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Python工程师炙手可热,各地火热开班

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Python应用领域广泛,受各大企业青睐

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大数据和人工智能红利期,Python成职场发展助推器

学Python人工智能+数据分析,拥有体面求职起点

Python开发工程师工资收入情况
平均工资 ¥ 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开发工程师历年工资变化趋势
2022:18250元
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
20k
17.5k
15k
12.5k
10k
*数据来源于职友集等招聘网站,数据样本选取日期为2022年6月1日,仅作为信息展示,不作为效果承诺
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初学编程选Python,简单好学有成就

Python语言简单易懂,非常适合初学者,人生苦短,我用python

简单易学
更接近人类使用的自然语言
完整的社区生态系统
为学习者和使用者提供强大的支持
丰富的第三方库
有大量功能包可以直接使用
深入了解Python

四种不同班型,满足不同人群需求

针对不同人群、不同需求开设不同班型,总有一款适合你

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适学人群
零经验想入行,找一份好工作
1.专业不受限,岗位薪资高
2.没经验也能学,学完就能用
脱产学习咨询
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适学人群
相关开发工作,想掌握Python
1.想学习Python语言,工作更轻松
2.跟随时代发展,掌握行业新技术
在职/在校学习咨询
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适学人群
数据分析相关行业,想升职涨薪
1.构建完善的数据分析知识体系
2.数据驱动决策,提升业务能力
在职/在校学习咨询
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适学人群
想成为AI工程师,进行自我提升
1.突破职业瓶颈期,升职加薪
2.成为AI人才,“钱”途不可估量
在职/在校学习咨询

从基础课程到实战项目,所学即所用

课程内容设置与企业招聘需求无缝贴合

线下课程内容
线上课程内容
01
Python语言基础
02
商业数据分析
03
机器学习算法
04
项目实战和就业指导
初识Python语言
Python语言概述和环境安装丨变量、数据类型和进制丨运算符和分支结构丨循环结构入门丨循环结构的应用
常用数据结构和函数
字符串丨列表的应用丨元组和集合丨字典类型的应用丨函数使用入门
函数和面向对象编程
包和模块丨函数的高级用法丨装饰器和生成器丨面向对象编程基础丨面向对象编程进阶
Python网络数据采集
爬虫概述和页面抓取丨解析页面的方式丨爬取数据的持久化丨Cookie和商业IP代理丨获取页面动态内容丨Selenium应用详解丨提升爬虫工作效率丨破解验证码丨爬虫框架Scrapy
数据分析概述和Excel的应用
数据分析和数据分析师概述丨指标和指标体系建设丨Excel的安装和快速上手丨Excel中的函数和公式计算丨Excel透视表、透视图和商业数据看板
关系型数据库和SQL
数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库
商业智能(BI)工具
MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型
Python数据分析
Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析
机器学习的数学基础
线性代数丨微积分丨概率论丨统计学丨信息论
机器学习算法
机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战
深度学习和神经网络
推荐系统丨深度学习和tensorflow入门丨tensorflow的应用丨卷积神经网络
数据仓库和大数据挖掘
Hadoop生态圈丨ETL工具丨数据仓库丨Hive丨Spark概述
零售/电商行业数据分析项目实战
为期5天的项目实战
金融风险信用评估项目实战
为期5天的项目实战
就业指导和模拟面试
就业期的技术和心理准备丨如何制作一份优质的简历丨面试流程和注意事项丨一对一模拟模式
01
数学基础
02
经典机器学习
03
深度学习
04
强化学习
高等数学
什么是函数丨极限的定义丨无穷小与无穷大丨连续性与导数丨偏导数丨方向导数丨微积分的基本思想丨定积分原理丨牛顿-莱布尼茨公式丨泰勒公式及应用丨拉格朗日优化问题
线性代数
矩阵观点的由来-方程可解性丨矩阵的逆丨行列式丨矩阵的向量空间与秩丨为什么要做矩阵分解丨特征值与特征向量丨基于特征值的矩阵分解丨SVD如何进行矩阵分解丨SVD在推荐系统中的应用
概率论
概率与频率-古典学派丨条件概率与文氏图丨离散随机变量丨连续随机变量丨什么是随机抽样丨从贝叶斯学派到贝叶斯推断丨多维随机变量丨期望及其求法丨大数定律与中心极限定律告诉我们什么丨极大似然估计丨统计推断的做了哪些事情丨z分布与t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布检测相关性丨f分布与回归分析
回归模型
什么是回归丨多元回归的定义丨解析求解-最小二乘法丨梯度下降与迭代求解原理丨手撸梯度下降丨梯度下降的改进丨模型的评估方法-r2评分丨非线性问题如何解决-泰勒级数丨回归问题的更一般表达丨模型复杂度与拟合丨如何解决过拟合与欠拟合丨岭回归与lasso回归丨sklearn中的线性回归丨sklearn中的岭回归与lasso回归丨AR模型在回归中的应用丨回归项目(kaggle旧金山犯罪率预测)
分类方法
分类问题的定义丨从回归到分类-逻辑函数的作用丨贝叶斯推断与似然函数丨使用最大似然进行参数估计丨逻辑斯蒂损失定义丨逻辑斯蒂梯度下降推导丨手撸逻辑斯蒂丨使用逻辑斯蒂进行手写体识别丨文本分类问题与NLP丨复习使用朴素贝叶斯框架的推断丨使用朴素贝叶斯进行文本分类的原理丨朴素贝叶斯进行文本分类的实例丨sklearn中朴素贝叶斯实现丨高斯贝叶斯及其应用丨项目实战(新闻分类)丨什么是决策树丨信息如何度量丨信息增益表达了什么?丨使用ID3算法构建决策树丨C4.5与CART树使用的度量方法丨CART树如何进行回归丨分类方法的最优化思考丨支持向量与最优分类超平面丨svm模型的构建丨svm对偶问题的转换丨smo算法与对偶问题的求解丨核函数如何解决非线性问题丨综合项目(使用svm进行车牌识别)
聚类
数据的潜在结构与聚类丨距离的度量标准丨KMeans原理丨KMeans实现丨聚类算法的评估-轮廓系数丨基于密度的聚类丨层次聚类丨综合项目
集成学习
集成学习概述-弱分类与强分类丨boosting与bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推导与计算丨bagging抽样的若干问题丨使用bagging与决策树构建随机森林丨随机森林为什么有效?丨使用boosting与决策树构建提升树丨什么是梯度提升丨GBDT的原理与推导丨xgboost的原理与推导丨lightgbm的进一步改进丨综合项目
深度前馈网络
什么是神经网络丨神经网络能进行学习的原因-从XOR问题入手丨正向传播的计算丨基于梯度的学习丨反向传播的计算丨梯度消失与梯度爆炸-激活函数的选择丨控制模型复杂度-神经网络的正则化丨注意力机制
机器学习算法
机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战
卷积网络
计算机如何理解图片丨卷积运算丨池化丨LeNet-一个完整的神经网络结构丨卷积神经网络的结构化输出与数据类型丨VGG网络-向深度迈进丨RESNET-解决退化问题作出的努力丨yolo-一次扫描完成多目标检测丨其他流行的网络结构介绍
循环网络
综合项目丨时间序列处理的发展和演进丨计算图及其展开丨RNN网络结构丨RNN如何处理时间序列丨双向RNN丨RNN为什么起作用?丨递归与深度循环丨改进RNN的短视-LSTM丨使用LSTM完成诗歌生成器丨综合项目
置信网络
编码与解码丨什么是受限玻尔兹曼机丨受限玻尔兹曼机推导丨构建DBN丨使用DBN进行推荐与编码丨综合项目-广告点击优化
理论基础
什么是强化学习丨多臂赌博机丨MDP过程丨动态规划丨策略梯度原理
模型实现
什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的实现丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理与实现丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的实现丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理与实现
获取完整课程大纲>

