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Python工程師炙手可熱，各地火熱開班

  • 北京 Python人工智能+數(shù)據(jù)分析 2020-09-07開班 預(yù)約搶座
  • 北京 Python人工智能+數(shù)據(jù)分析 2020-09-07開班 預(yù)約搶座
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  • 北京 Python人工智能+數(shù)據(jù)分析 2020-09-07開班 預(yù)約搶座
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Java培訓(xùn)機構(gòu)

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Python應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，受各大企業(yè)青睞

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網(wǎng)站開發(fā)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲

運維開發(fā)

自動化測試

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大數(shù)據(jù)和人工智能紅利期，Python成職場發(fā)展助推器

學(xué)Python人工智能+數(shù)據(jù)分析，擁有體面求職起點

Python開發(fā)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(fā)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(shù)據(jù)來源于職友集等招聘網(wǎng)站，數(shù)據(jù)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
了解更多行業(yè)前景>

初學(xué)編程選Python，簡單好學(xué)有成就

Python語言簡單易懂，非常適合初學(xué)者，人生苦短，我用python

簡單易學(xué)
更接近人類使用的自然語言
完整的社區(qū)生態(tài)系統(tǒng)
為學(xué)習(xí)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(shè)不同班型，總有一款適合你

python培訓(xùn)機構(gòu)
適學(xué)人群
零經(jīng)驗想入行，找一份好工作
1.專業(yè)不受限，崗位薪資高
2.沒經(jīng)驗也能學(xué)，學(xué)完就能用
脫產(chǎn)學(xué)習(xí)咨詢
python培訓(xùn)機構(gòu)
適學(xué)人群
相關(guān)開發(fā)工作，想掌握Python
1.想學(xué)習(xí)Python語言，工作更輕松
2.跟隨時代發(fā)展，掌握行業(yè)新技術(shù)
在職/在校學(xué)習(xí)咨詢
python培訓(xùn)機構(gòu)
適學(xué)人群
數(shù)據(jù)分析相關(guān)行業(yè)，想升職漲薪
1.構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)分析知識體系
2.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提升業(yè)務(wù)能力
在職/在校學(xué)習(xí)咨詢
python培訓(xùn)機構(gòu)
適學(xué)人群
想成為AI工程師，進行自我提升
1.突破職業(yè)瓶頸期，升職加薪
2.成為AI人才，“錢”途不可估量
在職/在校學(xué)習(xí)咨詢

