北风网Python零基础人工智能就业教程

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北风网代价￥12800元 Python零根本野生智能失业课程30G视频教程免费分享，21世纪，属于野生智能的时代已经到来。诸多利用范畴都有着野生智能的身影，如：搜索引擎、无人驾驶、百度大脑、讯飞语音以及苹果的Siri。本课程带你从零根本入门，本课程从理论到项目实战，层层深入进修，步步进阶。课程首要从高档数学必知必会、Python高级利用、Python项目、机械进修算法、机械进修项目、深度进修、保举算法及数据挖掘、综合项目实战以及职业素养等全方位讲授，加倍重视于现实操纵以及开辟经历的讲授，对门生的平常工作或未来成长将起到非常重要的指导感化。完善进修计划，成就精英野生智能工程师！ 野生智能招聘范畴，2000人以上至公司均匀薪酬25.2k，相比之下，15-20人的公司只要16.2k， 野生智能工程师职位薪资逐年上升为12%，涨势迅猛。且失业薪资均超1W！未来还在延续上涨趋向。 阶段一、野生智能之练习功效报告可视化技术 课程一、数据可视化根本 1）可视化技术骨骼技术之HTML技术：HTML结构、HTML表单、HTML文档 2）可视化技术皮肤之CSS技术：CSS款式、款式引入技术 3）可视化技术驱动之JAVAscript与Jquery:Javascript事务、Javascript Dom和BOM操纵、网页殊效 课程二、图表可视化技术 1）百度图表可视化框架 2）百度图表可视化十大典范案例 课程三、Python焦点编程 1）Python先容、Anaconda+Pycharm安装、Python语法格式简介、编码标准简介、常用关键字先容 2）变量与赋值、运算符和根基运算、位运算、字符串处置 3）列表元祖、字典、数组、切片、列表推导式、浅拷贝和深拷贝 4）条件判定语句、循环控制语句 5）函数的界说、函数闭包、装潢器、lambda表达式、递归函数及尾递归优化、常用内置函数/高阶函数 6）项目案例：约瑟夫环题目 7）类和实例、拜候限制、继续和多态及多重继续、获得工具信息、实例属性和类属性、模块和包、类中的形式方式、异常和毛病处置、debug调试 课程四、Python高级编程+数据可视化 1）时候库，首要讲授time、datetime，为以后时候序列分析做预备。 2）python链接数据库，利用pymysql、pyhive操纵数据仓库，存储数据源收集成果，以及存储练习功效。 3）文件、目录操纵，经过os，file等模块实现文件、目录操纵，方便数据文件提取。 4）机械进修模块库，把握数值计较库Numpy、数据分析库Pandas，为以后机械进修算法实现奠基根本。 5）数据可视化绘图库，利用matplotlib实现数据可视化 阶段二、野生智能之数据源收集及练习功效存储技术 课程五、非散布式存储技术 1）操纵关系型数据库存储数据源以及练习功效数据，把握关系型数据库道理和数据结构、数据库情况搭建、数据仓库建立、数据工作表建立、数据仓库数据范例设定、数据仓库CRUD 课程六、散布式存储技术 1）操纵散布式数据仓库存储大数据源以及练习功效数据，把握散布式情况搭建、散布式数据仓库Hive存储结构与道理、散布式数据仓库Hive实战利用 课程七、Tableau野生智能练习功效展现 1）练习功效可视化展现利器，把握领会数据可视化意义、Tableau十大典范可视化图形展现、Tableau练习功效可视化案例 课程八、数据收集技术 1）数据收集技术道理，熟练把握收集爬虫寄义、爬虫道理以及反爬虫机制 2）数据收集利用，利用json、requests，lxml，beatuifulSoup模块实现数据的收集与剖析 3）数据收集实战，实现百度图片下载、博客园博文数据收集、Python100例数据收集、QQ音乐数据收集及音乐文件下载 阶段三、野生智能之机械进修 课程九、数学根本 1）数据分析：熟练把握常数e、导数、梯度、Taylor、gini系数、信息熵与组合数、梯度下降、牛顿法等常识点； 