企业级项目实操,打造真“功夫”

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!

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

用户评分自动化处理

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。

业务功能

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

掌握能力

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

淘宝用户行为数据分析

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。

业务功能

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

掌握能力

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

金融公司风控系统

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。

业务功能

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

掌握能力

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

购物网站用户画像

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。

业务功能

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

掌握能力

1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 关联分析 4. 协同过滤

基于电商用户文本挖掘

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。

业务功能

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

掌握能力

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

目标检测介绍

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。

业务功能

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

掌握能力

1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.dlib

(深度学习)图片风格迁移

通过深度学习算法,制作自己的艺术抽象画。

业务功能

1. 数据准备 2.Tensorflow 深度神经网络搭建训练 3. 模型预测

掌握能力

1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.CNN\RNN

获取项目源码>

千锋Python课程颠覆升级,聚焦数据分析+AI

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

  • 01

    专攻数据分析+人工智能

    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。

  • 03

    机器学习案例化教学

    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。

  • 05

    机器学习案例化教学

    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。

  • 02

    立足企业刚需研发

    千锋 Python 教研院历时一年调研分析市场及企业需求,紧贴大厂的前沿技术。让所有学员都能达到企业级需求。

  • 04

    面向热点紧抓痛点

    课程覆盖Python 热点以及程序员痛点,数据采集、数据分析、人工智能,逐层进阶提升,学员从深度和广度上都有质的提升。

  • 06

    就业指导助力职场发展

    职业规划师全程指导就业面试,长期技术支持为学员职场发展保驾护航。

查看课程升级大纲

企业技术大咖讲师团,丰富经验倾囊相授

严选企业一线的技术大咖,丰富的行业经验鼎力相助

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Python全新Swiper项目从入门到实战
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20000余家服务企业,多种招聘方式组合推进

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与企业签订人才培养协议,按需求定制培养软件人才。
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整合企业招聘资源,搭建互联网行业人才输送平台,20000 余家服务企业对千锋学员打开职场通道。
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企业定期上门招聘,在毕业班进行人才选拨。
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就业老师以企业 HR 人脉为渠道,将学员简历推送至 HR 手中。
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一地学习多地择业,同城异地自主选择。
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