随着人工智能(AI)技术的迅速发展，AIGC（Artificial Intelligence in General Career）在职场工作中正发挥着越来越重要的作用，从提高效率到改变职业发展方式都呈现出深远的影响。 AIGC的出现极大地提高了职场工作的效率与质量。从邮件撰写到产品需求文档编写，再到图像制作等各个职业场景，AIGC都能提供智能化、高效率的解决方案。对于普通人而言，学习AIGC已经成为提高职业竞争力的必然选择。掌握AIGC技能意味着能够更快速、更精准地完成工作任务，从而获得更多的职业机会和发展空间。 随着AIGC技术的日益普及，其对职场工作的影响将愈发深远。因此，学习AIGC已不仅仅是科技人员的专属领域，而是普通人的必备技能。只有通过学习AIGC，不断提升自身的智能化应用能力，才能与时俱进，立于不败之地。AIGC职业场景应用训练营致力于为学员提供全面系统的AIGC学习体验，助力他们在职场中获得更多的成功与成就。

一、课程简介       通过学习本课程，可掌握语音信号基础、语音文件参数、Python语音文件操作、Python语音数据预处理、Python语音特征提取等知识点，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘、数据挖掘开发和科研业务奠定基础。 课程以全面介绍了语音的基础及其应用，讲解了如何利用Python的知识解决部分实际的语音问题。首先介绍学习语音的基础内容，包括语音的数据类型、语音文件参数、语音信号等。然后介绍如何使用Python读写语音文件、语音去噪、去静音、语音特征提取等内容。   二、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

一、课程简介      通过本课程的学习，使学生学会使用Power BI进行数据获取、数据处理与建模、数据分析与可视化、数据分析报表、数据部署，并详细学习自助售货机综合案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析研究

TensorFlow2的常用数据类型和操作，接着学习线性模型的构建，包括初始化模型、构建损失函数、模型训练及可视化等内容，接着学习高阶API-Keras的使用，最后通过《mnist手写数字识别》与《鸢尾花分类》案例巩固前面学习的知识

《Python特征工程实战》课程由浅及深，从介绍特征工程基础概念开始，采用具体案例数据讲解数据预处理、特征处理的方法，包括特征构建，特征选择，降维与特征转换，特征学习，再通过实践与理论相结合，最后以《表情识别

一、课程简介       通过学习本课程，可掌握Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础。 本课程以任务为导向，详细陈述了不同网页的爬取，以及最流行爬虫框架的使用，将理论与实践相结合，内容包括Python爬虫环境与爬虫简介、网页前端基础、简单静态网页爬取、常规动态网页爬取、模拟登录、终端协议分析、Scrapy爬虫。   二、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用   三、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

一、课程简介       通过学习本课程，可掌握不同机器学习算法的应用场景，算法理论基础，编程实现、模型评价体系等，为后续课程的学习及从事数据挖掘的开发和项目业务奠定基础。 课程以任务式为导向，全面介绍了《Python机器学习算法实现》及其知识的应用，是大数据与人工智能Python系列课程的核心课程。首先课程深入讲解了机器学习中的常用算法，内容包括机器学习绪论、模型评估与选择、回归分析、决策树、神经网络、KNN、朴素贝叶斯、聚类分析、支持向量机算法的Python实现，详细阐述了每种算法解决问题时的思路，最后介绍了算法的相关任务的具体操作。   二、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 三、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法，最后用垃圾短信分类案例展示了从最开始的数据抽取到最终的模型构建的完整的文本挖掘总体流程