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1、本活动主要为体验课程，可以参加体验1~3课时；

2、本活动一个手机号码为一个试听名额；

3、参加活动时间，以报名之后校区客服电话联系预约时间为准；

4、本活动多个校区同时开展，详情活动咨询：15201986451（微信同步）

在当今数字化时代，科技浪潮正以前所未有的速度席卷全球，Python 编程、大数据分析与人工智能作为前沿技术领域，成为推动各行业变革与发展的核心驱动力。这三个领域既相互独立又紧密关联，掌握它们不仅能为个人职业发展开辟广阔道路，还能助力解决复杂的现实问题，创造巨大的社会价值。
Python 编程基础学习内容
环境搭建与语法基础
学***ython 编程，首先要进行开发环境的搭建。无论是在 Windows、Linux 还是 macOS 系统上，安装 Python 解释器都是关键的第一步，同时，熟练掌握一款趁手的集成开发环境（IDE），如 PyCharm、Visual Studio Code 等，能极大提升开发效率。在语法学习方面，Python 简洁易读的语法风格是其一大特色。从变量与数据类型开始，理解整数、浮点数、字符串、布尔值等基础数据类型的特点与使用方法。例如，通过简单的代码 “name = ' 张三 '”，就创建了一个字符串类型的变量 “name”，用于存储姓名信息。进而学习运算符与表达式，包括算术运算符（如 +、-、*、/）、比较运算符（如 >、<、==）、逻辑运算符（and、or、not）等，运用这些运算符编写各种表达式来处理数据。掌握程序流程控制语句，如顺序结构、选择结构（if-elif-else）以及循环结构（for 循环、while 循环），让程序根据不同条件执行不同逻辑。以一个简单的猜数字游戏为例，利用 if 语句判断用户输入的数字与预设数字的大小关系，使用 while 循环让用户能多次猜测，直到猜对为止 。
数据结构与函数应用
Python 提供了丰富的数据结构，如列表、元组、字典和**。列表是一种有序的可变序列，可通过索引访问和修改其中的元素，常用于存储一组相关数据，比如 “fruits = [' 苹果 ', ' 香蕉 ', ' 橙子 ']”。元组则是不可变序列，一旦创建，其元素不能被修改，适用于存储一些固定不变的数据。字典是一种键值对结构，通过键来快速查找对应的值，在存储具有关联关系的数据时非常实用，例如 “student = {' 姓名 ': ' 李四 ', ' 年龄 ': 20, ' 成绩 ': 85}”。**是无序且不包含重复元素的容器，常用于数据去重和**运算。在函数学习方面，掌握如何定义和调用函数，函数能将一段具有特定功能的代码封装起来，提高代码的复用性。通过设置函数参数，让函数能处理不同的数据输入，还能返回计算结果。例如，定义一个计算两个数之和的函数 “def add (a, b): return a + b”，在其他地方就可方便地调用这个函数进行加法运算 。
面向对象编程与模块使用
Python 是一门支持面向对象编程的语言，学习类与对象的概念至关重要。类是一种抽象的数据类型，用于描述具有相同属性和行为的对象**，通过定义类的属性和方法来封装数据和操作。例如，定义一个 “Person” 类，包含 “姓名”“年龄” 等属性和 “说话”“行走” 等方法。通过创建类的实例（即对象），可访问和调用这些属性与方法。在模块学习上，Python 拥有大量的标准库和第三方库，这些库以模块的形式存在。例如，使用 “math” 模块进行数学计算，“import math; result = math.sqrt (16)” 就能计算出 16 的平方根。还可通过 “pip” 工具安装第三方库，如数据分析常用的 “pandas” 库、科学计算的 “numpy” 库等，拓展 Python 的功能 。
大数据分析技术学习要点
数据采集与清洗
大数据分析的源头是数据采集，需要掌握多种数据采集方法。网络爬虫是获取互联网数据的常用手段，利用 Python 的 “requests”“BeautifulSoup”“Scrapy” 等库，可从网页中提取所需信息。例如，通过编写爬虫程序，从电商网站上采集商品的名称、价格、评价等数据。对于企业内部数据，可能涉及数据库查询获取数据，这就要求熟悉关系型数据库（如 MySQL）和非关系型数据库（如 MongoDB）的基本操作，使用 SQL 语句从数据库中查询、筛选数据。采集到的数据往往存在各种质量问题，如缺失值、重复值、错误值等，数据清洗环节就是要处理这些问题。使用 Python 的 “pandas” 库，可方便地进行数据清洗操作，如通过 “drop_duplicates ()” 方法去除重复行，用 “fillna ()” 方法填充缺失值 。
