簡單易學
更接近人類使用的自然語言
完整的社區生態系統
為學習者和使用者提供強大的支持
豐富的第三方庫
有大量功能包可以直接使用
Python應(ying)用領域
人工智能
大數據分析
金融分析
科學計算
網站開發
網絡爬蟲
運維開發
自動化測試
學Python人工智能+數據(ju)分析(xi)，擁有體面求職起(qi)點
Python語言簡(jian)單易懂，非常適合(he)初學者(zhe)，人生苦短，我用(yong)python
針對(dui)不同人群(qun)、不同需求開設不同班型，總有一款適(shi)合你(ni)
課程內容設(she)置與企業招聘需(xu)求(qiu)無縫貼合
CREA項(xiang)目研發模(mo)型開創多學(xue)(xue)科聯合(he)項(xiang)目，實力鑄就學(xue)(xue)員實戰真技能！
通過 Python 提(ti)高(gao)生(sheng)產力(li)，提(ti)高(gao)效率，使(shi)用 Python 將(jiang)日常數據(ju)報表進行(xing)自動化計算，完成(cheng)用戶成(cheng)績的評分轉化。
1.pandas 數據讀取 2. 異常數據清晰(xi)、空值(zhi)處理 3.根據評分表(biao)打(da)分 4. 本地化
1.pandas 數(shu)據(ju)分組 groupby 2.2.map 映射 3.pandas 數(shu)據(ju)預處理 4.4.Excel 數(shu)據(ju)預處理 5.數(shu)據(ju)分析報告(gao)
針對淘寶 app 的(de)運營數據，以行業常見指標對用(yong)戶(hu)行為進行分析(xi)，本項目使用(yong)的(de)分析(xi)工具以 MySQL 為主(zhu)，涉(she)及分組(zu)匯(hui)總(zong)、引用(yong)變量、視圖、關聯查詢等內容。
1. 基于 AARRR 漏斗模型，使用常(chang)見電商(shang)分析指標 2. 找到用戶(hu)對(dui)不(bu)同種類(lei)商(shang)品的(de)偏好，制定(ding)針對(dui)不(bu)同商(shang)品的(de)營銷策(ce)略
1.AARRR 模型 2. 電商分析常用指標 3.Pandas 數(shu)(shu)據(ju)清洗(xi) 4.Groupby 函數(shu)(shu)、交叉表、透視(shi)表 5.Matplotlib+Searborn 可視(shi)化(hua)
信用(yong)風險是金融風險的主要類型(xing)。借(jie)貸場(chang)景(jing)中(zhong)的評(ping)分(fen)(fen)卡是一(yi)種以分(fen)(fen)數的形式來(lai)衡(heng)量風險幾率的一(yi)種手段(duan)，也(ye)是對(dui)未來(lai)一(yi)段(duan)時間內違(wei)約、逾期、失聯概率的預測。
1.獲取(qu)存量客戶及潛在客戶的數據(ju) 2.EDA 探索性(xing)數據(ju)分析(xi) 3.數據(ju)預處理 4.特征選擇 +LDA 分析(xi) 5.模型開發 6.模型評估 7. 模型實施與(yu)檢測(ce)報(bao)告
1.Pandas 數據分箱操作 2.OneHotEncoder 獨熱編碼 3.Pandas 數據清洗(xi) 4.Logistic 邏輯斯蒂回歸 5.GBDT 6.LDA
用(yong)(yong)(yong)戶點擊流日志收集、用(yong)(yong)(yong)戶畫像建(jian)模(mo)、推薦對象(xiang)畫像建(jian)模(mo)、數(shu)據實(shi)時計(ji)算(suan)平臺、數(shu)據離線計(ji)算(suan)平臺、推薦算(suan)法模(mo)型、協同過濾算(suan)法，使用(yong)(yong)(yong)python最(zui)流行的scikit-learn實(shi)現的聚類分析項目，達到(dao)針(zhen)對不同用(yong)(yong)(yong)戶采用(yong)(yong)(yong)不同的商業推廣方案的目的。
