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      Python工程師炙手可熱,各地火熱開班

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      Python應用領域廣泛,受各大企業青睞

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      大數據和人工智能紅利期,Python成職場發展助推器

      學Python人工智能+數據分析,擁有體面求職起點

      Python開發工程師工資收入情況
      平均工資 ¥ 18.3K/月
      0.7%
      4.5-6K
      4.1%
      6-8K
      5.1%
      8-10K
      21.4%
      10-15K
      24.5%
      15-20K
      31.5%
      20-30K
      11.9%
      30-50K
      Python開發工程師歷年工資變化趨勢
      2022:18250元
      2014
      2015
      2016
      2017
      2018
      2019
      2020
      2021
      2022
      20k
      17.5k
      15k
      12.5k
      10k
      *數據來源于職友集等招聘網站,數據樣本選取日期為2022年6月1日,僅作為信息展示,不作為效果承諾
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      初學編程選Python,簡單好學有成就

      Python語言簡單易懂,非常適合初學者,人生苦短,我用python

      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
      深入了解Python

      四種不同班型,滿足不同人群需求

      針對不同人群、不同需求開設不同班型,總有一款適合你

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      適學人群
      零經驗想入行,找一份好工作
      1.專業不受限,崗位薪資高
      2.沒經驗也能學,學完就能用
      脫產學習咨詢
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      適學人群
      相關開發工作,想掌握Python
      1.想學習Python語言,工作更輕松
      2.跟隨時代發展,掌握行業新技術
      在職/在校學習咨詢
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      適學人群
      數據分析相關行業,想升職漲薪
      1.構建完善的數據分析知識體系
      2.數據驅動決策,提升業務能力
      在職/在校學習咨詢
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      適學人群
      想成為AI工程師,進行自我提升
      1.突破職業瓶頸期,升職加薪
      2.成為AI人才,“錢”途不可估量
      在職/在校學習咨詢

