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隨查隨看隨問答!

課程體系顛覆升級

六維全息課程

開創多學科聯合項目

CREA項目研發模型

全程面授大咖云集

百人講師天團

就業薪資持續高穩

學員就業均薪過萬

開班信息

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重磅升級!

聚焦數據+AI,全新課程顛覆升級
技術迭代優勢碾壓,就業市場強勢崛起

  • 專攻數據分析
    + 人工智能
  • 機器學習
    案例化教學
  • 拓寬課程
    深廣度
  • 立足企業
    剛需研發
  • 面向熱點
    緊抓痛點
  • 六維課程
    亮相
>_ ??新課程聚焦重攻,修正了 Python 就業的主要方向為數據分析、人工智能,讓就業時競爭力更突出。
>_ ??通過各種場景的案例設計,熟悉算法解決問題的思維方式。通過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。
>_ ??更加強大的數據分析 + 人工智能:從excel 到 sql 最終到 Python 的數據分析主線,覆蓋簡單到復雜的所有課程,包含算法的推導公式,海量的企業級實戰項目。
>_ ??課程大綱由千鋒 Python 教研院歷時一年調研,分析市場及企業需求,隨著市場需求和發展而調整,及時了解市場動態,關注大廠的前沿技術。課程內容注重層層遞進式學習準則,所有學員都可以在每個階段都有提升,達到企業級需求。
>_ ??課程全面覆蓋 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,從深度和廣度上進行質的提升。
>_ ??顛覆性升級全新課程,基礎課、專業課、項目課、企業課、就業課、職后課六個維度全面助力學員從0基礎學習到職場發展全流程提升。

新增26項

  • Excel 基礎技能
  • Excel 公式函數
  • 圖表可視化
  • 人力 & 財務分析案例
  • 商業數據分析方法
  • 商業數據分析報告
  • matplotlib API 入門
  • Figure 和 Subplot 對象
  • 線性圖與散點圖的繪制方法
  • 可視化異常處理
  • 密度圖與等高線圖
  • 頻次直方圖、數據區間劃分和分布密度
  • 圖例配置方法及常用參數
  • 顏色條配置方法和常用參數
  • subplot 多子圖繪制方法
  • 文字與注釋、自定義坐標軸方法
  • 配置文件與樣式表
  • 三維圖形繪制方法
  • 梯度提升樹概述
  • XGBoost 選擇若分類器
  • 求解目標函數
  • 參數化決策樹
  • 目標函數與樹結構的直接關系
  • XGBoost 的剪枝參數
  • XGBoost 分類樣本不均勻
  • XGBoost 客戶成交量預測

更新11項

  • Excel 基礎技能
  • Excel 公式函數
  • 圖表可視化
  • 人力 & 財務分析案例
  • 可視化異常處理
  • 密度圖與等高線圖
  • 頻次直方圖、數據區間劃分和分布密度
  • 圖例配置方法及常用參數
  • 梯度提升樹概述
  • XGBoost 選擇若分類器
  • 求解目標函數

優化4項目

  • Excel 基礎技能
  • Excel 公式函數
  • 可視化異常處理
  • 密度圖與等高線圖
  • 梯度提升樹概述
查看升級課程大綱

深度解析

時代押注AI,Python搶贏未來。 政策支持+教育改革,Python占領市場新高地

  • 小學

    山東地區小學已將Python內容納入教材

  • 高中

    浙江等地將信息技術教材編程語言替換為Python

  • 大學

    計算機二級考試加入“Python 語言程序設計”科目

  • 2016

    工信部等四部委發布《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》

  • 2017

    國務院發布《新一代人工智能發展規劃》

  • 2018

    《政府工作報告》提出“加強新一代人工智能研發應用”

了解更多

就業新聞

千鋒Python就業報道,數據真實可查。讓每一名學員滿意就業,是我們的責任

  • 2020年就業平均薪資

    ¥9863

  • 2020年應屆生平均薪資

    ¥9703

  • 2020年專科學員平均薪資

    ¥9863

  • 2020年班級就業周期

    4周

Python人工智能+數據
分析學員學習感受

在千鋒這邊試學的時候,感覺還是挺好的。老師教的東西每天都有每天的量,老師的思路很清晰,我們也學得特別明白。兩個星期過后,就接著繼續學習了。正式學習之后也感覺很充實,這邊的學習氣氛很不錯,老師對我們做輔導都很認真,每天學到的東西挺多的。

