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学Python人(ren)工智能+数(shu)据分析,拥有(you)体面求职起点
Python语言简单易懂,非常适合初学者,人(ren)生苦短,我用(yong)python
针(zhen)对(dui)不(bu)同(tong)人(ren)群、不(bu)同(tong)需求开设不(bu)同(tong)班型,总(zong)有一款适合你
课(ke)程内容(rong)设置与企业招聘需求无缝贴合
CREA项(xiang)目研发模(mo)型开创多学科联(lian)合项(xiang)目,实力铸(zhu)就(jiu)学员实战真技能!
通过(guo) Python 提高生产力,提高效率,使用 Python 将日常数据报表进行自动(dong)化计算(suan),完成用户成绩(ji)的评分转化。
1.pandas 数(shu)据读取 2. 异常数(shu)据清晰、空值处理(li) 3.根(gen)据评(ping)分(fen)表打分(fen) 4. 本地(di)化(hua)
1.pandas 数据(ju)分(fen)组 groupby 2.2.map 映(ying)射 3.pandas 数据(ju)预处理 4.4.Excel 数据(ju)预处理 5.数据(ju)分(fen)析报告
针对淘宝(bao) app 的(de)运营数据,以行(xing)业常见指(zhi)标(biao)对用(yong)(yong)户(hu)行(xing)为(wei)进行(xing)分析(xi),本(ben)项目使用(yong)(yong)的(de)分析(xi)工具以 MySQL 为(wei)主,涉及分组汇总(zong)、引用(yong)(yong)变量(liang)、视图、关联查询(xun)等(deng)内(nei)容(rong)。
1. 基(ji)于 AARRR 漏斗(dou)模(mo)型,使用(yong)常见电商(shang)(shang)分析指标 2. 找到用(yong)户对不同(tong)种类商(shang)(shang)品的偏(pian)好,制定(ding)针对不同(tong)商(shang)(shang)品的营销(xiao)策略
1.AARRR 模(mo)型 2. 电商分析常(chang)用(yong)指标 3.Pandas 数据清洗 4.Groupby 函数、交叉表、透视表 5.Matplotlib+Searborn 可视化
信用风(feng)(feng)险是金融(rong)风(feng)(feng)险的(de)主要类型。借贷场景中的(de)评分卡是一种(zhong)以分数的(de)形式来(lai)衡量(liang)风(feng)(feng)险几率的(de)一种(zhong)手段(duan),也(ye)是对(dui)未来(lai)一段(duan)时间(jian)内违约、逾(yu)期、失(shi)联(lian)概率的(de)预测。
1.获取存量客户及潜(qian)在客户的数(shu)据 2.EDA 探索性(xing)数(shu)据分析 3.数(shu)据预处理 4.特征选择(ze) +LDA 分析 5.模型(xing)开发 6.模型(xing)评估 7. 模型(xing)实施与检测报告
1.Pandas 数据分(fen)箱操作 2.OneHotEncoder 独热(re)编码(ma) 3.Pandas 数据清洗 4.Logistic 逻(luo)辑(ji)斯(si)蒂(di)回(hui)归 5.GBDT 6.LDA
用(yong)户点击流日志收集、用(yong)户画(hua)像建模(mo)、推(tui)荐对(dui)象画(hua)像建模(mo)、数据实时计(ji)算平(ping)台(tai)、数据离线计(ji)算平(ping)台(tai)、推(tui)荐算法模(mo)型、协同(tong)过滤算法,使用(yong)python最流行的(de)(de)scikit-learn实现的(de)(de)聚(ju)类分(fen)析项目,达(da)到针对(dui)不(bu)同(tong)用(yong)户采用(yong)不(bu)同(tong)的(de)(de)商业推(tui)广方案的(de)(de)目的(de)(de)。
1.构建用(yong)户画像 2. 用(yong)户行为分析 3. 用(yong)户推荐系统 4. 潜在(zai)客户挖掘
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 关联分析 4. 协同过滤
想要用(yong)产品(pin)价值撬动一个(ge)用(yong)户(hu),同纬(wei)度竞争别家的先发优势(shi)门槛太高(gao),面对(dui)互联网的高(gao)速发展,线(xian)下需(xu)求(qiu)基本(ben)都(dou)被互联网化,切入点可能就转移到细分市(shi)场。
1. 根据(ju)项(xiang)目需求(qiu)梳(shu)理分析思(si)路 2. 数据(ju)分析 3. 撰写分析结论和方案(an)
1.Jieba 分(fen)词 2.WordCloud 词云 3. 朴素贝(bei)叶斯(si) 4. 波(bo)士顿矩(ju)阵 5.Pandas 数据处理(li) 6.Matplotlib+Seaborn 可视化处理(li) 7.Logistic 回归
目标检(jian)测,人脸识(shi)别在(zai)企业(ye)方(fang)方(fang)面面都有广泛应用。在(zai)安防,智(zhi)能家居更是前景广阔,本(ben)案例通过(guo)学(xue)习(xi) Opencv 与 dlib 进行目标检(jian)测与人脸识(shi)别。
1. 环(huan)境安装 2. 人脸识(shi)别,人脸关键(jian)点识(shi)别 3. 视频和摄像头人脸识(shi)别 4. 自(zi)己训练分类器
1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.dlib
通过深度学习算(suan)法(fa),制(zhi)作自己的(de)艺术抽象画。
1. 数据准备 2.Tensorflow 深度神经网络搭建(jian)训练 3. 模型(xing)预测(ce)
1.Tensorflow 2. 神经网络(luo) 3.Opencv 4.CNN\RNN
技(ji)术迭代紧贴企业(ye)需求,课程优势秒杀同行(xing)业(ye),学(xue)员就(jiu)业(ye)优势明显
新课(ke)程修正了 Python 就业(ye)的主要方向为数据(ju)分析(xi)、人工智(zhi)能,让核心(xin)竞争(zheng)力(li)更突出。
通(tong)过(guo)熟悉算法解决问题的思维方式,案例深入(ru)剖析机器学(xue)习的工作模式,理(li)解建模中常用的方法。
从Excel和SQL实际业务数(shu)据处理(li)到BI商业智能(neng)。最终到Python的数(shu)据分(fen)析算法主线,由易到难,覆盖所有课程,包含海量企(qi)业级实战项目。
千锋 Python 教研院历时一年(nian)调研分析市场及企(qi)业需求(qiu),紧贴大厂(chang)的前沿(yan)技术。让所(suo)有学员都(dou)能(neng)达到企(qi)业级需求(qiu)。
课程覆盖Python 热点以及(ji)程序员(yuan)痛(tong)点,数(shu)据采集、数(shu)据分析、人工智(zhi)能,逐层(ceng)进阶(jie)提(ti)升,学员(yuan)从深(shen)度和广(guang)度上都(dou)有质的提(ti)升。
职业(ye)规划师全程指导(dao)就业(ye)面试,长(zhang)期(qi)技术支持为学员职场发展保驾护(hu)航。
严选企业一线的(de)技(ji)术大咖(ka),丰富的(de)行业经验(yan)鼎力相助
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