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查看     | 回复 25 当今最热门的 Machine Learning,只要掌握Python,想不拿高薪都难...
本主题由 管理员 广告管理 于 2018/5/2 21:00:21 执行 设置高亮 操作

victoria88

victoria88
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当今最热门的 Machine Learning,只要掌握Python,想不拿高薪都难...




下一个适合华人的高薪行业是什么?

对于就业,很多刚刚走出校门的大学生和新移民都吐槽连连,当然整体的经济环境是造成就业难的一个原因,但不可否认,有些所谓的就业难是因为求职者的技能和社会目前需要的技能不挂钩,所以只能望着一个个好工作叹息。那么,现在什么工作是当今最热门的高薪职业吗?

答案当然是:Data Scientist & AI 将成为最热门的高薪职业!



小白如何开始您的AI学习计划?

多少人想转行AI,却倒在了学Python的歧路上?

都知道做AI赚钱多,为何你总是找不对门路?

众所周知,目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型、分类器、神经网络。你也想成为一份子吗?但你该如何开始?为什么用Python做机器学习是最好的?到底什么样的课程,才是真正适合你的?



公开课

Python Programming: 8月17日(六)2:30PM

Machine Learning with Python:8月17日(六)4:30PM

讲座地点

250 Consumers Road, Suite 901, Toronto  M2J 4V6



订座电话

(416)665-1888





❖ 导师简介 ❖

名师 Mr.Chen

Mr. Chen,曾担任加拿大最大电信公司Director,现任加拿大著名银行Senior Manager。




     
  •    

    多次担任SAS公司技术讲座主讲嘉宾,获得大量好评;
     


  •    

    中国重点高校客座教授;
     


  •    

    多市最早从事数据分析工作的华人之一;
     


  •    

    多年北美政府,银行,通信,医药行业工作经验;
     


  •    

    对就业市场,数据分析工作的前景,简历准备,面试技巧,流行工具以及用人单位招聘流程都了如指掌;
     


  •    

    维多利亚多年从教经验,从2001年起帮助众多原本无相关经验和背景的学员顺利找到高薪稳定的数据分析工作,备受学员尊敬。


上课内容




     
  •    

    Python在数据分析行业的应用和优势:   

    Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,具有20多年的发展历史,成熟且稳定。Python的主要优势在于:   

    1. 异常快捷的开发速度,代码量巨少   

    2. 丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析,xml解析,用起来非常方便   

    3. 内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作   

    4. 有处理大数据的框架,编码问题处理起来异常方便了   
       

    Machine Learning在数据分析行业的重要性及发展:   

    随着资料科学(Data Science)技术的兴起,人工智慧(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning) 成为近几年来电脑科学界十分热门的研究领域。本讲座将帮助初学者能更容易使用 Python 入门机器学习的领域中,从零开始学习机器学习。


victoria88 最后编辑于 2019-08-14 12:41:29

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victoria88

victoria88
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1999年建校,13年职业培训经验和口碑。近百门紧跟就业市场培训课程,十多个就业热门行业。
包括会计,金融(包括CSC,CFA),数据分析,SAS,.Net,Java,软件测试,供应链管理等。

最新大学生就业基地: 理清求职思路,把握求职方向,了解就业流程,补充就业软硬技能
一对一大学生职业规划:  每周一至三 12:00pm-1:00pm,预约电话: 416-665-1888

多伦多校区地址:  200 Consumers Road,Suit 108, North York, ON M2J 4R4.
参考网站: www.victoronto.com; www.victoronto.ca; 联系电话: 416-665-1888

密西沙加校区地址: 1140 Burnhamthorpe Road West, Unit 129, Mississauga, ON L5C 4E6
参考网站: www.vicmiss.com; 联系电话: 905-361-8881;电邮: [email protected]

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值得一听的数据分析课程

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