Python语言在地球科学领域的实践技术应用高级培训班
时间:6月25日至26日，7月2日至3日
python气象领域机器学习与深度学习的实践技术应用高级培训班
时间:7月30日至31日，8月6日至7日
Python在WRF实用技术应用培训班模型自动化运行及前后处理
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Python科研数据可视化实践技术培训班
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Python机器学习核心技术与案例分析实践应用培训班
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如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据培训班
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Python高级培训班用于气象和海洋的实践技术
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6月25日至26日，7月2日至3日全程4天教学，提供回放
网络直播 助学群辅助 导师面对面实践交流(报名后加入助学组，查阅会议流程)
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，Python能够运行在Linux、Windows、Macintosh、AIX操作系统和不同平台（x86和arm），Python结合解释性语言的本质，简洁的语法和对动态输入的支持，它是大多数平台上许多领域的理想脚本语言，特别适合快速应用程序开发。Python库丰富强大，可以使用其他语言制作的各种模块(特别是C/C ）很容易联系在一起。除了Python几乎所有行业和领域都有相应的标准库Python软件库，随之而来NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多Python开发应用程序库，Python在科学和工程领域的地位日益重要，数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化的优异性能Python广泛应用于地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目，有效解决各种数据分析问题，可预见未来Python它将成为科学和工程领域的主流程序设计语言。
7月30日至31日、8月6日至7日全程4天教学，提供回放
网络直播 助学群辅助 导师面对面实践交流(报名后加入助学组，查阅会议流程)
Python它是一种功能强大、免费、开源的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具有优异的性能Python广泛应用于气象、海洋、地理、气候、水文、生态等地学领域的科研和工程项目。可以预见未来Python将成为主流编程语言之一。
人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆性的成就。气象和海洋领域有大量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的自然场景。Python它也是目前机器学习和深度学习应用中最流行的语言。气象海洋领域的专业人员，Python是机器学习和深度学习的首选。
为了帮助气象和海洋等地学领域的从业人员更加系统地学习Python应用于人工智能领域，AI此次培训班旨在帮助学生掌握Python机器学习和深度学习的实践基础和理论基础，以及气象领域机器学习和深度学习的具体案例。本课程采用 “理论讲解 动手实操 案例实战相结合，简单解释Python人工智能应用于气象领域。学完这门课，不仅能掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用。
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可直接永久观看，数据资料代码都会提供，助学群长期辅助答疑。
当今从事气象及其周边相关领域的人员，常会涉及气象数值模式及其数据处理，无论是作为业务预报的手段、还是作为科研工具，掌握气象数值模式与高效前后处理语言是一件非常重要的技能。WRF作为中尺度气象数值模式的佼佼者，模式功能齐全，是大部分人的第一选择。而掌握模式还只是第一步，将数值模式的结果进一步加工成我们业务或科研需要的产品，也是一项重要工作，以当前的趋势而言，python语言当仁不让的成为首选。
对大部分人而言，特别是新用户，WRF模式的安装繁琐且不必要，可以作为后续进阶掌握的技能，本此课程跳过繁琐的安装步骤，直接聚焦模式的运行部分，通过短平快的教学，快速掌握模式运行。进一步的，将python语言与WRF模式运行结合，让模式运行自动化，提升科研和业务的工作效率。同时，掌握python在WRF前后处理的常用场景，包括数据处理、可视化绘图等。
掌握WRF模式+Python语言的结合应用，可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。
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在过去的20 年中，随着社会产生数据的大量增加，对数据的理解、解释与决策的需求也随之增加。而固定不变是人类本身，所以我们的大脑必须学会理解这些日益增加的数据信息。所谓“一图胜千言”，对于数量、规模与复杂性不断增加的数据，优秀的数据可视化也变得愈加重要。
近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。为了帮助广大科研人员更加系统地学习Python环境下的数据可视化方法，特举办“基于Python科研数据可视化实践技术”培训班，依托Python开发工具，旨在帮助学员掌握Python编程基础知识，以及Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pyecharts、Plotly、Altair、NetworkX、Basemap、Geoplotlib等常用可视化库的基本绘图及高级绘图技巧等内容。
本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，通过大量的具体案例，抽丝剥茧、深入浅出分析Python数据可视化需要掌握的经验及技巧。
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郁磊副教授，主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。
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在21世纪数据革命的浪潮下，大数据承载的价值不断提高，大数据的应用范围不断地扩大，已经渗透到自然科学和社会科学的多个领域，为学科发展和科学研究提供了巨大的发展机遇。时至今日，大量的公共资源和公开数据集以各种形式分享在互联网上，如何快速批量地获取海量公共资源数据决定了科研的效率。Python网络爬虫是快速批量获取网络数据的重要手段，它按照发送请求、获得页面、解析页面、下载内容、储存内容等流程，根据网页的链接地址自动获取网页内容，其特点是快速批量、自动化运行。由于网页内容、结果和反爬虫机制的不断更新，拥有一段爬虫程序并不是一劳永逸，而需要针对不同网页及时更新，而掌握爬虫的关键技术是在各种复杂网页中成功爬取数据和甚至成为爬虫工程师的基础。
本课程以公共公开数据资源网站为例，在合法合规的情况下讲解如何利用Python网络爬虫批量获取大量数据，零基础掌握学习爬虫的正确路径，以生动的案例展示经济、生态、气象、农业、商业等网络大数据的获取。
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Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象和海洋等地学领域的主流编程语言之一。
本课程将聚焦Python在气象和海洋领域的使用，从Python基础使用开始，循序渐进，介绍常用的科学计算和可视化库，并结合实际，从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法，让学员能从中借鉴学习，最终掌握python这一工作利器，助力今后的工作效率。
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