2）几率论：微积分与逼近论、极限、微分、积分根基概念、操纵逼近的思惟了解微分，操纵积分的方式了解几率、几率论根本、古典模子、常见几率散布、大数定理和中心极限制理、协方差(矩阵)和相关系数、最大似然估量和最大后验估量等常识点； 3）线性代数及矩阵：线性空间及线性变更、矩阵的根基概念、状态转移矩阵、特征向量、矩阵的相关乘法、矩阵的QR分化、对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵、矩阵的SVD分化、矩阵的求导、矩阵映照/投影等常识点； 4）凸显现：凸优化根基概念、凸集、凸函数、凸优化题方针准形式、凸优化之Lagerange对偶处、凸优化之牛顿法、梯度下降法求解 课程10、机械进修 1）机械进修概述 2）数据清洗和特征挑选：实现特征抽取、特征转换、特征挑选、降维、NLP特征工程 3）回归算法：Linear Regression算法、Lasso Regression算法、Ridge Regression/Classifier算法、Elastic Net算法、Logistic算法、K-邻近算法(KNN) 4）决议树、随机森林和提升算法：决议树算法: ID3、C4.5、CART、决议树优化、Bagging和Boosting算法、随机森林、Adaboost算法、GBDT算法、Xgboost、LightGBM 5）SVM：线性可分支持向量机、核函数了解、SMO算法、SVM回归SVR和分类SVC 6）聚类算法：各类类似度怀抱先容及相关关系、K-means算法、K-means算法优弱点及变种算法、密度聚类、层、聚类、谱聚类 7）EM算法：最大似然估量、EM算法道理讲授、多元高斯散布的EM实现、主题模子pLSA及EM算法 8）贝叶斯算法：朴实贝叶斯、条件几率表达形式、贝叶斯收集的表达形式 9）隐马尔科夫模子：几率计较题目、前向/后向算法、HMM的参数进修、高斯夹杂模子HMM 10）LDA主题模子：LDA主题模子概述、共轭先验散布、Dirichlet散布、Laplace平滑、Gibbs采样详解、LDA与word2Vec结果比力。 课程十一、Pyspark 1）Hadoop根本 2）Spark根本 3）Spark Mlib机械进修 阶段四、野生智能之智能保举技术 课程十二、Python开辟高手保举系统 1）保举算法概述 2）保举算法理论先容(协同过滤、基于内存的保举、基于常识的保举等) 3） 数据挖掘相关算法(关联法则、Aprior算法) 4） 项目案例：音乐保举、隐因子模子保举 阶段五、野生智能之深度进修 课程十三、深度进修 1）Tensorflow根基利用：把握Tensorflow情况设置、Tensorflow根基概念、Tensorflow函数式编程、Tensorflw履行流程、Tensorflw之上的工具库：Keras，以及基于Tensorflow实现回归算法实现。 2）深度进修概述 3）感知器神经收集 4）BP神经收集 5）RBF径向基神经收集 6）CNN卷积神经收集 7）RNN循环神经收集 8）天生匹敌收集（GAN，WGAN，EBGAN，DCGAN等） 阶段六、野生智能之图像处置技术 课程十四、图像处置篇 1）图像根本：图像读，写，保存，绘图（线，圆，多边形，增加笔墨） 2）图像操纵及算数运算：图像像素读取，算数运算，ROI地区提取 3）图像色彩空间运算:图像色彩空间相互转化 4）图像多少变更:平移，扭转，仿射变更，透视变更等 5）图像形状学:腐蚀，收缩，开/闭运算等 6）图像表面:长宽，面积，周长，外接圆，偏向，均匀色彩，条理表面等 7）图像统计学:图像直方图 8）图像滤波:高斯滤波，均值滤波，双边滤波，拉普拉斯滤波等 阶段七、野生智能之自然说话处置技术 课程十五、自然说话处置 1）词（分词，词性标注）代码实战 2）词（深度进修之词向量，字向量）代码实战 3）词（深度进修之实体识别和关系抽取）代码实战 4）词（关键词提取，无用词过滤）代码实战 5）句（句法分析，语义分析）代码实战 6）句（自然说话了解,一阶逻辑）代码实战 7）句（深度进修之文底细似度）代码实战 阶段八、野生智能之企业项目实战 实战型项目一、基于FaceNet、云平台的人脸识别及人脸检索系统 利用深度进修框架从零起头完****脸检测的焦点技术图像种别识此外操纵，从数据预处置起头一步步构建收集模子并展开分析与评价，方便大师快速脱手停止项目理论！