從基礎(chǔ)課程到實戰(zhàn)項目，所學(xué)即所用

課程內(nèi)容設(shè)置與企業(yè)招聘需求無縫貼合

線下課程內(nèi)容
線上課程內(nèi)容
01
Python語言基礎(chǔ)
02
商業(yè)數(shù)據(jù)分析
03
機器學(xué)習(xí)算法
04
項目實戰(zhàn)和就業(yè)指導(dǎo)
初識Python語言
Python語言概述和環(huán)境安裝丨變量、數(shù)據(jù)類型和進制丨運算符和分支結(jié)構(gòu)丨循環(huán)結(jié)構(gòu)入門丨循環(huán)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用
常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)
字符串丨列表的應(yīng)用丨元組和集合丨字典類型的應(yīng)用丨函數(shù)使用入門
函數(shù)和面向?qū)ο缶幊?/div>
包和模塊丨函數(shù)的高級用法丨裝飾器和生成器丨面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)丨面向?qū)ο缶幊踢M階
Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集
爬蟲概述和頁面抓取丨解析頁面的方式丨爬取數(shù)據(jù)的持久化丨Cookie和商業(yè)IP代理丨獲取頁面動態(tài)內(nèi)容丨Selenium應(yīng)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(shù)據(jù)分析概述和Excel的應(yīng)用
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析師概述丨指標和指標體系建設(shè)丨Excel的安裝和快速上手丨Excel中的函數(shù)和公式計算丨Excel透視表、透視圖和商業(yè)數(shù)據(jù)看板
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和SQL
數(shù)據(jù)庫概述和MySQL的安裝使用丨表關(guān)系和SQL的應(yīng)用丨SQL數(shù)據(jù)查詢詳解丨窗口函數(shù)和業(yè)務(wù)場景下的數(shù)據(jù)查詢丨Python程序接入MySQL數(shù)據(jù)庫
商業(yè)智能（BI）工具
MySQL其他相關(guān)知識丨從Excel到Power BI丨Power BI中的數(shù)據(jù)清洗和分析模型丨Power BI中的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)思維和分析模型
Python數(shù)據(jù)分析
Python數(shù)據(jù)分析工具介紹丨使用NumPy實現(xiàn)批量數(shù)據(jù)處理丨線性代數(shù)和NumPy的linalg模塊丨使用Pandas進行數(shù)據(jù)分析
機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
線性代數(shù)丨微積分丨概率論丨統(tǒng)計學(xué)丨信息論
機器學(xué)習(xí)算法
機器學(xué)習(xí)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(shù)丨集成算法丨特征工程和評價指標丨機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
推薦系統(tǒng)丨深度學(xué)習(xí)和tensorflow入門丨tensorflow的應(yīng)用丨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)挖掘
Hadoop生態(tài)圈丨ETL工具丨數(shù)據(jù)倉庫丨Hive丨Spark概述
零售/電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析項目實戰(zhàn)
為期5天的項目實戰(zhàn)
金融風險信用評估項目實戰(zhàn)
為期5天的項目實戰(zhàn)
就業(yè)指導(dǎo)和模擬面試
就業(yè)期的技術(shù)和心理準備丨如何制作一份優(yōu)質(zhì)的簡歷丨面試流程和注意事項丨一對一模擬模式
01
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
02
經(jīng)典機器學(xué)習(xí)
03
深度學(xué)習(xí)
04
強化學(xué)習(xí)
高等數(shù)學(xué)
什么是函數(shù)丨極限的定義丨無窮小與無窮大丨連續(xù)性與導(dǎo)數(shù)丨偏導(dǎo)數(shù)丨方向?qū)?shù)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(yīng)用丨拉格朗日優(yōu)化問題
線性代數(shù)
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(tǒng)中的應(yīng)用
概率論
概率與頻率-古典學(xué)派丨條件概率與文氏圖丨離散隨機變量丨連續(xù)隨機變量丨什么是隨機抽樣丨從貝葉斯學(xué)派到貝葉斯推斷丨多維隨機變量丨期望及其求法丨大數(shù)定律與中心極限定律告訴我們什么丨極大似然估計丨統(tǒng)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(guān)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(shù)丨回歸問題的更一般表達丨模型復(fù)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(yīng)用丨回歸項目（kaggle舊金山犯罪率預(yù)測）
分類方法
分類問題的定義丨從回歸到分類-邏輯函數(shù)的作用丨貝葉斯推斷與似然函數(shù)丨使用最大似然進行參數(shù)估計丨邏輯斯蒂損失定義丨邏輯斯蒂梯度下降推導(dǎo)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(fù)習(xí)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(xiàn)丨高斯貝葉斯及其應(yīng)用丨項目實戰(zhàn)（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(gòu)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(yōu)化思考丨支持向量與最優(yōu)分類超平面丨svm模型的構(gòu)建丨svm對偶問題的轉(zhuǎn)換丨smo算法與對偶問題的求解丨核函數(shù)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(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)與聚類丨距離的度量標準丨KMeans原理丨KMeans實現(xiàn)丨聚類算法的評估-輪廓系數(shù)丨基于密度的聚類丨層次聚類丨綜合項目
集成學(xué)習(xí)
集成學(xué)習(xí)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(dǎo)與計算丨bagging抽樣的若干問題丨使用bagging與決策樹構(gòu)建隨機森林丨隨機森林為什么有效？丨使用boosting與決策樹構(gòu)建提升樹丨什么是梯度提升丨GBDT的原理與推導(dǎo)丨xgboost的原理與推導(dǎo)丨lightgbm的進一步改進丨綜合項目
深度前饋網(wǎng)絡(luò)
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)丨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能進行學(xué)習(xí)的原因-從XOR問題入手丨正向傳播的計算丨基于梯度的學(xué)習(xí)丨反向傳播的計算丨梯度消失與梯度爆炸-激活函數(shù)的選擇丨控制模型復(fù)雜度-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化丨注意力機制
機器學(xué)習(xí)算法
機器學(xué)習(xí)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(shù)丨集成算法丨特征工程和評價指標丨機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)
卷積網(wǎng)絡(luò)
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(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)丨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)化輸出與數(shù)據(jù)類型丨VGG網(wǎng)絡(luò)-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(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹
循環(huán)網(wǎng)絡(luò)
綜合項目丨時間序列處理的發(fā)展和演進丨計算圖及其展開丨RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(huán)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(wǎng)絡(luò)
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(dǎo)丨構(gòu)建DBN丨使用DBN進行推薦與編碼丨綜合項目-廣告點擊優(yōu)化
理論基礎(chǔ)
什么是強化學(xué)習(xí)丨多臂賭博機丨MDP過程丨動態(tài)規(guī)劃丨策略梯度原理
模型實現(xiàn)
什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的實現(xiàn)丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理與實現(xiàn)丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的實現(xiàn)丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理與實現(xiàn)
獲取完整課程大綱>

