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雷达卡
疫情当下，数亿人坐立难安： 手机不断被拿起，放下，拿起，放下...
很多人每天看着一些视频哭得不行， 很可能你的同理心过载了。
不要这样消耗自己，疫情过后，你还要上班。
这段抗疫宅家的时间，正好给了我们停下来的时机。
停下来是为了更好的前进，现在大家都停下来了，你有没有为更好的前进做准备呢？
一切终将过去，但过去之后，有的人依然停留在原地，有的人已经迭代升级了。
抗疫宅家的你，何不好好升级自己？下面这份视频学习清单，希望可以让宅家的你，实现职场的蜕变，让自己胖起来的体重，通过学习瘦回来。
【为什么要学习Python】
1、风口语言
Python在TIOBE公布最新编程语言排行榜中位居第四位，而在IEEE公布的排行榜中高居第一，是名副其实的人工智能第一语言。
2、简单易学
Python语法简单，入门容易，又具有极高的可读性、灵活性、可移植性和扩展性。换言之，用C/C++或者Java些的几千行才能实现的程序，用Python可能只需要几百行。
3、无所不能
Python是一门“胶水语言“，这还是一门简洁优雅、开发效率极高的语言，有很多第三方库。其广泛应用于Google、搜狐、知乎、Facebook、豆瓣等。
4、能拿高薪
学会Python，你可以朝着网站开发、网络编程、图像处理、科学计算、数据分析、机器学习、人工智能、网络爬虫等多个热门领域发展，薪资均在15K以上。
【这门课程适合那些人，能解决的核心问题有哪些？】
1、想要学习一门编程语言
你想要通过计算机来制造点有趣的东西，或者让计算机帮助你实现自己的想法，或者你单纯就想选择一门编程语言来学习，那么Python是入门最快，应用最广的选择，没有之一。
2、想要入门Python
如果你已经对Python怀有无限憧憬，但是徘徊在各种资料和自学攻略里面无从下手，在这里，即便你是零基础，也能系统地掌握Python，编写自己的想法。
3、想要入门大数据行业
你想要步入大数据行业，从事这个领域内一些高薪热门的岗位工作，如数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习；或者只是想利用空余时间学习一些数据科学技术，保持新时代下的竞争力，那么Python将是最具性价比的选择。
【学习计划】
第一章：Python Anaconda安装和介绍（学习时间：1天）
1. Python简介
2. Anaconda和Jupyter notebook的安装和使用
实践练习：安装Anaconda并熟悉jupyter notebook
第二章：Python基础知识（学习时间：3天）
1. Python变量赋值及数据类型
2. Python数值及方法
3. Python字符串及方法
4. Python数据结构—列表、元组的介绍及操作
5. Python数据结构—字典、集合的操作及介绍
二、CVA® | 科目一 企业估值之市场法估值
1、讲师：Richard Liu
CFA、CVA、香港科技大学MBA
特约讲师，原知名能源央企海外并购投资估值及评审负责人，20年项目投资、并购及财务模型工作经验，负责项目股权投资金额累计超过50亿美元；中国国际工程咨询公司特聘专家
翻译或审译出版《投资银行：估值、杠杆收购、兼并与收购》、《财务模型与估值：投资银行和私募股权实践指南》、《市场法估值》、《并购之王》等书籍。
2、课程内容
- 市场法估值概览
- 市场法估值主要乘数：权益乘数及企业价值乘数
- 可比上市公司与可比先例交易
- 可比上市公司估值步骤详解
- 可比上市公司估值应用误区
- 可比上市公司估值流动性折价与控制权溢价
- 可比先例交易估值步骤详解
- 可比先例交易估值特点
- 可比上市公司与可比先例交易估值异同
- 市场法估值总结
3、适配对象
- 对市场法估值感兴趣的职场人士
- 准备报考CVA考试科目一的朋友
三、Excel财务建模基础
1、课程简介
无论是项目投资决策、杠杆收购还是估值重组都离不开构建财务模型，本课程是对Excel操作不熟练，想进一步追求建模技巧和建模效率的学员的必备提供课程。
本课程涵盖的Excel财务建模基础要点包括：
- Excel操作基础引申至Excel建模规范
- 建模常用快捷键
- 建模常用函数
2、适用人士
对Excel建模操作基础感兴趣的人士
工作中涉及Excel建模的人士
正在备考CVA考试的人士
3、课程目标
初步掌握Excel建模操作基础，掌握建模有关函数
熟练掌握常用快捷键，提升建模效率
4、难度等级
基础
5、讲师简介
Richard Liu
CFA、CVA、香港科技大学MBA
特约讲师，原知名能源央企海外并购投资估值及评审负责人，20年项目投资、并购及财务模型工作经验，负责项目股权投资金额累计超过50亿美元；中国国际工程咨询公司特聘专家；