识别上千种人脸，返回条理化结构的每小我的标签。 实战型项目二、基于GBDT、Randomforest实现万万级P2P金融系统反讹诈系统 今朝比力火的互联网金融范畴，本色是小额信贷，小额信贷风险治理，本质上是事前对风险的自动把控，尽能够猜测和提防能够出现的风险。本项目利用GBDT、Randomforest等机械进修算法做信贷反讹诈模子，经过数据挖掘技术，机械进修模子对用户停止模子化综合怀抱，肯定一个公道的风险范围，使风险和盈利到达一个平衡的状态。 实战型项目三、基于Seq2Seq的智能客服系统 聊天机械人/智能客服是一个用来模拟人类对话大概聊天的一个系统，操纵深度进修和机械进修等NLP相关算法构建出题目和答案之间的婚配模子，然后可以将其利用到客服等需要在线办事的行业范畴中，聊天机械人可以下降公司客服本钱，还可以进步客户的体验友爱性。 在一个完整的聊天机械人实现进程中，首要包括了一些焦点技术，包括但不限于：爬虫技术、机械进修算法、深度进修算法、NLP范畴相关算法。经过实现一个聊天机械人可以帮助我们队AI整体常识的一个把握。 实战型项目四、基于NLP实现诗歌机械人 机械人写诗歌/小说是一种基于NLP自然说话相关技术的一种利用，在实现进程中可以基于机械进修相关算法大概深度进修相关算法来停止小说/诗歌构建进程。野生智能的一个终纵方针就是让机械人可以像人类一样了解笔墨，并应用笔墨停止创作，而这个方针大致上首要分为两个部分，也就是自然说话了解和自然说话天生，其中现阶段的首要自然说话天生的应用，自然说话天生首要有两种分歧的方式，别离为基于法则和基于统计，基于法则是指首先领会词性及语法等法则，再根据这样的法则写出文章；而基于统计的本质是按照先前的字句和统计的成果，进而判定下一个字的天生，例如马尔科夫模子就是一种常用的基于统计的方式。 实战型项目五、基于Adaboost的百度音乐系统文件分类系统 音乐保举系统就是操纵音乐网站上的音乐信息，向用户供给音乐信息大概倡议，帮助用户决议应当听什么歌曲。而小我化保举则是基于音乐信息及用户的爱好特征、听歌历史行为，向用户保举用户能够会感爱好的音乐大概歌手。保举算法首要分为以下几种：基于内容的保举、协同过滤保举、基于关联法则保举、基于功效保举、基于常识保举等；保举系统常用于各个互联网行业中，比如音乐、电商、旅游、金融等。 实战型项目六、基于贝叶斯、CNN的邮件感情分析过滤系统 邮件首要可以分为有用邮件和渣滓邮件两大类，有用邮件指的邮件接收者成心义的邮件，而渣滓邮件转指那些没有任何意义的邮件，其内容首要包括赢利信息、****广告、贸易大概小我网站广告、电子杂志等，其中渣滓邮件又可以发为良性渣滓邮件和恶性渣滓邮件，良性渣滓邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件，而恶性渣滓邮件指具有破坏性的电子邮件，比如包括病毒、木马等恶意法式的邮件。渣滓邮件过滤首要利用利用机械进修、深度进修等相关算法，比如贝叶斯算法、CNN等，识别出所接收到的邮件中那些是渣滓邮件。 实战型项目七、基于生物学神经收集实现手工数字识别 人认知天下的起头就是从熟悉数字起头的，深度进修也一样，数字识别是深度进修的一个很好的切进口，是一个很是典范的原型题目，经过对手写数字识别功用的实现，可以帮助我们后续对神经收集的了解和利用。拔取手写数字识此外首要缘由是手写数字具有一定的应战性，要求对编程才能及神经收集思维才能有一定的要求，但同时手写数字题目标复杂度不高，不需要大量的运算，而且手写数字也可以作为别的技术的一个根本，所以以手写数字识别为根本，贯串始终，从而了解深度进修相关的利用常识。 实战型项目八、基于logistic回归实现癌症挑选检测 技术可以改变癌症患者的命运吗，对于得了乳腺癌患者来说，复发回是康复影响这患者的生命，那末怎样来猜测患者的得病成果呢，机械进修算法可以帮助我们处理这一困难，本项目利用机械进修logistic回归模子，来猜测乳腺癌患者复发回是一般，有用的猜测出医学困难。 实战型项目九、基于回归分析实现葡萄酒质量检测系统 随着信息科技的快速成长,计较机中的典范算法在葡萄酒产业中获得了普遍的研讨与利用。