Python技術(shù)應(yīng)用工程師
一、Python技術(shù)應(yīng)用工程師項(xiàng)目簡(jiǎn)介
“ Python技術(shù)應(yīng)用工程師”是由工業(yè)和信息化部教育與考試中心推出一套專業(yè)化,科學(xué)化,系統(tǒng)化的人才考核標(biāo)準(zhǔn),涉及在互聯(lián)網(wǎng)、零售、 金融、電信、 醫(yī)學(xué)、旅游等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人???工智能并能制作業(yè)務(wù)報(bào)告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才所需要的技能。“ Python 技術(shù)應(yīng)用工程師”是對(duì)在數(shù)據(jù)分析、人工智能領(lǐng)域中使用 Python 作為主要分析工具從業(yè)者的全面考核 ,分為初級(jí), 中級(jí) ,高級(jí)三個(gè)等級(jí)。
二、能力標(biāo)準(zhǔn)
1、?Python 技術(shù)應(yīng)用工程師(初級(jí))
需要掌握 Python 編程基礎(chǔ)、Python 常用數(shù)據(jù)分析及處理工具 numpy、
pandas、scikit-learn,能以 Python 作為工具,解決基本的數(shù)據(jù)分析問題。能?夠理解業(yè)務(wù)目標(biāo),并能將業(yè)務(wù)目標(biāo)初步轉(zhuǎn)化為 Python 技術(shù)與應(yīng)用問題,能結(jié)合?具體技術(shù)進(jìn)行初步目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。適合政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務(wù)及??從事市場(chǎng)、管理、財(cái)務(wù)、供應(yīng)、咨詢等職位的相關(guān)人員。
2、?Python 技術(shù)應(yīng)用工程師(中級(jí))
一年以上 Python 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作經(jīng)驗(yàn),或已獲得?Python 技術(shù)應(yīng)用工程師(初級(jí))證書。掌握 Python 編程基礎(chǔ); Python 常用數(shù)據(jù)分析及處理工具numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn;Python 數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、 常規(guī)案例應(yīng)用,能夠?qū)I(yè)務(wù)目標(biāo)準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為 Python 技術(shù)與應(yīng)用目標(biāo),能將業(yè)務(wù) ?目標(biāo)拆解成不同任務(wù)并找到對(duì)應(yīng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法 ,提升工作價(jià)值。適合政府、金
融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事 Python 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的 人員。
3、 Python 技術(shù)應(yīng)用工程師(高級(jí))
三年以上 Python 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用崗位工作經(jīng)驗(yàn),或已獲得?Python 技術(shù)應(yīng)用工程師(中級(jí))證書。掌握 Python 編程基礎(chǔ); Python 常用數(shù)據(jù)分析及處理工 具 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn;Python 數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué) 習(xí)、多行業(yè)多領(lǐng)域 Python 技術(shù)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)、典型人工智能應(yīng)用,能充分理 解業(yè)務(wù)目標(biāo) ,并將業(yè)務(wù)目標(biāo)精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換、拆分為具體技術(shù)任務(wù);具有超強(qiáng)數(shù)據(jù)規(guī) ?劃能力 ,不僅能自主完成各環(huán)節(jié)任務(wù)還能帶領(lǐng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)完成大型項(xiàng)目 ,為 ?企業(yè)生產(chǎn)賦能。適合政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè) Python 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用資深人員。
三、課程內(nèi)容
初級(jí):
階段 | 課程 | 知識(shí)模塊 |
必備技能 ? | Python編程基礎(chǔ) | Python編程基礎(chǔ) |
科學(xué)計(jì)算包NumPy | NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ) | |
數(shù)據(jù)處理包Pandas | Pandas統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ) | |
職業(yè)技術(shù)考核 | Python技術(shù)應(yīng)用工程師(初級(jí))職業(yè)技術(shù)考試 | ? |
?中級(jí):
階段 | 課程 | 知識(shí)模塊 |
基礎(chǔ)知識(shí) | 技術(shù)庫應(yīng)用 | 數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)-數(shù)組 |
值計(jì)算基礎(chǔ)-矩陣與函數(shù) | ||
數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) | ||
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)框操作 | ||
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)-分組聚合 | ||
數(shù)據(jù)合并 | ||
數(shù)據(jù)清洗 | ||
數(shù)據(jù)變換 | ||
數(shù)據(jù)獲取與處理 | 數(shù)據(jù)獲取技術(shù) | 爬蟲環(huán)境與爬蟲簡(jiǎn)介 |
網(wǎng)頁前端基礎(chǔ) | ||
簡(jiǎn)單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-生成HTTP請(qǐng)求 | ||
簡(jiǎn)單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-解析網(wǎng)頁爬取數(shù)據(jù) | ||
常規(guī)動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁爬取 | ||
模擬登錄 | ||
特征工程實(shí)戰(zhàn) | 特征工程實(shí)戰(zhàn) | |
數(shù)據(jù)預(yù)處理 | ||
特征構(gòu)建 | ||
特征選擇 | ||
降維與特征轉(zhuǎn)換 | ||
