上海Python、AI大模型、数据分析、Java培训



Python编程培训
基础阶段:讲解Python语法规则,包括变量与数据类型(整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等)、条件判断(if-elif-else)、循环结构(for循环、while循环)、函数定义与调用、模块与包的使用。同时结合实操案例,了解代码调试方法和规范的编程习惯。进阶阶段:面向对象编程(类与对象、继承、多态、封装),熟悉代码复用性和可维护性;讲解文件操作(文本文件、二进制文件读写)、异常处理(try-except-finally)。
AI大模型培训
基础认知阶段:讲解AI大模型的发展历程、原理(Transformer架构、预训练与微调机制)、模型分类(通用大模型如GPT、LLaMA,垂直领域大模型)及应用场景。实践应用阶段:大模型API调用,包括OpenAI API、阿里云通义千问API等的流程,实现文本生成、问答交互、图像描述等基础;了解提示词工程(Prompt Engineering)技巧,大模型输出质量。进阶开发阶段将讲解大模型微调技术,包括数据准备、微调环境搭建、参数调优方法,基于开源大模型实现特定场景的定制化开发;学习大模型应用部署基础,了解模型轻量化、容器化部署(Docker)的基本流程。
数据分析培训
数据基础阶段讲解数据类型、数据质量评估标准、数据处理流程(清洗、转换、集成)。工具应用阶段:Python数据分析生态库的使用,包括NumPy(数组运算、数值计算)、Pandas(数据读取、数据清洗、数据筛选与聚合);熟悉数据可视化工具,如Matplotlib(基础图表绘制)、Seaborn(统计图表优化)、Tableau(交互式可视化报表制作)。分析方法阶段学习描述性统计分析(均值、中位数、方差等指标计算)、推断统计分析(假设检验、相关性分析)、预测分析基础(线性回归、时间序列分析)。
软件测试培训
基础理论阶段:讲解软件测试的定义、目的与原则,软件开发生命周期各阶段的测试活动,测试用例设计方法,测试级别(单元测试、集成测试、系统测试、验收测试)及测试类型(功能测试、性能测试、兼容性测试、安全测试基础)。工具实操阶段:缺陷管理工具(JIRA)的使用,包括缺陷提交、跟踪、关闭全流程;熟悉功能测试工具的应用;学习性能测试工具的基础使用,包括测试计划设计、线程组配置、采样器设置、性能指标分析。#数据分析培训 #ai大模型培训 #大数据培训 #软件测试培训 #Python编程培训 #编程培训 #前端开发培训 #Java培训 #c语言培训 #量化交易