其中机械进修算法的特点是应用了野生智能技术,在大量的样本集练习和进修后可以自动地找出运算所需要的参数和模子。 实战型项目10、基于协同保举实现淘宝网购物篮分析保举系统 购物篮分析(Market Basket Analysis)即很是着名的啤酒尿布故事的一个反应，是经过对购物篮中的商品信息停止分析研讨，得出顾客的采办行为，首要目标是找出什么样的物品会经常出现在一路，也就是那些商品之间是有很大的关联性的。经过购物篮分析挖掘出来的信息可以用于指导穿插销售、追加销售、商品促销、顾客虔诚度治理、库存治理和折扣计划等营业；购物篮分析的最常用利用处景是电商行业，但除此之外，该算法还被利用于信誉卡商城、电信与金融办奇迹、保险业以及医疗行业等。 实战型项目十一、基于Python纯源码手工实现梯度下降回归算法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，凡是也称为最速下降法。 要利用梯度下降法找到一个函数的部分极小值，必须向函数上当前点对应梯度（大概是近似梯度）的反偏向的规定步长间隔点停止迭代搜索。假如相反地向梯度正偏向迭代停止搜索，则会接近函数的部分极大值点；这个进程则被称为梯度上升法。 实战型项目十二、基于TensorFlow实现回归算法 回归算法是业界比力常用的一种机械进修算法，经过利用于各类分歧的营业场景，是一种成熟而稳定的算法品种；TensorFlow是一种常用于深度进修相关范畴的算法工具；随着深度进修热度的高涨，TensorFlow的利用也会越来越多，从而利用TensorFlow来实现一个不存在的算法，会加深对TensorFlow的了解和利用；基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的了解和利用，并可以促进深度进修相关常识的把握。 实战型项目十三、基于ssd和yolo实现行人检测 行人检测是操纵图像处置技术和深度进修技术对图像大概视频序列中能否存在行人并赐与切肯定位。进修完行人检测技术后，对类似的产业缺点检测，表面检测和医疗影象检测等方针检测范围类的项目可以一通百通。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术连系，利用于野生智能系统、车辆帮助驾驶系统、智能机械人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等范畴。由于行人兼具刚性和柔性物体的特征 ，表面易受穿着、标准、遮挡、姿势和视角等影响，使得行人检测成为计较机视觉范畴中一个既具有研讨代价同时又极具应战性的热门课题。 实战型项目十四、基于PySpark大数据机械进修框架 Spark由AMPLab尝试室开辟，其本质是基于内存的快速迭代框架，“迭代”是机械进修最大的特点，是以很是合适做机械进修。得益于在数据科学中强大的表示，Python是一种诠释型、面向工具、静态数据范例的高级法式设想说话，连系强大的散布式内存计较框架Spark，两个范畴的强者走到一路，自然能碰出加倍强大的火花（Spark可以翻译为火花）。 Spark的Python API几近覆盖了一切Scala API所能供给的功用，只要少少数的一些特征和个此外API方式，临时还不支持。凡是是不影响我们利用Spark Python停止编程。 实战型项目十五、基于Python源码实现LSTM神经收集 LSTM（Long Short-Term Memory）是是非期记忆收集，是一种时候递归神经收集，合适于处置和猜测时候序列中心隔和提早相对较长的重要事务。 LSTM 已经在科技范畴有了多种利用。基于 LSTM 的系统可以进修翻译说话、控制机械人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机械人、猜测疾病、点击率和股票、分解音乐等等使命。 阶段九、野生智能篇之企业项目实战（选修） 经过python数据科学库numpy,pandas,matplot连系机械进修scikit-learn完成一些列的机械进修案例。算法课程重视于道理推导与流程诠释，连系实例浅显讲授复杂的机械进修算法，并以实战为主。 