      從基礎課程到實戰項目,所學即所用

      課程內容設置與企業招聘需求無縫貼合

      線下課程內容
      線上課程內容
      01
      Python語言基礎
      02
      商業數據分析
      03
      機器學習算法
      04
      項目實戰和就業指導
      初識Python語言
      Python語言概述和環境安裝丨變量、數據類型和進制丨運算符和分支結構丨循環結構入門丨循環結構的應用
      常用數據結構和函數
      字符串丨列表的應用丨元組和集合丨字典類型的應用丨函數使用入門
      函數和面向對象編程
      包和模塊丨函數的高級用法丨裝飾器和生成器丨面向對象編程基礎丨面向對象編程進階
      Python網絡數據采集
      爬蟲概述和頁面抓取丨解析頁面的方式丨爬取數據的持久化丨Cookie和商業IP代理丨獲取頁面動態內容丨Selenium應用詳解丨提升爬蟲工作效率丨破解驗證碼丨爬蟲框架Scrapy
      數據分析概述和Excel的應用
      數據分析和數據分析師概述丨指標和指標體系建設丨Excel的安裝和快速上手丨Excel中的函數和公式計算丨Excel透視表、透視圖和商業數據看板
      關系型數據庫和SQL
      數據庫概述和MySQL的安裝使用丨表關系和SQL的應用丨SQL數據查詢詳解丨窗口函數和業務場景下的數據查詢丨Python程序接入MySQL數據庫
      商業智能(BI)工具
      MySQL其他相關知識丨從Excel到Power BI丨Power BI中的數據清洗和分析模型丨Power BI中的數據可視化和報表制作丨Power BI項目實操丨認識和使用Tableau丨認識和使用fineBI丨數據思維和分析模型
      Python數據分析
      Python數據分析工具介紹丨使用NumPy實現批量數據處理丨線性代數和NumPy的linalg模塊丨使用Pandas進行數據分析
      機器學習的數學基礎
      線性代數丨微積分丨概率論丨統計學丨信息論
      機器學習算法
      機器學習概述和kNN算法丨回歸算法丨邏輯回歸丨樸素貝葉斯丨決策樹丨支持向量機丨聚類算法和輪廓系數丨集成算法丨特征工程和評價指標丨機器學習項目實戰
      深度學習和神經網絡
      推薦系統丨深度學習和tensorflow入門丨tensorflow的應用丨卷積神經網絡
      數據倉庫和大數據挖掘
      Hadoop生態圈丨ETL工具丨數據倉庫丨Hive丨Spark概述
      零售/電商行業數據分析項目實戰
      為期5天的項目實戰
      金融風險信用評估項目實戰
      為期5天的項目實戰
      就業指導和模擬面試
      就業期的技術和心理準備丨如何制作一份優質的簡歷丨面試流程和注意事項丨一對一模擬模式
      01
      數學基礎
      02
      經典機器學習
      03
      深度學習
      04
      強化學習
      高等數學
      什么是函數丨極限的定義丨無窮小與無窮大丨連續性與導數丨偏導數丨方向導數丨微積分的基本思想丨定積分原理丨牛頓-萊布尼茨公式丨泰勒公式及應用丨拉格朗日優化問題
      線性代數
      矩陣觀點的由來-方程可解性丨矩陣的逆丨行列式丨矩陣的向量空間與秩丨為什么要做矩陣分解丨特征值與特征向量丨基于特征值的矩陣分解丨SVD如何進行矩陣分解丨SVD在推薦系統中的應用
      概率論
      概率與頻率-古典學派丨條件概率與文氏圖丨離散隨機變量丨連續隨機變量丨什么是隨機抽樣丨從貝葉斯學派到貝葉斯推斷丨多維隨機變量丨期望及其求法丨大數定律與中心極限定律告訴我們什么丨極大似然估計丨統計推斷的做了哪些事情丨z分布與t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布檢測相關性丨f分布與回歸分析
      回歸模型
      什么是回歸丨多元回歸的定義丨解析求解-最小二乘法丨梯度下降與迭代求解原理丨手擼梯度下降丨梯度下降的改進丨模型的評估方法-r2評分丨非線性問題如何解決-泰勒級數丨回歸問題的更一般表達丨模型復雜度與擬合丨如何解決過擬合與欠擬合丨嶺回歸與lasso回歸丨sklearn中的線性回歸丨sklearn中的嶺回歸與lasso回歸丨AR模型在回歸中的應用丨回歸項目(kaggle舊金山犯罪率預測)
      分類方法
      分類問題的定義丨從回歸到分類-邏輯函數的作用丨貝葉斯推斷與似然函數丨使用最大似然進行參數估計丨邏輯斯蒂損失定義丨邏輯斯蒂梯度下降推導丨手擼邏輯斯蒂丨使用邏輯斯蒂進行手寫體識別丨文本分類問題與NLP丨復習使用樸素貝葉斯框架的推斷丨使用樸素貝葉斯進行文本分類的原理丨樸素貝葉斯進行文本分類的實例丨sklearn中樸素貝葉斯實現丨高斯貝葉斯及其應用丨項目實戰(新聞分類)丨什么是決策樹丨信息如何度量丨信息增益表達了什么?丨使用ID3算法構建決策樹丨C4.5與CART樹使用的度量方法丨CART樹如何進行回歸丨分類方法的最優化思考丨支持向量與最優分類超平面丨svm模型的構建丨svm對偶問題的轉換丨smo算法與對偶問題的求解丨核函數如何解決非線性問題丨綜合項目(使用svm進行車牌識別)
      聚類
      數據的潛在結構與聚類丨距離的度量標準丨KMeans原理丨KMeans實現丨聚類算法的評估-輪廓系數丨基于密度的聚類丨層次聚類丨綜合項目
      集成學習
      集成學習概述-弱分類與強分類丨boosting與bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推導與計算丨bagging抽樣的若干問題丨使用bagging與決策樹構建隨機森林丨隨機森林為什么有效?丨使用boosting與決策樹構建提升樹丨什么是梯度提升丨GBDT的原理與推導丨xgboost的原理與推導丨lightgbm的進一步改進丨綜合項目
      深度前饋網絡
      什么是神經網絡丨神經網絡能進行學習的原因-從XOR問題入手丨正向傳播的計算丨基于梯度的學習丨反向傳播的計算丨梯度消失與梯度爆炸-激活函數的選擇丨控制模型復雜度-神經網絡的正則化丨注意力機制
      機器學習算法
      機器學習概述和kNN算法丨回歸算法丨邏輯回歸丨樸素貝葉斯丨決策樹丨支持向量機丨聚類算法和輪廓系數丨集成算法丨特征工程和評價指標丨機器學習項目實戰
      卷積網絡
      計算機如何理解圖片丨卷積運算丨池化丨LeNet-一個完整的神經網絡結構丨卷積神經網絡的結構化輸出與數據類型丨VGG網絡-向深度邁進丨RESNET-解決退化問題作出的努力丨yolo-一次掃描完成多目標檢測丨其他流行的網絡結構介紹
      循環網絡
      綜合項目丨時間序列處理的發展和演進丨計算圖及其展開丨RNN網絡結構丨RNN如何處理時間序列丨雙向RNN丨RNN為什么起作用?丨遞歸與深度循環丨改進RNN的短視-LSTM丨使用LSTM完成詩歌生成器丨綜合項目
      置信網絡
      編碼與解碼丨什么是受限玻爾茲曼機丨受限玻爾茲曼機推導丨構建DBN丨使用DBN進行推薦與編碼丨綜合項目-廣告點擊優化
      理論基礎
      什么是強化學習丨多臂賭博機丨MDP過程丨動態規劃丨策略梯度原理
      模型實現
      什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的實現丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理與實現丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的實現丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理與實現
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      企業級項目實操,打造真“功夫”

      CREA項目研發模型開創多學科聯合項目,實力鑄就學員實戰真技能!

