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Python工程師炙手可熱,各地火熱開(kāi)班

  • 北京 Python人工智能+數據分析 2020-09-07開(kāi)班 預約搶座
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Python應用領(lǐng)域廣泛,受各大企業(yè)青睞

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大數據和人工智能紅利期,Python成職場(chǎng)發(fā)展助推器

學(xué)Python人工智能+數據分析,擁有體面求職起點(diǎn)

Python開(kāi)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(kāi)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
*數據來(lái)源于職友集等招聘網(wǎng)站,數據樣本選取日期為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(jiǎn)單好學(xué)有成就

Python語(yǔ)言簡(jiǎn)單易懂,非常適合初學(xué)者,人生苦短,我用python

簡(jiǎn)單易學(xué)
更接近人類(lèi)使用的自然語(yǔ)言
完整的社區生態(tài)系統
為學(xué)習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(mǎn)足不同人群需求

針對不同人群、不同需求開(kāi)設不同班型,總有一款適合你

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適學(xué)人群
零經(jīng)驗想入行,找一份好工作
1.專(zhuān)業(yè)不受限,崗位薪資高
2.沒(méi)經(jīng)驗也能學(xué),學(xué)完就能用
脫產(chǎn)學(xué)習咨詢(xún)
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適學(xué)人群
相關(guān)開(kāi)發(fā)工作,想掌握Python
1.想學(xué)習Python語(yǔ)言,工作更輕松
2.跟隨時(shí)代發(fā)展,掌握行業(yè)新技術(shù)
在職/在校學(xué)習咨詢(xún)
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適學(xué)人群
數據分析相關(guān)行業(yè),想升職漲薪
1.構建完善的數據分析知識體系
2.數據驅動(dòng)決策,提升業(yè)務(wù)能力
在職/在校學(xué)習咨詢(xún)
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適學(xué)人群
想成為AI工程師,進(jìn)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(qián)”途不可估量
在職/在校學(xué)習咨詢(xún)