课程十六、基于Python数据分析与机械进修案例实战教程 经过python数据科学库numpy,pandas,matplot连系机械进修库scikit-learn完成一些列的机械进修案例。算法课程重视于道理推导与流程诠释，连系实例浅显讲授复杂的机械进修算法，并以实战为主，一切课时都连系代码演示。算法与项目相连系，挑选典范kaggle项目，从数据预处置起头一步步代码实战带大师快速入门机械进修。旨在帮助同学们快速上手若何利用python库来完整机械进修案例。挑选典范案例基于实在数据集，从数据预处置起头到建立机械进修模子以及结果评价，完整的讲授若何利用python及其常用库停止数据的分析和模子的建立。对于每一个面临的应战，分析处理题目思绪以及若何机关合适的模子而且给出合适评价方式。在每一个案例中，同学们可以快速把握若何利用pandas停止数据的预处置和分析，利用matplotlib停止可视化的展现以及基于scikit-learn库的机械进修模子的建立。 课程十七、AI法令征询大数据分析与办事智能保举项目（第一季） 本项目首要研讨法令资讯网站，根据海量数据，研讨用户爱好偏好，分析用户的需求和行为，发现用户爱好点，从而指导用户发现自己的信息需求，正确保举给所需用户。 项目标营业系统底层首要采用JAVA架构，大数据分析首要采用Hadoop框架，其中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及野生智能算法等框架技术。 课程十八、电商大数据感情分析与AI保举实战项目（第一季） 本项目从开辟的角度以大数据、PHP技术栈为根本，利用实在商用表构和脱敏数据，分三步构建商用系统、实在大数据情况、停止揣度分析以及显现成果。 项目课程的完整性、贸易性，可以使学者尽能够完整地体味实在的贸易需求和营业逻辑。 完整的项目进程，以大数据为导向，使PHP技术栈的同学得以窥见和学到一个完整贸易大数据平台项目标搭建方式。及数据挖掘和AI技术在数据工作中的实战利用。 课程十九、AI大数据互联网电影智能保举（第一季） 本课程首要讲授针对用户停止智能保举电影，根据海量数据，研讨用户爱好偏好，分析用户的需求和行为，发现用户爱好点，从而指导用户发现自己的信息需求，正确保举给所需用户。 项目标营业系统底层首要采用Python架构，大数据分析首要采用Hadoop框架，其中包括Kettle实现ElasticSearch、ETL、SQOOP、Hive、Flume、Kibana、HBASE、Spark以及野生智能算法等框架技术 课程二10、AI大数据基站定位智能保举商圈分析项目实战（第一季） 随着现今小我手机终真个提高、出行人群中手机具有率和利用率已到达相当高的比例，按照手机信号在实在地理空间的覆盖情况，将手机用户时候序列的手机定位数据，映照至现实地理位置空间位置，即可完整、客观地复原脱手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘出生齿空间散布与活动联系特征信息。 商圈是现代市场中企业市场活动的空间，同时也是商品和办事享用者的地区。商圈分别为目标之一是研讨潜伏顾客散布，以制定适宜的贸易对策。 本项目以实战为根本连系大数据技术Hadoop、.Net技术全栈为根本，采用实在贸易数据，分分歧环节构建商用系统、实在大数据情况、停止揣度分析及显现数据。 阶段10、架构实战篇（选修） 北风网的供给项目全数来自一线开辟中，项目代码量大，为了让学员尽快顺应到企业中的开辟项目，北风网供给大量的佳构项目案例，其中包括电商项目，教育治理系统，仿百度搜索引擎等。学员可以按照自己的进修情况和工作布景来挑选项目。 实战型项目一、大数Python金融利用编程 本教程先容利用Python停止数据分析和金融利用开辟的根本常识。课程从先容简单的金融利用起头，率领学员回首Python的根本常识，并慢慢进修若何将Python利用到金融分析编程。使学员在实战的情况下了解Python在金融利用开辟中的具体利用方式，练习学员自力开辟Python模块的才能。 