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学Python人工智能+数据分析，拥有体面求职起点
Python语言简单易懂，非常适合初学者，人生苦短，我用python
针对不同人群、不同需求开设不同班型，总有一款适合你
课程内容设置与企业招聘需求无缝贴合
CREA项目研发模型开创多学科联合项目，实力铸就学员实战真技能！
通过 Python 提高生产力，提高效率，使用 Python 将日常数据报表进行自动化计算，完成用户成绩的评分转化。
1.pandas 数据读取 2. 异常数据清晰、空值处理 3.根据评分表打分 4. 本地化
1.pandas 数据分组 groupby 2.2.map 映射 3.pandas 数据预处理 4.4.Excel 数据预处理 5.数据分析报告
针对淘宝 app 的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，本项目使用的分析工具以 MySQL 为主，涉及分组汇总、引用变量、视图、关联查询等内容。
1. 基于 AARRR 漏斗模型，使用常见电商分析指标 2. 找到用户对不同种类商品的偏好，制定针对不同商品的营销策略
1.AARRR 模型 2. 电商分析常用指标 3.Pandas 数据清洗 4.Groupby 函数、交叉表、透视表 5.Matplotlib+Searborn 可视化
信用风险是金融风险的主要类型。借贷场景中的评分卡是一种以分数的形式来衡量风险几率的一种手段，也是对未来一段时间内违约、逾期、失联概率的预测。
1.获取存量客户及潜在客户的数据 2.EDA 探索性数据分析 3.数据预处理 4.特征选择 +LDA 分析 5.模型开发 6.模型评估 7. 模型实施与检测报告
1.Pandas 数据分箱操作 2.OneHotEncoder 独热编码 3.Pandas 数据清洗 4.Logistic 逻辑斯蒂回归 5.GBDT 6.LDA
用户点击流日志收集、用户画像建模、推荐对象画像建模、数据实时计算平台、数据离线计算平台、推荐算法模型、协同过滤算法，使用python最流行的scikit-learn实现的聚类分析项目，达到针对不同用户采用不同的商业推广方案的目的。
1.构建用户画像 2. 用户行为分析 3. 用户推荐系统 4. 潜在客户挖掘
1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 关联分析 4. 协同过滤
想要用产品价值撬动一个用户，同纬度竞争别家的先发优势门槛太高，面对互联网的高速发展，线下需求基本都被互联网化，切入点可能就转移到细分市场。
1. 根据项目需求梳理分析思路 2. 数据分析 3. 撰写分析结论和方案
1.Jieba 分词 2.WordCloud 词云 3. 朴素贝叶斯 4. 波士顿矩阵 5.Pandas 数据处理 6.Matplotlib+Seaborn 可视化处理 7.Logistic 回归
目标检测，人脸识别在企业方方面面都有广泛应用。在安防，智能家居更是前景广阔，本案例通过学习 Opencv 与 dlib 进行目标检测与人脸识别。
1. 环境安装 2. 人脸识别，人脸关键点识别 3. 视频和摄像头人脸识别 4. 自己训练分类器
1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.dlib
通过深度学习算法，制作自己的艺术抽象画。
1. 数据准备 2.Tensorflow 深度神经网络搭建训练 3. 模型预测
1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.CNN\RNN
技术迭代紧贴企业需求，课程优势秒杀同行业，学员就业优势明显
新课程修正了 Python 就业的主要方向为数据分析、人工智能，让核心竞争力更突出。
通过熟悉算法解决问题的思维方式，案例深入剖析机器学习的工作模式，理解建模中常用的方法。
从Excel和SQL实际业务数据处理到BI商业智能。最终到Python的数据分析算法主线，由易到难，覆盖所有课程，包含海量企业级实战项目。
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