Python應(yīng)用領(lǐng)域
人工智能
大數(shù)據(jù)分析
金融分析
科學(xué)計算
網(wǎng)站開發(fā)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲
運維開發(fā)
自動化測試
IT職場發(fā)展新趨勢,數(shù)據(jù)分析人才更受企業(yè)青睞
打破行業(yè)壁壘,培養(yǎng)技術(shù)人才“可遷移能力”
Python語言簡單易懂,非常適合初學(xué)者,人生苦短,我用python
課程內(nèi)容設(shè)置與企業(yè)招聘需求無縫貼合
CREA項目研發(fā)模型開創(chuàng)多學(xué)科聯(lián)合項目,實力鑄就學(xué)員實戰(zhàn)真技能!
通過 Python 提高生產(chǎn)力,提高效率,使用 Python 將日常數(shù)據(jù)報表進行自動化計算,完成用戶成績的評分轉(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)分析報告
針對淘寶 app 的運營數(shù)據(jù),以行業(yè)常見指標(biāo)對用戶行為進行分析,本項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,使用常見電商分析指標(biāo) 2. 找到用戶對不同種類商品的偏好,制定針對不同商品的營銷策略
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)險是金融風(fēng)險的主要類型。借貸場景中的評分卡是一種以分?jǐn)?shù)的形式來衡量風(fēng)險幾率的一種手段,也是對未來一段時間內(nèi)違約、逾期、失聯(lián)概率的預(yù)測。
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.模型開發(fā) 6.模型評估 7. 模型實施與檢測報告
1.Pandas 數(shù)據(jù)分箱操作 2.OneHotEncoder 獨熱編碼 3.Pandas 數(shù)據(jù)清洗 4.Logistic 邏輯斯蒂回歸 5.GBDT 6.LDA
用戶點擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對象畫像建模、數(shù)據(jù)實時計算平臺、數(shù)據(jù)離線計算平臺、推薦算法模型、協(xié)同過濾算法,使用python最流行的scikit-learn實現(xiàn)的聚類分析項目,達到針對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)同過濾
想要用產(chǎn)品價值撬動一個用戶,同緯度競爭別家的先發(fā)優(yōu)勢門檻太高,面對互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,線下需求基本都被互聯(lián)網(wǎng)化,切入點可能就轉(zhuǎn)移到細分市場。
1. 根據(jù)項目需求梳理分析思路 2. 數(shù)據(jù)分析 3. 撰寫分析結(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,人臉識別在企業(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,本案例通過學(xué)習(xí) Opencv 與 dlib 進行目標(biāo)檢測與人臉識別。
1. 環(huán)境安裝 2. 人臉識別,人臉關(guān)鍵點識別 3. 視頻和攝像頭人臉識別 4. 自己訓(xùn)練分類器
1.Tensorflow 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.Opencv 4.dlib
通過深度學(xué)習(xí)算法,制作自己的藝術(shù)抽象畫。
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
1.Tensorflow 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.Opencv 4.CNNRNN
技術(shù)迭代緊貼企業(yè)需求,課程優(yōu)勢秒殺同行業(yè),學(xué)員就業(yè)優(yōu)勢明顯
新課程修正了 Python 就業(yè)的主要方向為數(shù)據(jù)分析、人工智能,讓核心競爭力更突出。
通過熟悉算法解決問題的思維方式,案例深入剖析機器學(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)級實戰(zhàn)項目。
新華互聯(lián)網(wǎng) Python 教研院歷時一年調(diào)研分析市場及企業(yè)需求,緊貼大廠的前沿技術(shù)。讓所有學(xué)員都能達到企業(yè)級需求。
課程覆蓋Python 熱點以及程序員痛點,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、人工智能,逐層進階提升,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,長期技術(shù)支持為學(xué)員職場發(fā)展保駕護航。
嚴(yán)選企業(yè)一線的技術(shù)大咖,豐富的行業(yè)經(jīng)驗鼎力相助
與千余家企業(yè)建立校企培養(yǎng)合作,助力職場
沒基礎(chǔ)怕學(xué)不會?
多種班型覆蓋全,可按需選擇
科學(xué)地規(guī)劃課程,系統(tǒng)快速學(xué)
老師手把手指導(dǎo),保姆式教學(xué)
有問題隨時詢問,不遺留問題
自制力差難以堅持?
老師全流程陪同,嚴(yán)格督學(xué)
班主任在線督促,學(xué)得更快
全面封閉式學(xué)習(xí),效率更高
學(xué)練評測相結(jié)合,逐步提升
沒實戰(zhàn)經(jīng)驗落地難?
實戰(zhàn)項目教學(xué),沉浸式體驗
大廠實戰(zhàn)項目,掌握真核心
特色項目模型,學(xué)習(xí)即實習(xí)
各行業(yè)覆蓋全,落地更輕松
不懂面試就業(yè)難?
專業(yè)職業(yè)規(guī)劃老師,模擬面試
企業(yè)內(nèi)推簡歷推薦,簡歷優(yōu)化
人才定制先選再學(xué),按需定制
雙選會 + 上門招聘,助力就業(yè)