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學(xué)Python人工智能+數(shù)據(jù)分析，擁有體面求職起點
Python語言簡單易懂，非常適合初學(xué)者，人生苦短，我用python
針對不同人群、不同需求開設(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 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 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數(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.CNN\RNN
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。
千鋒 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
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