企業(yè)級項目實操，打造真“功夫”

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！

  • 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(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。

業(yè)務(wù)功能

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

掌握能力

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

淘寶用戶行為數(shù)據(jù)分析

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。

業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)清洗 4.Groupby 函數(shù)、交叉表、透視表 5.Matplotlib+Searborn 可視化

金融公司風控系統(tǒng)

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(shù)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(nèi)違約、逾期、失聯(lián)概率的預(yù)測。

業(yè)務(wù)功能

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

掌握能力

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

購物網(wǎng)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(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。

業(yè)務(wù)功能

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

掌握能力

1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關(guān)聯(lián)分析 4. 協(xié)同過濾

基于電商用戶文本挖掘

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。

業(yè)務(wù)功能

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

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(shù)據(jù)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(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。

業(yè)務(wù)功能

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

掌握能力

1.Tensorflow 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.Opencv 4.dlib

（深度學(xué)習(xí)）圖片風格遷移

通過深度學(xué)習(xí)算法，制作自己的藝術(shù)抽象畫。

業(yè)務(wù)功能

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

掌握能力

1.Tensorflow 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.Opencv 4.CNN\RNN

獲取項目源碼>

千鋒Python課程顛覆升級，聚焦數(shù)據(jù)分析+AI

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

  • 01

    專攻數(shù)據(jù)分析+人工智能

    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。

  • 03

    機器學(xué)習(xí)案例化教學(xué)

    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。

  • 05

    機器學(xué)習(xí)案例化教學(xué)

    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。

  • 02

    立足企業(yè)剛需研發(fā)

    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。

  • 04

    面向熱點緊抓痛點

    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。

  • 06

    就業(yè)指導(dǎo)助力職場發(fā)展

    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。

查看課程升級大綱

企業(yè)技術(shù)大咖講師團，豐富經(jīng)驗傾囊相授

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

領(lǐng)取Python人工智能+數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)視頻

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Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集
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快速搞定Excel數(shù)據(jù)分析
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Python全新Swiper項目從入門到實戰(zhàn)
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機器學(xué)習(xí)Sklearn全套教程
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20000余家服務(wù)企業(yè)，多種招聘方式組合推進

人才定制
企業(yè)雙選會
上門招聘
企業(yè)內(nèi)推
求職服務(wù)
python培訓(xùn)
與企業(yè)簽訂人才培養(yǎng)協(xié)議，按需求定制培養(yǎng)軟件人才。
python培訓(xùn)
整合企業(yè)招聘資源，搭建互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才輸送平臺，20000 余家服務(wù)企業(yè)對千鋒學(xué)員打開職場通道。
python培訓(xùn)
企業(yè)定期上門招聘，在畢業(yè)班進行人才選撥。
python培訓(xùn)
就業(yè)老師以企業(yè) HR 人脈為渠道，將學(xué)員簡歷推送至 HR 手中。
python培訓(xùn)
一地學(xué)習(xí)多地擇業(yè)，同城異地自主選擇。
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