剑指offer有用python版的吗_Python算法面试通关,剑指offer就靠它了
原标题:Python算法面试通关,剑指offer就靠它了
北上广容不下肉身,
三四线放不下灵魂,
程序员里没有穷人,
有一种土豪叫算法工程师。
算法,晦涩难懂,却又是IT领域最受重视的素养之一可以说,算法能力往往决定了一个程序员能够走多远。因此,BAT/FLAG等国内外各大名企非常喜欢在面试环节考核求职者的算法编程,这也成为了无数准程序员们过不去的一道“坎”。
如何入门并成为一名出色的算法工程师?
跟我走吧
陆家嘴学堂推出
Python经典算法设计与机器学习训练营
(零基础入门)
充分发挥Python语言简洁、高效及易学特点,这门课将全面阐释经典算法思想,数据结构以及机器学习算法原理与实践,利用金融、商业数据分析场景,手把手教学程序设计技巧,为学员打下扎实基础,助您突破算法类岗位面试中各类问题,摘得心中理想的岗位。
教学课题的选择根据招聘中算法、数据分析岗位实际技能需求进行设置,涵盖逻辑实现能力、机器学习深度学习算法的理解以及数据挖掘的基本技巧。这些技能包括并不仅限于:深度学习/神经网络(MLP,CNN,RNN),回归分析,K-Means聚类,支持向量机、决策书与Ensemble,PCA,交叉检验,Bias/Variance Tradeoff,搜索算法等等。
课程目标
(1)帮助学生快速入门python算法与机器学习
(2)理解经典的算法及数据结构思想原理。
(3)熟练运用Python语言及常用库。
(4)理解机器学习,深度学习算法细节,能够运用算法解决实际问题。
(5)自信面对数据、算法类岗位面试各类考题。
(6)学习金融、商业及工业领域的应用场景。
(7)帮助学生转换职业发展路径到数据科学或者AI领域。
(8)打磨自身编程技能并掌握重要算法基础知识和核心就业技能。
Jason
CQF、CFA、FRM、Wilmott/CQF高级会员、SEG/EAGE学会会员、享独立国家发明专利、世界500强投资部门主管、资深金融工程师、油气行业算法工程师、SEG油藏地球物理工程师。同济大学理学博士(同济大学与德州大学经济地质局联合培养),精通Python语言,算法与数据库基础极为扎实。担任过多次面试官,并培训新人。
以第一作者身份发表多篇国际期刊及会议论文,内容涵盖强化学习(蚁群算法)、数据分析等,波动方程偏移以及机器学习下的动态资产组合建立等等。近年来发表三篇国际顶会论文,分别受邀前往Oral宣读。积累了大量算法研究成果,其中包括CV算法(发表EI期刊论文一篇),深度学习算法优化,基于频谱分解的强化学习,蒙特卡罗及情景分析经济地质测算与快速评价等等。
课程大纲
第一模块:Python程序设计基础(2个课时)
一、Python基础
1.语言特性
2.程序设计环境
Anaconda环境简介
3.语法基础
变量及标记语法
4.常用函数
5.语句结构
顺序、循环、条件与递归
6. 常用库介绍
Numpy、 Pandas、 Matplotlib等等
7. 面向对象方法
案例
二、算法分析与Big O
1.算法分析与Big O简介
2.Big O 案例
3.Python 数据结构中的Big O
第二模块:常用库及应用(2个课时)
一、Numpy库的应用
1.特性
2.函数与方法
二、Pandas库的应用
1.时间序列处理初步
2.Dataframe与Series
3.常用方法与函数
4.类数据库查询
三、可视化库的应用
1.可视化图件意义及制作方法
散点图、饼图、频度图、QQ、热力图等
2.Matplotlib,Seaborn及Pandas Plotting应用
3.对象特性
第三模块:常用数据结构(2.5个课时)
一、数组
数组序列简介
动态数组与低级别数组
常见面试问题
二、栈、队列与双端队列
简介
Python实现方式
常见案例
三、链表
单链表与双链表
常见问题
四、树
树结构的表征
树的遍历
