【實訓總結】大學生Python+人工智能實訓總結

在這16天實訓中，我更深一步的了解了有關計算機的知識。從第一天的人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算，計算機模式的演進(并行計算-集群計算-網(wǎng)格計算-云計算)，產品交付方式的演進(硬件-軟件-云服務-容器微服務)，到后面更深一步學習Python的相關知識，再到后面學習人工智能，數(shù)據(jù)分析繪制線圖，python面向對象設計等，感覺自己真的收獲滿滿，也非常感謝師傅們清晰明了的講解以及耐心解答的敬業(yè)精神。很多人說python是一種優(yōu)雅、明確、簡單的語言，之前在學習中我沒有接觸過這類語言，因此我對其進行了認真的學習，學習結果如下：它與數(shù)據(jù)類型和變量與javascript類似，python同樣是一種動態(tài)語言，變量類型可以隨時修改。賦值時只需列出變量名稱即可，相比C與JAVA無疑方便了不少。其中我已能夠運用條件循環(huán)包括for形式和while形式，列表的使用等細小的知識點完成每日的任務。在后面開始學習數(shù)據(jù)分析，我了解到典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三步：1、搜索性數(shù)據(jù)分析：當數(shù)據(jù)剛取得時，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖，造表，用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探尋規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性2、模型選定分析：在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型3、推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。在學習制圖時，我同樣可以通過Pycharm按照師傅所講命令的使用進行繪圖，并深刻了解了K—means算法和KNN臨算法原理，受益匪淺。

實訓的16天的生活已經過去，非常感謝學校和企業(yè)給我們創(chuàng)造這么好的環(huán)境進行實訓。剛來時的新鮮感已經被如今離開的不舍和對學習知識的反思所取代。在這邊實訓的知識更接近實際工程項目，跟著師傅的思路一步一步往后敲代碼，調整越來越復雜的程序，我理解了書本與實際操作的差別。同樣我也收獲了很多，比如：1、多向師傅、同事虛心請教。2、編程以前一定要對整個項目有仔細的了解，這樣在實際操作時就會更加有條理，而且不會遺漏東西。3、做任何項目都離不開團隊合作。所以我們一定要注意團隊合作意識，多和小組內的人交流。4、在編程中一定要規(guī)范，絕對不可以隨性。

通過這次實訓我看清了實際做項目與書本知識之間的差距，不至于在就業(yè)后手足無措。這次實訓對我以后的學習甚至就業(yè)帶來了巨大的幫助。最后，再次感謝學校和企業(yè)的各位老師們，辛苦了!

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