实战型项目二、Python实战开辟之Flask Web框架在商城项目中的利用 本课程采用讲授与实例相连系的方式，不但先容了Flask安装、利用等根本常识，还讲授了模板引擎Jinja、Sqlalchemy 存储引擎、WTF 表单等，即使从未打仗Flask，你也能轻松学会构建完整的Web利用。 实战型项目三、基于Python机械进修、项目案例实战 本课程首要经过python库numpy,pandas,matplot连系机械进修库完成一些机械进修案例。旨在帮助同学们快速上手若何利用python库来完整机械进修。挑选典范案例基于实在数据集，从数据预处置起头到建立机械进修模子以及结果评价，完整的讲授机械进修案例。 实战型项目四、零根本实战机械进修 本教程系统的先容了机械进修的目标和方式。而且针对每一种常用的方式停止了具体的剖析，用实例来说明具体的实现，门生可以随着一步步完成。在面临现实的题目标时辰，可以找到很是牢靠的参照。本课程在最起头讲授了Python说话的根本常识，以保证前面的课程中可以顺遂停止。更多的Python说话的常识，需要学员自己去找更多的材料停止进修。 本课程首要报告了两大类机械进修的方式：有监视进修和无监视进修，其中有监视进修里面，又分为分类和猜测数值型数据。这些算法都是根本的算法。这样可以下降进修的难度，轻易了解机械进修思绪和实现的进程。 实战型项目五、Bootstrap、Angular Js修炼之道 教程由浅入深，一步一步进修Spring Boot，最初学到的不单单是根本！ 利用Spring Boot 停止Web 开辟、数据拜候、平安控制、批处置、异步消息、系统集成、开辟与摆设、利用监控、散布式系统开辟等，该课程让你可以快速搭建企业级利用的框架，该课程将会以spring mvc起头进修，从而引入spring boot，建立自力的Spring项目，内置Tomcat和Jetty容器供给一个starter POMs来简化Maven设置，同时供给了一系列大型项目中常见的非功用性特征，如平安、目标，健康检测、内部设置等完全没有代码天生和xml设置文件。 实战型项目六、基于Python的微信公众平台二次开辟 本课程基于python和SAE平台，由易到难，深入浅出的讲授微信公众平台各类常见功用的开辟，包括接口考证，根基消息答复，自界说菜单，办事号高级接口，wsgi情况，python常用框架bottle、webpy、django。 实战型项目七、Python实战开辟之Pyramid Web框架在商城项目中的利用 本课程为Pyramid Web开辟入门课程，首要讲授了Python说话根本，Pyramid框架入门和常见的项目开辟方式。本课程以项目为导向，连系根本常识的讲授，答应没有相关根本的学员敏捷入门。同时，有鉴于本课程以项目开辟为导向，故可以让学员融入现实开辟进程中，尽快堆集经历。 实战型项目八、深入MongoDB高级开辟治理+信息数据监控Snmp办事器、数据库数据收集 本课程由浅入深，周全、系统地先容了MongoDB根本、利用、治理、性能优化、数据库的架构，情况搭建实例，编程实例等内容。课程中的每一章都供给了大量的 实例代码，以方便学者停止练习和进修。每个例程都经过精挑细选，具有很强的针对性，合适各个阶段的读者的进修。 实战型项目九、NOSQL之Redis高性能的key-value数据库深入浅出 1）redis先容和根基利用，安装redis，安装php-redis 2）redis数据范例string，Web Session缓存 3）利用redis停止数据库缓存，redis数据范例list 4）redis的数据持久机制及定阅/公布模子 5）redis数据范例set/sorted set，利用redis实现auto complete 6）基于拜候频次的auto complete，redis的内存分派方式 7）redis数据范例hash，redis数据范例的内存模子（1） 8）redis数据范例的内存模子（2），与key相关的操纵方式 9）若何散布式的利用redis，transaction和server相关的操纵，redis接口协议 10）利用redis实现一个简单的微博系统 实战型项目10、实战Mysql数据库利用开辟(平安、存储进程、触发器、集群设置配项目实战) 经过本课程的进修，用户可在最短的时候内把握MySQL的安装设置与利用、MySQL DML特征的高级用法、MySQL常见内置函数的高级用法、MySQL中存储进程写法、视图、用户自界说函数、触发器等高级用法、MySQL中的事务功用。