二叉搜索树
常见应用
五、图
图的简介
邻接矩阵与邻接列表
常见应用
第四模块:经典算法的Python实现(2.5个课时)
1.贪心算法:原理与实例
2.递归与遍历
递归原理
序列遍历与二分法
深度优先与广度优先遍历
常用场景
3.常用排序算法:算法原理、实例
4.动态规划算法初步:原理、应用场景案例
5.Hash函数:原理、Hash表的应用
第五模块:机器学习算法原理及Python应用(4个课时)
一、机器学习算法概览与数学基础
1.概率论与统计基础
2.Bayes原理
3.最大似然原理
4.机器学习“武器库”概况
二、最优化问题相关算法
1.预测模型与最小二乘:(多元)线性回归
2.Lagarange法:案例投资组合管理
3.牛顿法,最速下降及其变种
三、Logit回归及机器学习重要概念
1.Logit回归原理
2.损失函数
3.偏差与方差
4.欠拟合与过拟合
5.评估参数与方法
6.案例
四、经典机器学习算法思想
1.EM算法思想: Kmeans算法等
2.树类算法:不纯度计算:熵与Gini系数
Ensemble原理:Boosting,Bagging, Stacking
GBDT,RandomForest
算法优化
案例
3.聚类算法:PCA、 SVD、T-SNE
4.支持向量机
间隔与几何间隔
对偶最优化问题
核技巧
损失函数:从Cross Entropy到Hinge
应用案例
5.特征工程及实战技巧
Sk-Learn库使用方法
特征工程基础
常用特征工程算法
K-Fold交叉检验
数据清洗与充填
异常值检验
第六模块:时间序列分析常用算法(3个课时)
1.信号分解与时频分析
2.滤波与重构
3.ARIMA模型
模型定阶初步
Python实现
4.Garch模型:原理及Python实现
5.随机过程:理论、随机采样,蒙特卡罗法
6.案例
ARIMA股价预测
多阶指数滤波
信号分解重构
第七模块:深度学习实践与提高(3个课时)
一、神经网络原理
1.激活函数
2.梯度下降算法
3.正向传播与反向传播
二、神经网络实现
1.Tensorflow、Keras、Theano库应用基础
2.手把手学习底层代码
三、主要问题及优化
1.Dropout
2.BatchNormalisation
3.激活函数优化
4.结构优化
四、卷积神经网络初步
1.图像滤波与特征
2.输出特征尺寸计算
3.参数调优
五、深度学习经典模型及研究进展
1.循环神经网络(RNN)
2.LSTM,Gru等
3.新技术及学习方法
第八模块:算法类岗位面试问题解决(2个课时)
1.统计与概率题
2.智力题
3.数据库SQL
4.经典算法题概要
5.机器学习算法相关
6.实务类算法设计题
// 课程详情 //
课程单价:899元
早鸟拼团优惠价:299元
每节课时长:60分钟左右、部分内容时长可能超出。
开课时间:2019年3月5号晚上20:00
课程形式:录播视频 & 社群互动 & 微信群答疑
课时:共计21个课时,21个小时
学习形式:
线上视频:通过微信服务号(陆家嘴学堂)收听
作业:每次课程更新后,将通过服务号发布实战作业
作业讲解:视频讲解,与课程同步更新
听课形式:手机、电脑均可直接登录听课
有同步课件可以下载,一次付费永久观看
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听课流程:
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注:
1. 本课程为一次性付款,无需缴纳其它任何费用,在第一节课更新后48小时内可申请退款,48小时后不予退款,报名前请谨慎考虑。
2. 如果你有其他相关问题,可以加课程顾问微信(zndb001)咨询相关事宜。返回搜狐,查看更多
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