数据处理与分析
在数据清洗后，进入数据处理与分析阶段。Python 的 “pandas” 库和 “numpy” 库是数据处理的得力工具。“pandas” 库擅长处理表格型数据，能进行数据的合并、分组、透视等操作。比如，对销售数据按不同地区和时间进行分组统计销售额。“numpy” 库则专注于数值计算，提供了高效的数组和矩阵运算功能。在数据分析中，要掌握统计学方法，如描述性统计分析（计算均值、中位数、标准差等），通过这些统计量了解数据的基本特征。运用数据挖掘算法，如聚类分析将数据分成不同类别，关联规则挖掘找出数据中隐藏的关联关系。例如，在电商数据分析中，通过聚类分析将客户按照消费行为进行分类，以便进行精准营销 。
数据可视化
数据可视化能将复杂的数据以直观的图表形式呈现，便于理解和洞察数据背后的信息。Python 的 “matplotlib” 和 “seaborn” 库是常用的数据可视化工具。“matplotlib” 库功能强大，可创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等。例如，使用 “matplotlib” 绘制某产品在不同月份的销量折线图，清晰展示销量变化趋势。“seaborn” 库基于 “matplotlib” 进行了更高层次的封装，能创建更美观、更具统计意义的图表，如热力图、箱线图等。在进行数据可视化时，要注重图表的设计原则，选择合适的图表类型、合理设置坐标轴标签、颜色搭配等，让图表准确传达数据信息 。
人工智能技术探索
机器学习基础
机器学习是人工智能的核心领域之一。首先要理解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和半监督学习。在监督学习中，学习算法通过已标注的数据（即训练集）进行学习，构建模型来预测未知数据的标签。常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。以线性回归为例，它用于预测连续型数值，通过训练数据找到自变量与因变量之间的线性关系。无监督学习则处理未标注的数据，旨在发现数据中的结构和模式，如聚类算法（K-Means 聚类）将数据分成不同的簇。使用 Python 的 “scikit-learn” 库，可方便地实现各种机器学习算法，通过加载数据集、划分训练集和测试集、选择合适的算法模型并进行训练和评估，来完成机器学习任务 。
深度学习进阶
深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络构建复杂模型。学习深度学习，要先理解神经网络的基本结构，包括神经元、层、激活函数等概念。神经元是神经网络的基本单元，通过权重和偏置对输入进行线性变换，并通过激活函数引入非线性因素，常见的激活函数有 ReLU、Sigmoid 等。深度学习模型如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）在不同领域有着广泛应用。CNN 在图像识别领域表现出色，通过卷积层、池化层和全连接层对图像特征进行提取和分类。RNN 及其变体则擅长处理序列数据，如自然语言处理中的文本分类、机器翻译等任务。使用深度学习框架 “TensorFlow” 或 “PyTorch”，可搭建和训练各种深度学习模型 。
自然语言处理与计算机视觉应用
自然语言处理（NLP）和计算机视觉是人工智能应用的重要领域。在 NLP 方面，学习文本预处理技术，如分词、词性标注、词向量表示等，将文本数据转化为计算机可处理的形式。掌握文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务的实现方法。例如，利用深度学习模型对社交媒体上的文本进行情感分析，判断用户对某产品的态度是积极、消极还是中性。在计算机视觉领域，学习图像分类、目标检测、图像分割等技术。通过训练模型识别图像中的物体类别、定位物体位置以及分割出物体的轮廓。比如，在安防监控中，利用目标检测技术识别监控画面中的行人、车辆等物体 。
Python 编程作为基础工具，为大数据分析和人工智能的学习与实践提供了有力支撑；大数据分析挖掘海量数据中的价值，为人工智能模型训练提供优质数据；人工智能则通过智能算法和模型实现复杂任务的自动化处理和智能决策。参加专业的培训课程，能系统地学习这些技术，跟随经验丰富的导师快速入门，通过实践项目积累实战经验，在科技浪潮中抢占先机，实现个人技术能力的飞跃 。


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