1.構建用(yong)戶(hu)畫像(xiang) 2. 用(yong)戶(hu)行為分析 3. 用(yong)戶(hu)推(tui)薦系(xi)統 4. 潛在客(ke)戶(hu)挖掘
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關聯分析 4. 協同過濾(lv)
想要用(yong)產品價(jia)值撬動一個用(yong)戶，同(tong)緯度競(jing)爭別家的(de)先發優勢(shi)門檻(jian)太(tai)高，面對互聯網的(de)高速發展，線下需求基本都被互聯網化，切入點可(ke)能就轉移到細分市場(chang)。
1. 根(gen)據項目需求梳理(li)分析思路 2. 數據分析 3. 撰(zhuan)寫分析結(jie)論和方案
1.Jieba 分詞 2.WordCloud 詞云(yun) 3. 樸(pu)素貝葉斯 4. 波(bo)士頓(dun)矩陣(zhen) 5.Pandas 數據處理 6.Matplotlib+Seaborn 可(ke)視化處理 7.Logistic 回歸
目標檢(jian)測，人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)在(zai)企業方(fang)方(fang)面面都有廣泛(fan)應用。在(zai)安防，智能(neng)家居(ju)更是前景廣闊，本案例(li)通過學習 Opencv 與 dlib 進行目標檢(jian)測與人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)。
1. 環境安裝 2. 人(ren)臉識(shi)別，人(ren)臉關鍵點(dian)識(shi)別 3. 視頻和攝像頭人(ren)臉識(shi)別 4. 自己訓練分類器
1.Tensorflow 2. 神經(jing)網絡(luo) 3.Opencv 4.dlib
通(tong)過深度學習算法，制作自己的(de)藝術抽象畫。
1. 數據準(zhun)備(bei) 2.Tensorflow 深(shen)度神經(jing)網絡搭建訓練(lian) 3. 模型預測(ce)
1.Tensorflow 2. 神經(jing)網(wang)絡 3.Opencv 4.CNN\RNN
技術迭代緊貼企(qi)業(ye)(ye)需求(qiu)，課程優(you)勢秒(miao)殺(sha)同行業(ye)(ye)，學員就(jiu)業(ye)(ye)優(you)勢明顯
新課(ke)程修正了 Python 就業的主(zhu)要方向為數據分析、人工(gong)智能，讓核心競爭力(li)更突出。
通過熟悉算法(fa)(fa)解決問題的思維方(fang)式，案例深入剖析(xi)機器學(xue)習(xi)的工作(zuo)模(mo)式，理解建模(mo)中常用的方(fang)法(fa)(fa)。
從Excel和SQL實際業務數(shu)據(ju)處理到BI商業智能。最終到Python的數(shu)據(ju)分析(xi)算(suan)法主線(xian)，由易到難，覆蓋所有課程(cheng)，包含海量企業級實戰(zhan)項(xiang)目。
千鋒 Python 教研院(yuan)歷時一年調研分析市場及企業(ye)需(xu)求(qiu)，緊貼大廠的(de)前沿技術。讓所有學員都(dou)能達到企業(ye)級(ji)需(xu)求(qiu)。
課程(cheng)(cheng)覆蓋Python 熱點(dian)以(yi)及程(cheng)(cheng)序員(yuan)痛點(dian)，數據采集(ji)、數據分析、人工(gong)智能，逐層進階提(ti)升(sheng)，學員(yuan)從(cong)深度(du)和(he)廣度(du)上(shang)都有質的提(ti)升(sheng)。
職業規劃(hua)師全程指導就業面試，長(chang)期技術支(zhi)持為學員職場(chang)發展保駕護航。
嚴(yan)選(xuan)企業(ye)一線(xian)的技術(shu)大咖，豐富的行業(ye)經驗(yan)鼎力相助(zhu)
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