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應用領域(yu)
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(xue)Python人工智能+數據分析，擁有體面求職起點
Python語言簡單易(yi)懂，非常(chang)適(shi)合初學者，人生(sheng)苦短，我用python
針對不(bu)同(tong)人群、不(bu)同(tong)需求開設不(bu)同(tong)班型，總(zong)有一(yi)款(kuan)適合你
課程(cheng)內容設置與企業招聘需求無縫貼合(he)
CREA項(xiang)目研發(fa)模(mo)型開創多學科聯(lian)合項(xiang)目，實力鑄就(jiu)學員實戰真(zhen)技能(neng)！
通(tong)過 Python 提(ti)高(gao)生產力(li)，提(ti)高(gao)效率，使用 Python 將(jiang)日常數據報表進行自動化(hua)計算，完成用戶成績的評分轉化(hua)。
1.pandas 數據(ju)讀取 2. 異常數據(ju)清晰、空(kong)值處理 3.根(gen)據(ju)評分表打分 4. 本地化
1.pandas 數據(ju)分組 groupby 2.2.map 映射 3.pandas 數據(ju)預(yu)處理(li) 4.4.Excel 數據(ju)預(yu)處理(li) 5.數據(ju)分析報告
針(zhen)對淘寶(bao) app 的(de)運營(ying)數據，以行業(ye)常見指標對用戶行為進行分析(xi)，本(ben)項目使(shi)用的(de)分析(xi)工具以 MySQL 為主，涉(she)及分組匯總、引用變量、視圖、關聯(lian)查(cha)詢等內容。
1. 基于(yu) AARRR 漏斗模型，使用常(chang)見電商(shang)分析指標(biao) 2. 找到(dao)用戶對不(bu)同種類商(shang)品的(de)偏好(hao)，制定(ding)針對不(bu)同商(shang)品的(de)營銷策略
1.AARRR 模型 2. 電商分析(xi)常用指標 3.Pandas 數(shu)據清洗 4.Groupby 函數(shu)、交(jiao)叉表、透視(shi)表 5.Matplotlib+Searborn 可視(shi)化
信用(yong)風(feng)險(xian)是金融風(feng)險(xian)的(de)主要類型。借(jie)貸(dai)場景中(zhong)的(de)評分卡(ka)是一種(zhong)以分數的(de)形式來衡量風(feng)險(xian)幾率的(de)一種(zhong)手段，也(ye)是對未來一段時間內(nei)違約、逾期、失聯概率的(de)預測。
1.獲取(qu)存量客(ke)戶(hu)及潛在(zai)客(ke)戶(hu)的(de)數據 2.EDA 探(tan)索性數據分(fen)析(xi) 3.數據預處理(li) 4.特征選擇 +LDA 分(fen)析(xi) 5.模(mo)型開(kai)發 6.模(mo)型評(ping)估 7. 模(mo)型實施與檢測報告
1.Pandas 數據分(fen)箱操作 2.OneHotEncoder 獨(du)熱編碼 3.Pandas 數據清(qing)洗(xi) 4.Logistic 邏輯斯蒂回(hui)歸 5.GBDT 6.LDA
用(yong)(yong)戶(hu)點(dian)擊流(liu)(liu)日志收集、用(yong)(yong)戶(hu)畫像(xiang)(xiang)建(jian)模(mo)、推(tui)薦(jian)對象畫像(xiang)(xiang)建(jian)模(mo)、數(shu)據(ju)實時計算平臺、數(shu)據(ju)離線計算平臺、推(tui)薦(jian)算法(fa)模(mo)型、協同過濾算法(fa)，使用(yong)(yong)python最(zui)流(liu)(liu)行的(de)scikit-learn實現的(de)聚(ju)類分析(xi)項目，達到針對不同用(yong)(yong)戶(hu)采用(yong)(yong)不同的(de)商業推(tui)廣方案的(de)目的(de)。