從基礎課程到實(shí)戰項目,所學(xué)即所用

課程內容設置與企業(yè)招聘需求無(wú)縫貼合

線(xiàn)下課程內容
線(xiàn)上課程內容
01
Python語(yǔ)言基礎
02
商業(yè)數據分析
03
機器學(xué)習算法
04
項目實(shí)戰和就業(yè)指導
初識Python語(yǔ)言
Python語(yǔ)言概述和環(huán)境安裝丨變量、數據類(lèi)型和進(jìn)制丨運算符和分支結構丨循環(huán)結構入門(mén)丨循環(huán)結構的應用
常用數據結構和函數
字符串丨列表的應用丨元組和集合丨字典類(lèi)型的應用丨函數使用入門(mén)
函數和面向對象編程
包和模塊丨函數的高級用法丨裝飾器和生成器丨面向對象編程基礎丨面向對象編程進(jìn)階
Python網(wǎng)絡(luò )數據采集
爬蟲(chóng)概述和頁(yè)面抓取丨解析頁(yè)面的方式丨爬取數據的持久化丨Cookie和商業(yè)IP代理丨獲取頁(yè)面動(dòng)態(tài)內容丨Selenium應用詳解丨提升爬蟲(chóng)工作效率丨破解驗證碼丨爬蟲(chóng)框架Scrapy
數據分析概述和Excel的應用
數據分析和數據分析師概述丨指標和指標體系建設丨Excel的安裝和快速上手丨Excel中的函數和公式計算丨Excel透視表、透視圖和商業(yè)數據看板
關(guān)系型數據庫和SQL
數據庫概述和MySQL的安裝使用丨表關(guān)系和SQL的應用丨SQL數據查詢(xún)詳解丨窗口函數和業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數據查詢(xún)丨Python程序接入MySQL數據庫
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中的數據清洗和分析模型丨Power BI中的數據可視化和報表制作丨Power BI項目實(shí)操丨認識和使用Tableau丨認識和使用fineBI丨數據思維和分析模型
Python數據分析
Python數據分析工具介紹丨使用NumPy實(shí)現批量數據處理丨線(xiàn)性代數和NumPy的linalg模塊丨使用Pandas進(jìn)行數據分析
機器學(xué)習的數學(xué)基礎
線(xiàn)性代數丨微積分丨概率論丨統計學(xué)丨信息論
機器學(xué)習算法
機器學(xué)習概述和kNN算法丨回歸算法丨邏輯回歸丨樸素貝葉斯丨決策樹(shù)丨支持向量機丨聚類(lèi)算法和輪廓系數丨集成算法丨特征工程和評價(jià)指標丨機器學(xué)習項目實(shí)戰
深度學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
推薦系統丨深度學(xué)習和tensorflow入門(mén)丨tensorflow的應用丨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
數據倉庫和大數據挖掘
Hadoop生態(tài)圈丨ETL工具丨數據倉庫丨Hive丨Spark概述
零售/電商行業(yè)數據分析項目實(shí)戰
為期5天的項目實(shí)戰
金融風(fēng)險信用評估項目實(shí)戰
為期5天的項目實(shí)戰
就業(yè)指導和模擬面試
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(jiǎn)歷丨面試流程和注意事項丨一對一模擬模式
01
數學(xué)基礎
02
經(jīng)典機器學(xué)習
03
深度學(xué)習
04
強化學(xué)習
高等數學(xué)
什么是函數丨極限的定義丨無(wú)窮小與無(wú)窮大丨連續性與導數丨偏導數丨方向導數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用丨拉格朗日優(yōu)化問(wèn)題
線(xiàn)性代數
矩陣觀(guān)點(diǎn)的由來(lái)-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(jìn)行矩陣分解丨SVD在推薦系統中的應用
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定律與中心極限定律告訴我們什么丨極大似然估計丨統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(jìn)丨模型的評估方法-r2評分丨非線(xiàn)性問(wèn)題如何解決-泰勒級數丨回歸問(wèn)題的更一般表達丨模型復雜度與擬合丨如何解決過(guò)擬合與欠擬合丨嶺回歸與lasso回歸丨sklearn中的線(xiàn)性回歸丨sklearn中的嶺回歸與lasso回歸丨AR模型在回歸中的應用丨回歸項目(kaggle舊金山犯罪率預測)
分類(lèi)方法
分類(lèi)問(wèn)題的定義丨從回歸到分類(lèi)-邏輯函數的作用丨貝葉斯推斷與似然函數丨使用最大似然進(jìn)行參數估計丨邏輯斯蒂損失定義丨邏輯斯蒂梯度下降推導丨手擼邏輯斯蒂丨使用邏輯斯蒂進(jìn)行手寫(xiě)體識別丨文本分類(lèi)問(wèn)題與NLP丨復習使用樸素貝葉斯框架的推斷丨使用樸素貝葉斯進(jìn)行文本分類(lèi)的原理丨樸素貝葉斯進(jìn)行文本分類(lèi)的實(shí)例丨sklearn中樸素貝葉斯實(shí)現丨高斯貝葉斯及其應用丨項目實(shí)戰(新聞分類(lèi))丨什么是決策樹(shù)丨信息如何度量丨信息增益表達了什么?丨使用ID3算法構建決策樹(shù)丨C4.5與CART樹(shù)使用的度量方法丨CART樹(shù)如何進(jìn)行回歸丨分類(lèi)方法的最優(yōu)化思考丨支持向量與最優(yōu)分類(lèi)超平面丨svm模型的構建丨svm對偶問(wèn)題的轉換丨smo算法與對偶問(wèn)題的求解丨核函數如何解決非線(xiàn)性問(wèn)題丨綜合項目(使用svm進(jìn)行車(chē)牌識別)
聚類(lèi)
數據的潛在結構與聚類(lèi)丨距離的度量標準丨KMeans原理丨KMeans實(shí)現丨聚類(lèi)算法的評估-輪廓系數丨基于密度的聚類(lèi)丨層次聚類(lèi)丨綜合項目
集成學(xué)習
集成學(xué)習概述-弱分類(lèi)與強分類(lèi)丨boosting與bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推導與計算丨bagging抽樣的若干問(wèn)題丨使用bagging與決策樹(shù)構建隨機森林丨隨機森林為什么有效?丨使用boosting與決策樹(shù)構建提升樹(shù)丨什么是梯度提升丨GBDT的原理與推導丨xgboost的原理與推導丨lightgbm的進(jìn)一步改進(jìn)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(jìn)行學(xué)習的原因-從XOR問(wèn)題入手丨正向傳播的計算丨基于梯度的學(xué)習丨反向傳播的計算丨梯度消失與梯度爆炸-激活函數的選擇丨控制模型復雜度-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的正則化丨注意力機制
機器學(xué)習算法
機器學(xué)習概述和kNN算法丨回歸算法丨邏輯回歸丨樸素貝葉斯丨決策樹(shù)丨支持向量機丨聚類(lèi)算法和輪廓系數丨集成算法丨特征工程和評價(jià)指標丨機器學(xué)習項目實(shí)戰
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(gè)完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構丨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構化輸出與數據類(lèi)型丨VGG網(wǎng)絡(luò )-向深度邁進(jìn)丨RESNET-解決退化問(wèn)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 )結構介紹
循環(huán)網(wǎng)絡(luò )
綜合項目丨時(shí)間序列處理的發(fā)展和演進(jìn)丨計算圖及其展開(kāi)丨RNN網(wǎng)絡(luò )結構丨RNN如何處理時(shí)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(jìn)RNN的短視-LSTM丨使用LSTM完成詩(shī)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丨構建DBN丨使用DBN進(jìn)行推薦與編碼丨綜合項目-廣告點(diǎn)擊優(yōu)化
理論基礎
什么是強化學(xué)習丨多臂賭博機丨MDP過(guò)程丨動(dòng)態(tài)規劃丨策略梯度原理
模型實(shí)現
什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的實(shí)現丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理與實(shí)現丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的實(shí)現丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理與實(shí)現
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企業(yè)級項目實(shí)操,打造真“功夫”

