课程介绍

贵阳千锋教育致力于培养高质量数字化技术技能人才,主要提供大学生技能培训、职后技能培训等,课程涵盖前端、Java、Python、大数据、软件测试、物联网、云计算、网络安全、Unity、区块链、UI/UE设计、影视剪辑包装、商业插画、游戏原画、全媒体运营、产品经理等。

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基础课程线下课程内容

一、python语言基础

①初识Python语言：Python语言概述和环境安装，变量、数据类型和进制，运算符和分支结构，循环结构入门，循环结构的应用

②常用数据结构和函数：字符串、列表的应用、元组和集合、字典类型的应用、函数使用入门

③函数和面向对象编程：包和模块、函数的高级用法、装饰器和生成器、面向对象编程基础、面向对象编程进阶

④Python网络数据采集：爬虫概述和页面抓取、解析页面的方式、爬取数据的持久化、 Cookie和商业IP代理、获取页面动态内容、Selenium应用详解、提升爬虫工作效率、破解验证码、爬虫框架Scrapy

二、商业数据分析

1.数据分析概述和Excel的应用：数据分析和数据分析师概述、指标和指标体系建设、 Excel的安装和快上手、 Excel中的函数和公式计算、 Excel透视表、透视图和商业数据看板

2.关系型数据库和SQL：数据库概述和MySQL的安装使用、表关系和SQL的应用、SQL数据查询详解、I窗口函数和业务场景下的数据查询、Python程序接入MySQL数据库

3.商业智能( BI)工具：MySQL其他相关知识、从Excel到Power BI 、 Power BI中的数据清洗和分析模型、 Power BI中的数据可视化和报表制作、 Power BI项目实操、认识和使用Tableau 、认识和使用fineBI 、数据思维和分析模型

4.Python数据分析：Python数据分析工具介绍、 使用NumPy实现批量数据处理、线性代数和NumPy的linalg模块、使用Pandas进行数据分析

三、机器学习算法

1.机器学习的数学基础：线性代数、微积分、率论、统计学、信息论

2.机器学习算法：机器学习概述和kNN算法、回归算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类算法和轮廓系数、集成算法、特征工程和评    价指标、机器学习项目实战

3.深度学习和神经网络：推荐系统、深度学习和tensorflow入门、 tensorflow的应用、卷积神经网络

 4.数据仓库和大数据挖掘：Hadoop生态圈、ETL工具、数据仓库、 Hive、Spark概述

四、项目实战和就业指导

1.零售/电商行业数据分析项目实战：为期5天的项目实战

2.金融风险信用评估项目实战：为期5天的项目实战

3.就业指导和模拟面试：就业期的技术和心理准备、如何制作一份优质的简历、面试流程和注意事项、一对一模拟模式企业级项目实操，打造真“功夫”

项目一

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.map映射

3.pandas数据预处理

4.Excel数据预处理

5.数据分析报

项目二

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。

业务能力

1.基纡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

项目三

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 

掌握功能

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

项目四

购物网址用户画像：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

项目五

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

1Jieba 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

项目六

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.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

项目七

（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

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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