文 | IAN.Y

编辑 | IAN.Y

时长 | 3min

适合人群：数据科学在校生

收费：$2300 (线上早鸟价) $2900 (线下早鸟价) $3100 (课程费用原价)

形式：小班授课（5人开班）线上直播+线下授课

时长：48 hours

地点：布里斯班；悉尼；墨尔本

课程特色：从0到1的学会数据抓取、模型构建、机器学习原理、FinTech基本知识、AWS云技术和大数据、Azure云技术、云大数据工程、DataBricks等十种技术。

优惠：

• 两人同行 各优惠$100

• 转发本文章优惠 $50

优秀学员可获得免费实习项目：

• 医疗人工智能（Angular+Asp.Net Core+微信小程序+WPF+TensorFlow模型开发）

• 监控系统行人识别（WPF+TensorFlow+OpenCV）

往期学员就业率：85%

先修知识：

这是一门进阶课程，你需要懂得最基本的HTML、CSS和Javascript，并且理解变量，面向对象等基本编程概念。

课程设置由十二个部分组成：

第一部分：机器学习和人工智能数学基础：

• 微积分(重要极限、微分原理、积分、泰勒展开、常微分方程)

• 用Mathematica推导微积分的原理、进行微积分计算、求解微分方程

• 线性代数(向量、矩阵、向量和矩阵的运算和微分)

• 利用Mathematica做线性代数计算和矩阵向量的微积分

• 概率论与统计(概率概念、条件概率、概率分布、离散概率、连续概率、翁模型、正态分布、 χ2-分布、t-分布、f-分布、z-分布、ANOVA、 WoE等)

• 用Mathematica进行离散数学计算、推导和计算概率和统计学分布、检验和ANOVA分析

• 用Numpy做数值计算

• 用TensorFlow处理数值、矩阵、向量、变量的导数

• 用SciPy做统计学计算和分析

第二部分：AzureML数据处理和建模：

• 数据导入

• 数据清洗

• 分类器算法

• 回归算法

• 回测

• 模型优选

• AzureML的模型发布和API整合

第三部分：机器学习算法原理：

• DT（决策树）

• RF（随机森林）

• PCA（主成分分析）

• kNN（k-邻近）

• K-means（K-平均值）

• LR（逻辑回归）

• LDA（线性判别分析/QDA（二次判别分析）

• SVM（支持向量机）/SVR（支持向量机回归）

• kernelmethods（核方法）

• RIDFE（脊回归）/LASSO（索套回归）

• ENsembleLearing（集成学习）

• MLE（最大似然估计）和Linear Regression（线性回归）

• MAP（最大后验估计）

• NBC（朴素贝叶斯分类器）

• Sk-Learn和SparkML当中机器学习算法的使用练习

• 第四部分：神经网络和深度学习原理

• 神经网络的运算原理和训练方法

第五部分：Data Scraping

• 利用HTML、API、和Selenium抓取数据的方法：.NetCore，Selenium WebDriver，ChromeDriver，UbuntuLinux。

• 利用HttpClient访问网页和调用Web API

• 用Regular Expression直接抓取

• 利用HtmlAgilityPack解析HTML并抓取数据

• 利用Selenium ChromeDriver浏览器自动+HtmlAgilityPack化抓取复杂网页的数据

• Selenium和Chrome在UbunutuLinux上的部署

• 爬虫在Windows和UbuntuLinux上的部署

第六部分：前端开发（Angular，TypeScript，JavaScript，NodeJS，VS code）

• Angular开发环境的配置

• VS Code的插件和使用

• 利用TypeScript编写Angular的Component、Pipe、Service、SingletonService

• Router和RouterOutlet的使用以及多RouterOutlet的导航规则

第七部分：后端开发和数据库使用

• ASP.NetMVC，Visual Studio，Ubuntu Linux

• Asp.NetCore MVC开发环境的配置

• Asp.NetCore MVC的后端逻辑分层规则

• 数据库访问PostgreSQL关系型数据库和统计分析查询、ArangoDB图数据库的使用、MongoDB文档数据库的使用

• Asp.NetCore MVC与Angular前端的整合

• 发布Asp.Net Core与Angular全栈项目到Windows（Windows服务配置和TaskScheduler）和Linux VM（Ubuntu Linux的服务配置和Crontab）

第八部分：跨语言整合（ProtoBuf，Grpc）

• ProtoBuf和Grpc在VisualStudio当中的编写和整合

• 利用ProtoBuf编写跨语言服务协议

• 在Asp.Net Core当中通过ProtoBuf调用Python机器学习服务

第九部分：Python与机器学习、深度学习

• Python，AnaConda，SK-Learn, TensorFlow，Numpy，OpenCV 实现前端、后端到深度学习的全栈-深度学习整合

• Python和AnaConda开发环境与VisualStudio的配置和整合

• 神经网络的数学原理（数值优化、链式法则、正反向传递）

• 神经网络应用和技术前沿的介绍

• 利用TensorFlow构造简单的神经网络

• 利用TensorFLow和OpenCV实现深度卷积图像识别的训练与预测

• Asp.NetCore与TensorFlow图像识别服务通过ProtoBuf的整合

• 发布全栈-深度学习到Windows和Linux

第十部分：大数据工程

• InteliJIDEA，Spark，SparkSQL，Scala，SBT，Parquet，Spark MapReduce原理

• MapReduce和Spark的原理

• InteliJIDEA开发环境和Spark的SBT配置

• 利用SBT直接编译并在Linux上运行Spark

• Scala的基本语法

• CSV文件，Parquet文件的读取和导出

• 利用Spark编写并进行算法的练习

• SparkSQL与DataFrame的使用

• AWSLambda与Athena

• AzureBlobStorage与DataBricks

第十一部分:源代码管理

• GitHub，VSTS源代码管理将渗透到具体的每个项目当中

• 在GitHub和VSTS上创建repo

• 多人合作Repo的权限管理

• GitFlow（Git开发流程）、创建分支、Pull Request、代码审核、合并

第十二部分：云存储与Serverless

• 云存储与Serverless服务在大数据与数据科学工业方案当中的应用

• AzureBlob Storage的使用

• AzureFunctions的开发配置

• AWS S3的使用

• AWSLambda的开发与CloudWatch和API Gateway

• 基于AWS Lambda与S3的全栈开发与部署

• 用Asp.Net Core编写ETL（数据转化导出）工程（SFTP的使用、数据格式的转化）

Project 1: 图像识别全栈Web APP

构建基于Angular 6+、ASP.NET CORE、TensorFlow、ProtoBuf等技术的Web全栈项目。通过这个项目你讲学习到如何写一个Angular前端App，如何搭建ASP.NET CORE的后端Web API服务，如何用ProtoBuf+Grpc进行通讯，如何用训练TensorFlow搭建和训练图像识别的深度神经网络。

Project 2: 房价预测APP

AzureML API+前端框架搭建房价预测APP

学习用AzureML实现简单预测模型的构建 - 如何预测房价。从零开始学习AzureML图形化工具，学习AzureML在电影推荐、汇率预测、文本分析和图像分析等场景下的应用。利用AzureML 作为API简单结合前端框架（如Angular）搭建房价预测APP。

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