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Python語言(yan)簡單(dan)易(yi)懂，非常適合初(chu)學者，人生苦短，我用python
針(zhen)對不(bu)同人群(qun)、不(bu)同需(xu)求開設(she)不(bu)同班型(xing)，總(zong)有一款適合你
課程內容設置(zhi)與企業招聘(pin)需求無縫(feng)貼合
CREA項(xiang)目研發模型開創多學科(ke)聯合(he)項(xiang)目，實力(li)鑄就學員(yuan)實戰(zhan)真技能！
通(tong)過 Python 提(ti)高(gao)生產力(li)，提(ti)高(gao)效率，使(shi)用 Python 將日(ri)常數據(ju)報表進行自動化計算，完成用戶成績的(de)評分轉化。
1.pandas 數據讀取 2. 異常(chang)數據清晰(xi)、空值處理 3.根據評分表打分 4. 本(ben)地化
1.pandas 數(shu)據分組 groupby 2.2.map 映射(she) 3.pandas 數(shu)據預(yu)處(chu)理 4.4.Excel 數(shu)據預(yu)處(chu)理 5.數(shu)據分析(xi)報告(gao)
針對(dui)淘(tao)寶 app 的運營數據，以行(xing)業常見指標對(dui)用(yong)戶行(xing)為進行(xing)分(fen)析，本項目使用(yong)的分(fen)析工具以 MySQL 為主，涉(she)及分(fen)組匯總、引(yin)用(yong)變量、視圖(tu)、關聯查詢等內(nei)容(rong)。
1. 基于 AARRR 漏(lou)斗模(mo)型，使用常見(jian)電商(shang)分(fen)析指標 2. 找到用戶對不同(tong)種類商(shang)品(pin)的(de)偏(pian)好，制(zhi)定針對不同(tong)商(shang)品(pin)的(de)營銷(xiao)策略
1.AARRR 模型 2. 電(dian)商分析常用指標(biao) 3.Pandas 數據(ju)清洗(xi) 4.Groupby 函數、交(jiao)叉表、透視(shi)表 5.Matplotlib+Searborn 可視(shi)化
信用風(feng)險是(shi)金融風(feng)險的(de)(de)主要類型(xing)。借貸場景中的(de)(de)評分(fen)卡是(shi)一種(zhong)以分(fen)數的(de)(de)形式(shi)來衡(heng)量風(feng)險幾(ji)率的(de)(de)一種(zhong)手段，也是(shi)對未來一段時(shi)間內(nei)違約、逾期、失聯概率的(de)(de)預測。
1.獲取(qu)存量客(ke)戶(hu)及潛(qian)在客(ke)戶(hu)的數(shu)據(ju) 2.EDA 探索性數(shu)據(ju)分(fen)析 3.數(shu)據(ju)預處理 4.特(te)征(zheng)選(xuan)擇(ze) +LDA 分(fen)析 5.模(mo)型(xing)開(kai)發 6.模(mo)型(xing)評估 7. 模(mo)型(xing)實施與檢測報告
1.Pandas 數據分箱操作 2.OneHotEncoder 獨熱編碼 3.Pandas 數據清洗 4.Logistic 邏輯斯蒂(di)回歸 5.GBDT 6.LDA
用戶點擊(ji)流日志收集、用戶畫像建模、推(tui)薦對象畫像建模、數(shu)據(ju)實時計算平臺、數(shu)據(ju)離線計算平臺、推(tui)薦算法模型、協同(tong)過濾算法，使用python最(zui)流行的scikit-learn實現(xian)的聚類分析項(xiang)目，達(da)到針(zhen)對不同(tong)用戶采用不同(tong)的商業推(tui)廣方案的目的。
1.構建用(yong)(yong)戶(hu)畫像(xiang) 2. 用(yong)(yong)戶(hu)行為分析 3. 用(yong)(yong)戶(hu)推(tui)薦系統 4. 潛在客戶(hu)挖掘
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關聯(lian)分析 4. 協同過濾
想要(yao)用產品價(jia)值(zhi)撬(qiao)動一個用戶(hu)，同緯度競(jing)爭別家(jia)的先發(fa)優(you)勢(shi)門(men)檻太高(gao)，面對互聯(lian)網的高(gao)速發(fa)展，線下需求(qiu)基本都被互聯(lian)網化，切入(ru)點(dian)可能就(jiu)轉移到(dao)細分市場。
1. 根據(ju)項目(mu)需求梳(shu)理(li)分析思路 2. 數據(ju)分析 3. 撰(zhuan)寫分析結論和方案
1.Jieba 分(fen)詞 2.WordCloud 詞云 3. 樸素貝葉斯 4. 波士頓矩陣 5.Pandas 數據處理 6.Matplotlib+Seaborn 可視(shi)化處理 7.Logistic 回歸
目標(biao)檢(jian)測，人(ren)臉識別(bie)在(zai)企業方(fang)方(fang)面(mian)面(mian)都有廣(guang)泛(fan)應用(yong)。在(zai)安(an)防，智能(neng)家居更是(shi)前景廣(guang)闊(kuo)，本案(an)例(li)通過學習(xi) Opencv 與(yu)(yu) dlib 進行目標(biao)檢(jian)測與(yu)(yu)人(ren)臉識別(bie)。
1. 環(huan)境(jing)安裝 2. 人(ren)臉識(shi)別，人(ren)臉關鍵點識(shi)別 3. 視頻和攝(she)像(xiang)頭(tou)人(ren)臉識(shi)別 4. 自己(ji)訓練分(fen)類器
1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.dlib
通過深(shen)度學習算法，制(zhi)作自己的藝(yi)術(shu)抽象(xiang)畫。
1. 數據準備 2.Tensorflow 深度(du)神經(jing)網(wang)絡搭建訓(xun)練 3. 模型(xing)預測
1.Tensorflow 2. 神經(jing)網絡 3.Opencv 4.CNN\RNN
技術(shu)迭(die)代緊貼企業需求，課程優勢秒殺同行業，學員(yuan)就業優勢明顯
新課程(cheng)修正了 Python 就業(ye)的主要方向為數(shu)據分析、人工智能，讓核心競爭力(li)更(geng)突出。
通(tong)過(guo)熟悉算法解(jie)決(jue)問(wen)題的思維方(fang)式，案例深入(ru)剖析機器學習(xi)的工(gong)作模式，理解(jie)建模中常用的方(fang)法。
從Excel和SQL實際業務數據處理到BI商業智能(neng)。最終(zhong)到Python的數據分析算法主線，由易到難，覆(fu)蓋所有(you)課程，包含(han)海(hai)量企業級實戰(zhan)項目。
千鋒 Python 教研院(yuan)歷時一年調研分析市場及企(qi)業需求，緊(jin)貼(tie)大廠(chang)的前(qian)沿技(ji)術。讓所有學員都能達到(dao)企(qi)業級需求。
課程(cheng)覆蓋Python 熱點以及程(cheng)序員痛點，數(shu)據采集、數(shu)據分(fen)析、人工智(zhi)能，逐層進階提(ti)升，學員從(cong)深度和廣度上都有質的提(ti)升。
職(zhi)業規劃師全程指導就業面(mian)試(shi)，長期(qi)技術支持為學員(yuan)職(zhi)場發展保駕護航。
嚴選企業(ye)一線的(de)技(ji)術大咖(ka)，豐富的(de)行業(ye)經驗鼎(ding)力相(xiang)助