并领会图形化治理工具的利用、字符集及乱码处置、MySQL的数据备份与复原技术、MySQL的平安技术、MySQL的系统治理、MySQL集群的设置。 阶段十一、区块链（选修） 区块链(Blockchain)是散布式数据存储、点对点传输、共鸣机制、加密算法等计较机技术的新型利用形式。所谓共鸣机制是区块链系统中实现分歧节点间建立信赖、学算法 区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记录一切的买卖记录。这项技术也因其平安、便利的特征逐步获得了银行与金融业的关注。 一、课程先容 1）区块链的成长 2）课程放置 3）进修方针 二、区块链的技术架构 1）数据层 创世区块 买卖记录 私钥，公钥和钱包地址 2）数据层 & 通讯层 记账道理 Merkle 树和简单付出考证（SPV） P2P通讯 数据通讯和考证 3）共鸣层 4）激励层 拜占庭将军题目与POW Pos DPos PBFT 挖矿 买卖费 图灵完整和非完整 5）合约层 比特币剧本 以太坊智能合约 fabic智能合约 RPC远程挪用 6）利用层 7）总结 接口挪用 DAPP的利用 利用处景的摆设 重要概念和道理 三、情况搭建 1）以太坊 以太坊先容 以太坊开辟进程 图形界面客户端利用 供给链的利用 保险范畴的利用 DAO的先容和利用 2）以太坊 以太坊当地开辟情况的搭建 以太坊散布式集群情况的搭建 3）hyperledger项目fabric介 fabric先容 fabric当地开辟情况搭建 fabric散布式集群情况搭建 四、案例和DEMO 1）案例讲授 付出和清结算 公益行业的利用 供给链的利用 保险范畴的利用 DAO的先容和利用 2）Demo先容 发币和买卖Demo 3）Demo先容 数据资产简直权和追溯 阶段十二、用野生智能猜测金融量化买卖投资系列课程 法式化买卖：又称程式买卖,起源于上世纪80年月的美国,其最初的界说是指在纽约股票买卖所(NYSE)市场上同时买卖跨越15只以上的股票组合；像高盛、摩根士丹利及德意志银行都是在各大买卖市场法式化买卖的最活跃介入会员。 本课程首要面向志愿处置金融量化买卖职员、金融行业从业职员、金融战略开辟职员及投资经历丰富而想实现计较机自动下单职员；首要讲授了证券期货法式化实现道理及进程，经过本课程的进修，您可以按照自己的志愿打造属于自己的量化投资买卖系统； 本课程首要用到的技术手段有：Python、Pandas、数据分析、数据挖掘机械进修等。 一、法式化买卖数据获得与清洗讲授 1）数据的清洗与分解 2）K线图绘制 3）技术目标开辟讲授 4）数据的获得 二、回测框架搭建讲授 1）回测框架搭建布景及根基流程讲授 2）回测框架实现及收益目标讲授 三、法式化买卖部分实现讲授 1）CTP技术讲授 2）法式化API讲授 3）法式化买卖具体实现讲授 阶段十三、阿里云认证 课程二十一、云计较 – 网站扶植：摆设与公布 阿里云网站扶植认证课程教你若何把握将一个当地已经设想好的静态网站公布到Internet公共互联网，绑定域名，完成工信部的ICP备案。 课程二十二、云计较 – 网站扶植：简单静态网站搭建 阿里云简单静态网站搭建课程教你把握若何快速搭建一个WordPress静态网站，并会对网站停止本性化定制，以满足分歧的场景需求。 课程二十三、云计较 – 云办事器治理保护 阿里云办事器运维治理课程教你把握快速开通一台云办事器，并经过治理控制台方便地停止办事器的治理、办事器设置的变更和升级、数据的备份，并保证其可以一般运转并按营业需求随时停止设置的变更。 课程二十四、云计较 – 云数据库治理与数据迁移 阿里如此数据库治理与数据迁移认证课程把握云数据库的概念，若何在云端建立数据库、将自建数据库迁移至云数据库MySQL版、数据导入导出，以及云数据库运维的常用操纵。 课程二十五、云计较 – 云存储：工具存储治理与平安 阿里如此贮存认证课程教你把握平安、高牢靠的云存储的利用，以及在云端存储下载文件，处置图片，以及若何庇护数据的平安。 