1.構(gou)建用戶(hu)(hu)畫像 2. 用戶(hu)(hu)行為分析(xi) 3. 用戶(hu)(hu)推薦(jian)系(xi)統 4. 潛在客戶(hu)(hu)挖掘
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關聯分析 4. 協同過濾
想要(yao)用產品(pin)價(jia)值(zhi)撬(qiao)動(dong)一個用戶，同緯(wei)度競爭別家的先發優勢門檻太高(gao)，面對互(hu)聯網(wang)的高(gao)速發展，線下需求基本都(dou)被互(hu)聯網(wang)化，切入(ru)點可能就轉移到(dao)細(xi)分(fen)市場。
1. 根據(ju)項(xiang)目需求梳(shu)理分(fen)析思(si)路 2. 數據(ju)分(fen)析 3. 撰寫分(fen)析結論和方案
1.Jieba 分詞(ci) 2.WordCloud 詞(ci)云(yun) 3. 樸素貝(bei)葉斯 4. 波士頓矩陣 5.Pandas 數(shu)據處理(li)(li) 6.Matplotlib+Seaborn 可視化處理(li)(li) 7.Logistic 回歸
目(mu)標檢測，人臉識別(bie)在(zai)企業方方面(mian)面(mian)都(dou)有廣泛(fan)應用。在(zai)安防，智能(neng)家居更是前景廣闊(kuo)，本案例通過學習 Opencv 與 dlib 進行目(mu)標檢測與人臉識別(bie)。
1. 環境(jing)安裝 2. 人(ren)(ren)臉識(shi)別(bie)，人(ren)(ren)臉關鍵點識(shi)別(bie) 3. 視頻和攝像頭人(ren)(ren)臉識(shi)別(bie) 4. 自己訓(xun)練分類器
1.Tensorflow 2. 神(shen)經網(wang)絡 3.Opencv 4.dlib
通過深度(du)學習算法，制作自己的(de)藝術抽(chou)象畫。
1. 數據準備 2.Tensorflow 深度神(shen)經網絡搭建訓練 3. 模型預(yu)測(ce)
1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.CNN\RNN
技術迭代緊貼企業(ye)需求，課程優勢秒殺同行業(ye)，學員(yuan)就業(ye)優勢明(ming)顯
新課程修正了 Python 就(jiu)業的主要方向(xiang)為數據分(fen)析、人工智能，讓核心競爭力(li)更突(tu)出(chu)。
通(tong)過熟悉算(suan)法解(jie)決問題的(de)(de)思維方式(shi)，案例深入剖析機(ji)器學(xue)習的(de)(de)工作模式(shi)，理(li)解(jie)建模中常(chang)用的(de)(de)方法。
從(cong)Excel和SQL實際業(ye)(ye)務數(shu)據處理到BI商業(ye)(ye)智能。最終(zhong)到Python的數(shu)據分析(xi)算法主(zhu)線，由(you)易(yi)到難，覆蓋所有課程，包含(han)海(hai)量企業(ye)(ye)級(ji)實戰項目。
千鋒 Python 教研(yan)院歷時一年調研(yan)分(fen)析(xi)市場及(ji)企業(ye)(ye)需(xu)求(qiu)，緊貼(tie)大廠的前沿技術。讓所有學(xue)員都能達到企業(ye)(ye)級需(xu)求(qiu)。
課程覆蓋(gai)Python 熱點以及程序(xu)員痛點，數(shu)據采集、數(shu)據分析、人工(gong)智(zhi)能，逐層(ceng)進階(jie)提升(sheng)(sheng)，學員從深度和廣度上(shang)都有質的(de)提升(sheng)(sheng)。
職(zhi)(zhi)業(ye)規劃師(shi)全程指導就業(ye)面試，長期技術支持(chi)為學員職(zhi)(zhi)場(chang)發展(zhan)保駕護航。
嚴(yan)選(xuan)企業一(yi)線的技術(shu)大咖，豐富的行(xing)業經(jing)驗鼎力相助(zhu)
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