UI/UE
第一阶段
设计基础课
软件基础/美术基础/图标插画设计/平面排版 / 色彩搭配 VI设计 / banner设计 / 设计实战
第二阶段
产品设计课
网页设计/H5推广设计/技术实现/web端项目/移动特征与系统平台规范/交互设计 / 交互动效 / 项目期
第三阶段
项目综合
作品审核/作品包装/简历指导 模拟面试
优质的教学环境
当一个人从自己的内心开始奋斗,他就是个有经验的人。
多种学习模式 找到最适合自己的学习“姿势”
线下面授
学员有问题也可以随时找到讲师,学习周期短,以保证以最短的时间,达到可以从事开发的水平
直播授课
课程内容全面完善,贴近实际工作需要!采用案例式教学,现在报名学习直播,免费领取配套图书教材
线上班级
课程的技术点完全采用编码规范,使学员熟练应用,提高编码效率
精品网课
课程中的每个知识点都是程序开发人员必不可少的内容,而且每个技术点的内容都非常全面,深度到位,课程当中不仅有丰富实用的教学案例,而且还融入了软件工程知识的企业级实战项目。
第五阶段 大数据分析 & 人工智能(160+课时) | ||
主要内容 | 涉及技术 | 课程详情 |
数据分析概述 | 数据行业概述, 数据分析方法论 数据分析方法, 数据分析流程 | 让学生大致了解数据行业状况、数据分析方法和数据分析的流程,掌握数据类软件和工具的使用 |
数据可视化 | Matplotlib,Pandas绘图函数,三维图 | 学会统计绘图 |
数值计算 | Numpy:一维到多维数组;利用数组进行数据处理,数组计算;随机数;数组文件的输出与输出切片与花式索引,部分统计函数的学习以及应用 | 让学生掌握数据处理的基本方法和统计学数据分析的基本方法 |
数学基础 | 高等数学,线性代数,概率与统计,应用知识补齐 | 为学生补齐Python数据领域所需数学基础 |
数据预处理与数据分析 | Pandas:Series,DataFrame,数据缺失补齐,筛选去重,清洗整理,合并分割,汇总与计算,层次化索引;数据面板,数据描述性统计分析Pandas实现) | 让学生学会用Pandas处理描述性统计分析的问题 |
数据的加载与存储 | CSV,TXT,JSON,EXcel,HDF5等文件的存储于加载 | 学会这些文件的读取与写入 |
非格式化数据分析 | 中文分词-Jieba,词云-WordCloud,中文情感分析 | 了解非格式和文本数据分析 |
机器学习 | scikit-learn;常用分类、回归、聚类算法原理 | 掌握常用机器学习算法原理和应用 |
深度学习 | 神经网络算法原理及常见库应用 | 掌握深度学习算法原理和案例应用 |
项目:上市公司股票趋势预测 | 利用关联分析(CCA或PCA)进行描述性分析,找出影响股票走势的关键因素。然后通过机器学习LassoLarsCV和LassoPath算法进行优化。借助灰度预测进行特征预测,最后通过高容差深度机器学习神经网络进行该公司股 | l 掌握关联分析,数据预计算。 l 掌握机器学习Lasso回归算法及其Kit-learn实现 l 掌握深度学习反向传播算法及其Keras实现 l 掌握Matplotlib作图以及pandas作图 l 掌握灰度预测算法及其Python实现 |