      • 01 項目一
      • 02 項目二
      • 03 項目三
      • 04 項目四
      • 05 項目五
      • 06 項目六
      • 07 項目七

      用戶評分自動化處理

      通過 Python 提高生產力,提高效率,使用 Python 將日常數據報表進行自動化計算,完成用戶成績的評分轉化。

      業務功能

      1.pandas 數據讀取 2. 異常數據清晰、空值處理 3.根據評分表打分 4. 本地化

      掌握能力

      1.pandas 數據分組 groupby 2.2.map 映射 3.pandas 數據預處理 4.4.Excel 數據預處理 5.數據分析報告

      淘寶用戶行為數據分析

      針對淘寶 app 的運營數據,以行業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、關聯查詢等內容。

      業務功能

      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

      掌握能力

      1.AARRR 模型 2. 電商分析常用指標 3.Pandas 數據清洗 4.Groupby 函數、交叉表、透視表 5.Matplotlib+Searborn 可視化

      金融公司風控系統

      信用風險是金融風險的主要類型。借貸場景中的評分卡是一種以分數的形式來衡量風險幾率的一種手段,也是對未來一段時間內違約、逾期、失聯概率的預測。

      業務功能

      1.獲取存量客戶及潛在客戶的數據 2.EDA 探索性數據分析 3.數據預處理 4.特征選擇 +LDA 分析 5.模型開發 6.模型評估 7. 模型實施與檢測報告

      掌握能力

      1.Pandas 數據分箱操作 2.OneHotEncoder 獨熱編碼 3.Pandas 數據清洗 4.Logistic 邏輯斯蒂回歸 5.GBDT 6.LDA

      購物網站用戶畫像

      用戶點擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對象畫像建模、數據實時計算平臺、數據離線計算平臺、推薦算法模型、協同過濾算法,使用python最流行的scikit-learn實現的聚類分析項目,達到針對不同用戶采用不同的商業推廣方案的目的。

      業務功能

      1.構建用戶畫像 2. 用戶行為分析 3. 用戶推薦系統 4. 潛在客戶挖掘

      掌握能力

      1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關聯分析 4. 協同過濾

      基于電商用戶文本挖掘

      想要用產品價值撬動一個用戶,同緯度競爭別家的先發優勢門檻太高,面對互聯網的高速發展,線下需求基本都被互聯網化,切入點可能就轉移到細分市場。

      業務功能

      1. 根據項目需求梳理分析思路 2. 數據分析 3. 撰寫分析結論和方案

      掌握能力

      1.Jieba 分詞 2.WordCloud 詞云 3. 樸素貝葉斯 4. 波士頓矩陣 5.Pandas 數據處理 6.Matplotlib+Seaborn 可視化處理 7.Logistic 回歸

      目標檢測介紹

      目標檢測,人臉識別在企業方方面面都有廣泛應用。在安防,智能家居更是前景廣闊,本案例通過學習 Opencv 與 dlib 進行目標檢測與人臉識別。

      業務功能

      1. 環境安裝 2. 人臉識別,人臉關鍵點識別 3. 視頻和攝像頭人臉識別 4. 自己訓練分類器

      掌握能力

      1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.dlib

      (深度學習)圖片風格遷移

      通過深度學習算法,制作自己的藝術抽象畫。

      業務功能

      1. 數據準備 2.Tensorflow 深度神經網絡搭建訓練 3. 模型預測

      掌握能力

      1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.CNN\RNN

      獲取項目源碼>

      千鋒Python課程顛覆升級,聚焦數據分析+AI

      技術迭代緊貼企業需求,課程優勢秒殺同行業,學員就業優勢明顯

      • 01

        專攻數據分析+人工智能

        新課程修正了 Python 就業的主要方向為數據分析、人工智能,讓核心競爭力更突出。

      • 03

        機器學習案例化教學

        通過熟悉算法解決問題的思維方式,案例深入剖析機器學習的工作模式,理解建模中常用的方法。

      • 05

        機器學習案例化教學

        從Excel和SQL實際業務數據處理到BI商業智能。最終到Python的數據分析算法主線,由易到難,覆蓋所有課程,包含海量企業級實戰項目。

      • 02

        立足企業剛需研發

        千鋒 Python 教研院歷時一年調研分析市場及企業需求,緊貼大廠的前沿技術。讓所有學員都能達到企業級需求。

      • 04

        面向熱點緊抓痛點

        課程覆蓋Python 熱點以及程序員痛點,數據采集、數據分析、人工智能,逐層進階提升,學員從深度和廣度上都有質的提升。

      • 06

        就業指導助力職場發展

        職業規劃師全程指導就業面試,長期技術支持為學員職場發展保駕護航。

      查看課程升級大綱

      企業技術大咖講師團,豐富經驗傾囊相授

      嚴選企業一線的技術大咖,豐富的行業經驗鼎力相助

      領取Python人工智能+數據分析學習視頻

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      20000余家服務企業,多種招聘方式組合推進

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      企業雙選會
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      與企業簽訂人才培養協議,按需求定制培養軟件人才。
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      整合企業招聘資源,搭建互聯網行業人才輸送平臺,20000 余家服務企業對千鋒學員打開職場通道。
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      企業定期上門招聘,在畢業班進行人才選撥。
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      就業老師以企業 HR 人脈為渠道,將學員簡歷推送至 HR 手中。
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