CREA項目研發(fā)模型開(kāi)創(chuàng )多學(xué)科聯(lián)合項目,實(shí)力鑄就學(xué)員實(shí)戰真技能!

  • 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(hù)評分自動(dòng)化處理

通過(guò) Python 提高生產(chǎn)力,提高效率,使用 Python 將日常數據報表進(jìn)行自動(dòng)化計算,完成用戶(hù)成績(jì)的評分轉化。

業(yè)務(wù)功能

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

掌握能力

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

淘寶用戶(hù)行為數據分析

針對淘寶 app 的運營(yíng)數據,以行業(yè)常見(jiàn)指標對用戶(hù)行為進(jìn)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(xún)等內容。

業(yè)務(wù)功能

1. 基于 AARRR 漏斗模型,使用常見(jiàn)電商分析指標 2. 找到用戶(hù)對不同種類(lèi)商品的偏好,制定針對不同商品的營(yíng)銷(xiāo)策略

掌握能力

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

金融公司風(fēng)控系統

信用風(fēng)險是金融風(fēng)險的主要類(lèi)型。借貸場(chǎng)景中的評分卡是一種以分數的形式來(lái)衡量風(fēng)險幾率的一種手段,也是對未來(lái)一段時(shí)間內違約、逾期、失聯(lián)概率的預測。

業(yè)務(wù)功能

1.獲取存量客戶(hù)及潛在客戶(hù)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(kāi)發(fā) 6.模型評估 7. 模型實(shí)施與檢測報告