课程二十六、云计较 – 超大流量网站的负载平衡 把握如作甚网站实现负载平衡，以轻松应对超大流量和高负载。 课程二十七、大数据 – MOOC网站日志分析 本课程可以帮助学员把握若何收集用户拜候日志，若何对拜候日志停止分析，若何操纵大数据计较办事对数据停止处置，若何以图表化的形式展现分析后的数据。 课程二十八、大数据 – 搭建企业级数据分析平台 模拟电商场景，搭建企业级的数据分析平台，用来分析商品数据、销售数据以及用户行为等。 课程二十九、大数据 – 基于LBS的热门店肆搜索 本课程可以帮助学员把握若何在散布式计较框架下开辟一个类似于手机舆图查找周边热门（POI）的功用，把握GeoHash编码道理，以及在地理位置中的利用，并能将其利用在其他基于LBS的定位场景中。 课程中完整的演示了全部开辟步调，学员在学完此课程以后，把握其道理，可以在各类散布式计较框架下完成此功用的开辟，比如MapReduce、Spark。 课程三10、大数据 – 基于机械进修PAI实现邃密化营销 本课程经过一个简单案例领会、把握企业营销中常见的、也是必须的精准营销数据处置进程，领会机械进修PAI的具体利用，指导学员把握大数据时代营销的利器—经过机械进修实现营销。 课程三十一、大数据 – 基于机械进修的客户流失预警分析 本课程讲授了客户流失的分析方式、流程，同时具体先容了机械进修中常用的分类算法、集成进修模子等通用技术，并利用阿里云机械进修PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、正确识别流失客户，帮助制定战略停止客户关切，到达挽留客户的目标。 课程三十二、大数据 – 利用DataV建造实时销售数据可视化大屏 帮助非专业工程师经过图形化的界面轻松搭建专业水准的实时可视化数据大屏，以满足营业展现、营业监控、风险预警等多种营业的展现需求。 课程三十三、大数据 – 利用MaxCompute停止数据质量核对 经过本案例，学员可领会影响数据质量的身分，出现数据质量题目标范例，把握经过MaxCompute（DateIDE）设想数据质量监控的方式，终极自力处理常见的数据质量监控需求。 课程三十四、大数据 – 利用Quick BI建造图形化报表 阿里云Quick BI建造图形化报表认证课程教你把握将电商运营进程中的数据停止图表化展现，把握经过Quick BI将数据建形成各类图形化报表的方式，同时还将把握搭建企业级报表门户的方式。 课程三十五、大数据 – 利用时候序列分化模子猜测商品销量 利用时候序列分化模子猜测商品销量教你把握商品销量猜测方式、时候序列分化以及熟悉相关产物的操纵演示和项目先容。 课程三十六、云平安 – 云平台利用平安 阿里如此平台利用平安认证课程教你领会由传统IT到云计较架构的变迁进程、当前信息平安的现状和情势，以及在云计较时代分歧系统架构中应当从哪些方面操纵云平台的上风利用平安风险快速下降90%。 课程三十七、云平安 – 云上办事器平安 阿里如此上办事器平安认证课程教你领会在互联网上供给计较功用的办事器首要面临哪些平安风险，并针对这些风险供给了实在可行的、免费的防护计划。 课程三十八、云平安 – 云上收集平安 领会收集平安的道理息争决法子，以及应对DDoS进犯的方式和防护办法，确保云上收集的平安。 课程三十九、云平安 – 云上数据平安 领会云上数据的平安隐患，把握数据备份、数据加密、数据传输平安的处理方式。 课程四10、云平安 – 云上利用平安 领会常见的利用平安风险，SQL注入道理及防护，网站防篡改的处理计划等，确保云上利用的平安。 课程四十一、云平安 – 云上平安治理 领会云上的平安监控方式，学会利用监控大屏来监控平安风险，并可以自界说报警法则，确保随时把握云上利用的平安情况。 留意：关于此教程大师看上面的截图斟酌能否下载，感受里面的内容跟这个题目标内容有点区分啊，这点都不重要的重要的是能帮助到大师就好，学完这个30G教程你也能成为大牛。 [color=]下载地址 ： 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复