翻译或审译出版《投资银行：估值、杠杆收购、兼并与收购》、《财务模型与估值：投资银行和私募股权实践指南》、《市场法估值》、《并购之王》等书籍
四、TensorFlow 深度学习框架
硅谷专家授课，从开发环境搭建到应用，全面讲解TensorFlow相关知识。 零基础入门，学习知名企业领先技术，挑战行业成熟实战项目，在[垂直专业深度]，[横向知识宽度]和[向上创新力度](十字型)三个方向发力，从零掌握DT与AI时代前沿技术，获得行业领袖的认可与认证，成为当今和未来的抢手人才。
学习目标 ：
1、了解TensorFlow基本数据结构。
2、学会使用Tensorflow框架解决分类、回归等问题等。
3、学会使用卷积神经网络TensorFlow实现手写数字识别。
课程对象 ：
Tensorflow工程师，人工智能产品经理、算法工程师、数据分析师、高校相关专业学生与教师。
课程纲要：
第一章：开发环境搭建
第二章：TensorFlow基本数据结构
第三章：TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题
第四章：TensorFlow深度学习基础--神经网络——分类问题
第五章：手写数字识别的突破——卷积神经网络TensorFlow实现
五、Python机器学习实战——sklearn专题
自2007年发布以来，Scikit-learn已经成为Python中重要的机器学习库了。Scikit-learn(简称sklearn)，支持了包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法，以及特征提取、数据预处理和模型评估三大模块。此外，Scikit-learn是基于NumPy与SciPy两大著名工具包，通常与Pandas、Matplotlib等开源数据处理框架合作，同时利用几大模块的优势，进行数据挖掘任务，大大提高了机器学习的效率。
所以Scikit-learn可以说是机器学习小白们的福音了。它拥有完善的操作文档，具有丰富的API，上手容易，在学术界也颇受欢迎。Scikit-learn已经封装了大量的机器学习算法，同时内置了大量数据集，节省了获取和整理数据集的时间。但是呢，这个算法库的官网是全英文的！！！市面上优秀的中文教材也少之又少，这阻碍了多少人前进的脚步~~
全程中文授课
本课程是目前国内少有的Scikit-learn中文学习课程,配有中文配套教材,无障碍轻松学习课程
清晰的流程图展现
本课程用流程图的形式完整展现算法原理，有着超清晰讲解，用简单语言拥抱数学，捕捉常见误区，为你精准解惑，并且有着详细的sklearn模块梳理，超用心代码注解，助你举一反三
丰富的行业案例
每个算法在讲解原理的同时,加之配有丰富的案例，业务逻辑与分析结果相统一，让你能够快速掌握sklearn的使用，为你打开机器学习的大门
六、人工智能之数学基础：微积分、线性代数、概率论
在人工智能领域，无论是机器人、语音识别，还是图像识别、自然语言处理都离不开数学。因为人工智能的核心是算法，而算法的基础就是数学。数学功底才是码农们转型人工智能无论如何都是绕不开的门槛，传统程序员要想转战AI，任何绕过数学的想法都是鸵鸟策略。
微积分，线性代数，概率论在机器学习几乎所有算法中不可或缺。如果你数学不是那么扎实，大学学的数学知识都还给老师了，那么重新温习一下这些重要概念也不错。
学习目标
1、了解人工智能数学基础必学内容。
2、学会机器学习算法涉及到的微积分、线性代数、概率论等内容。
课程对象
机器学习算法工程师、人工智能产品经理、数据分析师
课程纲要
第一章：微积分：函数、极限与连续、微分、定积分、不定积分
第二章：线性代数：向量和矩阵、逆、矩阵的特征、计算机计算
第三章：概率论：概率分布、描述性统计、假设检验、方差分析
七、人工智能实战之智能问答系统
对企业而言，客服的自动化和智能化能显著降低成本，提升经济效益。智能问答系统能够使用文本问答数据，自动回答用户提问。目前，通用智能问答技术随着大量文本对话记录的积累，有了突飞猛进的发展。针对垂直领域的智能问答系统需要精确的定位问题并快速给出回复。目前，主流的智能问答系统采用的仍然是基于关键字、模板匹配等传统方法，其中涉及大量人工操作。智能问答系统实战案例精讲，你想了解的聪明的机器人，本课程都告诉你。
学习目标
1、了解智能问答系统基础知识
2、学会理解问题的理解与答案的生成、关键词检索等。
3、学会创建一个开放式的问答系统。
课程对象
人工智能工程师，人工智能产品经理、算法工程师、数据分析师、高校相关专业学生与教师
课程纲要
第一章：源起：从与机器的沟通方式开始
第二章：对话：问题的理解与答案的生成
第三章：词典：关键词检索
第四章：专家：指定领域的问答助手
第五章：百科全书：开放式的问答系统
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