Surprise库使用方式

模块六：Python实现数据推荐

1.采用数据与数据整合

2.相似度计算

3.SVD矩阵分析

4.数据推荐功能实现

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《Python数据分析与数据化运营》（第2版），这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在业务上真正可指导落地。此外，本书作者提供微信、邮箱等，可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。