掌握能力

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

購物網(wǎng)站用戶(hù)畫(huà)像

用戶(hù)點(diǎn)擊流日志收集、用戶(hù)畫(huà)像建模、推薦對象畫(huà)像建模、數據實(shí)時(shí)計算平臺、數據離線(xiàn)計算平臺、推薦算法模型、協(xié)同過(guò)濾算法,使用python最流行的scikit-learn實(shí)現的聚類(lèi)分析項目,達到針對不同用戶(hù)采用不同的商業(yè)推廣方案的目的。

業(yè)務(wù)功能

1.構建用戶(hù)畫(huà)像 2. 用戶(hù)行為分析 3. 用戶(hù)推薦系統 4. 潛在客戶(hù)挖掘

掌握能力

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

基于電商用戶(hù)文本挖掘

想要用產(chǎn)品價(jià)值撬動(dòng)一個(gè)用戶(hù),同緯度競爭別家的先發(fā)優(yōu)勢門(mén)檻太高,面對互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,線(xiàn)下需求基本都被互聯(lián)網(wǎng)化,切入點(diǎn)可能就轉移到細分市場(chǎng)。

業(yè)務(wù)功能

1. 根據項目需求梳理分析思路 2. 數據分析 3. 撰寫(xiě)分析結論和方案

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 數據處理 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用。在安防,智能家居更是前景廣闊,本案例通過(guò)學(xué)習 Opencv 與 dlib 進(jìn)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(diǎn)識別 3. 視頻和攝像頭人臉識別 4. 自己訓練分類(lèi)器

掌握能力

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

(深度學(xué)習)圖片風(fēng)格遷移

通過(guò)深度學(xué)習算法,制作自己的藝術(shù)抽象畫(huà)。

業(yè)務(wù)功能

1. 數據準備 2.Tensorflow 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )搭建訓練 3. 模型預測

掌握能力

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

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千鋒Python課程顛覆升級,聚焦數據分析+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(zhuān)攻數據分析+人工智能

    新課程修正了 Python 就業(yè)的主要方向為數據分析、人工智能,讓核心競爭力更突出。

  • 03

    機器學(xué)習案例化教學(xué)

    通過(guò)熟悉算法解決問(wèn)題的思維方式,案例深入剖析機器學(xué)習的工作模式,理解建模中常用的方法。

  • 05

    機器學(xué)習案例化教學(xué)

    從Excel和SQL實(shí)際業(yè)務(wù)數據處理到BI商業(yè)智能。最終到Python的數據分析算法主線(xiàn),由易到難,覆蓋所有課程,包含海量企業(yè)級實(shí)戰項目。

  • 02

    立足企業(yè)剛需研發(fā)

    千鋒 Python 教研院歷時(shí)一年調研分析市場(chǎng)及企業(yè)需求,緊貼大廠(chǎng)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(diǎn)緊抓痛點(diǎn)

    課程覆蓋Python 熱點(diǎn)以及程序員痛點(diǎn),數據采集、數據分析、人工智能,逐層進(jìn)階提升,學(xué)員從深度和廣度上都有質(zhì)的提升。

  • 06

    就業(yè)指導助力職場(chǎng)發(fā)展

    職業(yè)規劃師全程指導就業(yè)面試,長(cháng)期技術(shù)支持為學(xué)員職場(chǎng)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(xiàn)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+數據分析學(xué)習視頻

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Python全新Swiper項目從入門(mén)到實(shí)戰
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機器學(xué)習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(jìn)

人才定制
企業(yè)雙選會(huì )
上門(mén)招聘
企業(yè)內推
求職服務(wù)
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與企業(yè)簽訂人才培養協(xié)議,按需求定制培養軟件人才。
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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(kāi)職場(chǎng)通道。
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企業(yè)定期上門(mén)招聘,在畢業(yè)班進(jìn)行人才選撥。
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就業(yè)老師以企業(yè) HR 人脈為渠道,將學(xué)員簡(jiǎn)歷推送至 HR 手中。
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一地學(xué)習多地擇業(yè),同城異地自主選擇。
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打造舒適學(xué)習環(huán)境,創(chuàng )造良好學(xué)習氛圍

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