簡(jiǎn)單易學(xué)
更接近人類使用的自然語(yǔ)言
完整的社區(qū)生態(tài)系統(tǒng)
為學(xué)習(xí)者和使用者提供強(qiáng)大的支持
豐富的第三方庫(kù)
有大量功能包可以直接使用
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網(wǎng)站開(kāi)發(fā)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
運(yùn)維開(kāi)發(fā)
自動(dòng)化測(cè)試
學(xué)Python人工智能+數(shù)據(jù)分析，擁有體面求職起點(diǎn)
Python語(yǔ)言簡(jiǎn)單易懂，非常適合初學(xué)者，人生苦短，我用python
針對(duì)不同人群、不同需求開(kāi)設(shè)不同班型，總有一款適合你
課程內(nèi)容設(shè)置與企業(yè)招聘需求無(wú)縫貼合
CREA項(xiàng)目研發(fā)模型開(kāi)創(chuàng)多學(xué)科聯(lián)合項(xiàng)目，實(shí)力鑄就學(xué)員實(shí)戰(zhàn)真技能！
通過(guò) Python 提高生產(chǎn)力，提高效率，使用 Python 將日常數(shù)據(jù)報(bào)表進(jìn)行自動(dòng)化計(jì)算，完成用戶成績(jī)的評(píng)分轉(zhuǎn)化。
1.pandas 數(shù)據(jù)讀取 2. 異常數(shù)據(jù)清晰、空值處理 3.根據(jù)評(píng)分表打分 4. 本地化
1.pandas 數(shù)據(jù)分組 groupby 2.2.map 映射 3.pandas 數(shù)據(jù)預(yù)處理 4.4.Excel 數(shù)據(jù)預(yù)處理 5.數(shù)據(jù)分析報(bào)告
針對(duì)淘寶 app 的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，以行業(yè)常見(jiàn)指標(biāo)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，本項(xiàng)目使用的分析工具以 MySQL 為主，涉及分組匯總、引用變量、視圖、關(guān)聯(lián)查詢等內(nèi)容。
1. 基于 AARRR 漏斗模型，使用常見(jiàn)電商分析指標(biāo) 2. 找到用戶對(duì)不同種類商品的偏好，制定針對(duì)不同商品的營(yíng)銷(xiāo)策略
1.AARRR 模型 2. 電商分析常用指標(biāo) 3.Pandas 數(shù)據(jù)清洗 4.Groupby 函數(shù)、交叉表、透視表 5.Matplotlib+Searborn 可視化
信用風(fēng)險(xiǎn)是金融風(fēng)險(xiǎn)的主要類型。借貸場(chǎng)景中的評(píng)分卡是一種以分?jǐn)?shù)的形式來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)幾率的一種手段，也是對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)違約、逾期、失聯(lián)概率的預(yù)測(cè)。
1.獲取存量客戶及潛在客戶的數(shù)據(jù) 2.EDA 探索性數(shù)據(jù)分析 3.數(shù)據(jù)預(yù)處理 4.特征選擇 +LDA 分析 5.模型開(kāi)發(fā) 6.模型評(píng)估 7. 模型實(shí)施與檢測(cè)報(bào)告
1.Pandas 數(shù)據(jù)分箱操作 2.OneHotEncoder 獨(dú)熱編碼 3.Pandas 數(shù)據(jù)清洗 4.Logistic 邏輯斯蒂回歸 5.GBDT 6.LDA
用戶點(diǎn)擊流日志收集、用戶畫(huà)像建模、推薦對(duì)象畫(huà)像建模、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)離線計(jì)算平臺(tái)、推薦算法模型、協(xié)同過(guò)濾算法，使用python最流行的scikit-learn實(shí)現(xiàn)的聚類分析項(xiàng)目，達(dá)到針對(duì)不同用戶采用不同的商業(yè)推廣方案的目的。
1.構(gòu)建用戶畫(huà)像 2. 用戶行為分析 3. 用戶推薦系統(tǒng) 4. 潛在客戶挖掘
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關(guān)聯(lián)分析 4. 協(xié)同過(guò)濾
想要用產(chǎn)品價(jià)值撬動(dòng)一個(gè)用戶，同緯度競(jìng)爭(zhēng)別家的先發(fā)優(yōu)勢(shì)門(mén)檻太高，面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，線下需求基本都被互聯(lián)網(wǎng)化，切入點(diǎn)可能就轉(zhuǎn)移到細(xì)分市場(chǎng)。
1. 根據(jù)項(xiàng)目需求梳理分析思路 2. 數(shù)據(jù)分析 3. 撰寫(xiě)分析結(jié)論和方案
1.Jieba 分詞 2.WordCloud 詞云 3. 樸素貝葉斯 4. 波士頓矩陣 5.Pandas 數(shù)據(jù)處理 6.Matplotlib+Seaborn 可視化處理 7.Logistic 回歸
目標(biāo)檢測(cè)，人臉識(shí)別在企業(yè)方方面面都有廣泛應(yīng)用。在安防，智能家居更是前景廣闊，本案例通過(guò)學(xué)習(xí) Opencv 與 dlib 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與人臉識(shí)別。
1. 環(huán)境安裝 2. 人臉識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別 3. 視頻和攝像頭人臉識(shí)別 4. 自己訓(xùn)練分類器
1.Tensorflow 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.Opencv 4.dlib
通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，制作自己的藝術(shù)抽象畫(huà)。
1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 2.Tensorflow 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建訓(xùn)練 3. 模型預(yù)測(cè)
1.Tensorflow 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.Opencv 4.CNN\RNN
技術(shù)迭代緊貼企業(yè)需求，課程優(yōu)勢(shì)秒殺同行業(yè)，學(xué)員就業(yè)優(yōu)勢(shì)明顯
新課程修正了 Python 就業(yè)的主要方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析、人工智能，讓核心競(jìng)爭(zhēng)力更突出。
通過(guò)熟悉算法解決問(wèn)題的思維方式，案例深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)的工作模式，理解建模中常用的方法。
從Excel和SQL實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理到BI商業(yè)智能。最終到Python的數(shù)據(jù)分析算法主線，由易到難，覆蓋所有課程，包含海量企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。
千鋒 Python 教研院歷時(shí)一年調(diào)研分析市場(chǎng)及企業(yè)需求，緊貼大廠的前沿技術(shù)。讓所有學(xué)員都能達(dá)到企業(yè)級(jí)需求。
課程覆蓋Python 熱點(diǎn)以及程序員痛點(diǎn)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、人工智能，逐層進(jìn)階提升，學(xué)員從深度和廣度上都有質(zhì)的提升。
職業(yè)規(guī)劃師全程指導(dǎo)就業(yè)面試，長(zhǎng)期技術(shù)支持為學(xué)員職場(chǎng)發(fā)展保駕護(hù)航。
嚴(yán)選企業(yè)一線的技術(shù)大咖，豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)鼎力相助
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