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更接近人類使用的自然語言
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學Python人工智能+數據分析，擁有體面求職起點
Python語言簡單易懂，非常適合初學者，人生苦短，我用python
針對不同人群、不同需求開設不同班型，總有一款適合你
課程內容設置與企業招聘需求無縫貼合
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！
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。
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
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
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。
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 數據清洗 4.Groupby 函數、交叉表、透視表 5.Matplotlib+Searborn 可視化
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。
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
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
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。
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
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關聯分析 4. 協同過濾
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。
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
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，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。
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
1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.dlib
通過深度學習算法，制作自己的藝術抽象畫。
1. 數據準備 2.Tensorflow 深度神經網絡搭建訓練 3. 模型預測
1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.CNN\RNN
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
嚴選企業一線的技術大咖，豐富的行業經驗鼎力相助
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