特征學(xué)習(xí) | ||
表情識(shí)別案例 | ||
數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù) | 數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù) | |
數(shù)據(jù)標(biāo)注基本知識(shí) | ||
文本數(shù)據(jù)標(biāo)注 | ||
語音數(shù)據(jù)標(biāo)注 | ||
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注 | ||
數(shù)據(jù)分析 | 交互式可視化分析 | 可視化技術(shù)框架 |
產(chǎn)線工作行為數(shù)據(jù)分析與可視化案例 | ||
基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的產(chǎn)品良率分析案例 | ||
京東智能家居市場(chǎng)綜合分析案例 | ||
建模分析 | 回歸分析 | |
決策樹 | ||
KNN與支持向量機(jī) | ||
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | ||
聚類分析 | ||
智能推薦 | ||
食品生產(chǎn)情況分析案例 | ||
股票價(jià)格形態(tài)聚類與收益分析案例 | ||
用戶瀏覽新聞行為分析與智能推薦案例 | ||
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 產(chǎn)品訂單的數(shù)據(jù)分析與需求預(yù)測(cè) | 項(xiàng)目任務(wù)書 |
實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書 | ||
背景與挖掘目標(biāo) | ||
數(shù)據(jù)說明 | ||
數(shù)據(jù)預(yù)處理 | ||
職業(yè)技術(shù)考核 | Python技術(shù)應(yīng)用工程師(中級(jí))職業(yè)技術(shù)考試 | ? |
?高級(jí):
階段 | 課程 | 知識(shí)模塊 |
基礎(chǔ)知識(shí) | 數(shù)據(jù)分析 | 數(shù)據(jù)分析概述 |
Numpy數(shù)組 | ||
Numpy矩陣與讀寫文件 | ||
數(shù)據(jù)挖掘 | 數(shù)據(jù)挖掘概述 | |
編程基礎(chǔ) | ||
常用庫使用 | ||
數(shù)據(jù)采集 | ?Python爬蟲環(huán)境與爬蟲簡(jiǎn)介 | |
網(wǎng)頁前端基礎(chǔ) | ||
簡(jiǎn)單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-生成HTTP請(qǐng)求 | ||
簡(jiǎn)單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-解析網(wǎng)頁 | ||
簡(jiǎn)單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取-爬取并存儲(chǔ)數(shù)據(jù) | ||
機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階知識(shí) | 分類與回歸 | 回歸分析 |
決策樹算法介紹 | ||
泰坦尼克號(hào)生還者預(yù)測(cè) | ||
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 | ||
單樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 | ||
全樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 | ||
K近鄰算法 | ||
?樸素貝葉斯 | ||
支持向量機(jī)算法介紹 | ||
支持向量機(jī)代碼實(shí)現(xiàn) | ||
市財(cái)政收入分析及預(yù)測(cè) | ||
聚類分析 | ?聚類分析概述與實(shí)現(xiàn) | |
密度與層次聚類 | ||
根據(jù)刷卡經(jīng)緯度信息分析乘客上車站點(diǎn) | ||
推薦算法 | 基于用戶的協(xié)同過濾推薦 | |
基于物品的協(xié)同過濾推薦 | ||
基于流行度推薦 | ||
實(shí)操案例:新聞?dòng)脩糁悄芡扑] | ||
時(shí)間序列 | 時(shí)間序列原理與實(shí)現(xiàn) | |
腦卒中發(fā)病環(huán)境因素分析及干預(yù) | ||
金融服務(wù)機(jī)構(gòu)資金流量預(yù)測(cè) | ||
集成學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí) | 集成學(xué)習(xí)概述與實(shí)現(xiàn) | |
強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述與實(shí)現(xiàn) | ||
網(wǎng)絡(luò)入侵用戶自動(dòng)識(shí)別 | ||
深度學(xué)習(xí)知識(shí) | 深度學(xué)習(xí)算法 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 |
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型 | ||
TensorFlow2深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn) | ||
TensorFlow2實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別 | ||
PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn) | ||
自然語言處理 | 緒論 | |
語料庫處理 | ||
正向與逆向最大匹配法 | ||
N元語法模型與隱馬爾可夫 | ||
Viterbi算法 | ||
Jieba分詞與去停用詞 | ||
向量化與獨(dú)熱編碼 | ||
職業(yè)技術(shù)考核 | Python技術(shù)應(yīng)用工程師(高級(jí))職業(yè)技術(shù)考試 | ? |
四、報(bào)考條件
初級(jí):無要求 ,皆可報(bào)考。
中級(jí):(滿足其中一個(gè)條件即可)?
1.獲得初級(jí)證書。
2.年滿18周歲,具備高中以上學(xué)歷,工作年限滿1年
高級(jí):(滿足其中一個(gè)條件即可)
1.獲得中級(jí)證書。
2.年滿20周歲以上,工作年限滿2年
3.年滿20周歲以上,具備大專及以上學(xué)歷
五、考試方式
考試方式分為線下考試站點(diǎn)或線上考試系統(tǒng)統(tǒng)考兩種方式,考試形式為上機(jī)答題,閉卷。
考試題型:
初級(jí):120 分鐘,單選題+多選題+判斷題+操作題+簡(jiǎn)答題,上機(jī)答題。
中級(jí):120 分鐘,單選題+多選題+判斷題+操作題+簡(jiǎn)答題,上機(jī)答題。
高級(jí):120 分鐘,單選題+多選題+判斷題+操作題+簡(jiǎn)答題,上機(jī)答題。
六、成績(jī)?cè)u(píng)分
考試最終成績(jī)滿分為100分,成績(jī)80-100分為優(yōu)秀;成績(jī)60-79分為合格;成績(jī)60分以下為不合格。
七、證書頒發(fā)
學(xué)員經(jīng)考核合格,由工業(yè)和信息化部教育與考試中心頒發(fā) Python技術(shù)應(yīng)用工程師職業(yè)技術(shù)證書?,證書可登錄國(guó)家工信部教育與考試中心官網(wǎng)查詢。
證書樣本:
應(yīng)用工程師.png)
八、官方指定報(bào)名渠道www.xmqqs.cn,詳情可咨詢:
必須備注:Python技術(shù)應(yīng)用工程師