在千鋒學習四個月的時間一轉眼就過去了,可能你在這四個月期間不會覺得有什么感受,等到這四個月結束之后,你會覺得自己真的收獲了很多,你的能力也能達到你需求的高度。在千鋒學習這段時間,影響最大的是尹老師,在他的引導下我成長迅速,很感謝。

來千鋒學習一段時間了,學習編程每天對著電腦寫代碼,必須要認真仔細。每天都過的很充實。老師講課由淺入深,循序漸進地讓我們掌握知識,理論結合實踐,真的受益匪淺。這段時間我認識了很多同學,我們來自不同地區,因為共同理想而走在一起,有艱苦有歡樂,但不管怎樣,我們都微笑著面對。

明天就是一階段的考核,希望可以不辜負這一個月的努力,我始終相信,有付出就會有回報,一分耕耘一分收獲,耕種夢想,成就未來,加油!非常感謝各位老師的幫助和鼓勵,我學到了很多,也領悟了很多。接下來的日子里,我會更加的努力學習。

千鋒1811期JavaEE+分布式開發班學員就業信息

班級 姓名 學歷 入職單位 薪資
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選擇技巧

長久以來,千鋒口碑穩步上升,因為我們目標明確很簡單,讓學員能夠安心學習,快速就業

  • 千鋒教育
  • 機構1
  • 機構2
  • 課程研發
  • 六維課程

    研發六維全息課程,長期市場調研+大廠協助研發,每年兩次大型革新升級,融合阿里課程,提升架構開發能力,完成從全棧工程師到架構師的進階培養

  • 持續細化

    課程骨架不會有大的改動,會持續細化知識點,在一個大的框架內做局部調整,有一定的研發能力,但局限于課程結構,無法突破中級程序員瓶頸

  • 搬運能手

    沒有獨立課程研發能力,課程升級直接抄襲,但實際授課內容與課綱并不相符,學員最終只學到前端初級知識

  • 授課方式
  • 全程面授

    堅持全程面授,靈活照顧到班級每一位學員的學習需求,形成“逼著學,比著學”的良好氛圍

  • 面授+視頻

    組合教學會導致一部分課程學習的相對好,但另一部分課程學習效果很差,班級學習進度難以統一,最終水平參差不齊

  • 視頻授課

    以最小的成本教學,弊端嚴重,因此口碑越來越差,因為視頻授課局限性太大,脫產學習靠視頻授課本就是自我浪費

  • 項目實戰
  • 聯合開發

    成立大廠技術聯盟,引進大廠真實項目,嚴格執行技術查重,篩選優質項目,最終學員需要完成從項目立項到上線部署的全流程聯合開發,能獨立承接企業需求

  • 量大質次

    項目技術重合嚴重,多為自研小項目或行業淘汰項目,質量缺陷以數量填補,大幅增加項目數量與項目時長,但很難從核心技術上提升學員開發能力

  • 比重偏低

    不重視項目研發能力,以教學階段小項目為主,多為階段性歸納項目,完整項目少,項目課程內容偏低,學員開發能力差,無法獨立勝任企業開發需求

  • 師資團隊
  • 王炸組合

    百人天團+名企講師,必須具備大型項目開發能力與授課能力,講師錄用率低于5%

  • 參差不齊

    授課模式多樣,講師水平不一,進班學習全靠運氣

  • 照本宣科

    視頻授課形成固定模式,講師只需按照套路講課即可,純屬例行教學

  • 教學管理
  • 全天無休

    總監級講師全程面授,強師007答疑,智能AI系統輔學,無死角解決學習問題

  • 助教盯班

    非講課時段助教盯班,簡單問題可以答疑,但高難度問題只能遺留成為隱患

  • 放養策略

    整體學習內容較淺,一個助教管理多個班級,很少解決技術難題

  • 培訓周期
  • 科學合理

    學習周期是根據授課進度、課程深度與講師水平,經過多年教研探索推導而出,讓學員學好技術并且能夠高薪就業

  • 周期過長

    學習周期過長,導致錯失很多就業機會,變相增加學習成本,面授+視頻授課降低學習效率,延誤學員就業

  • 周期過短

    視頻授課本就降低效率,加上學習時間過短,導致學員無法吃透知識點,就業困難,甚至入職無法勝任崗位需求

  • 就業結果
  • 高快穩準

    薪資高、就業快、發展穩,部分學員入職即Leader,行業有口皆碑,這是上面所有環節層層疊加的良好結果

  • 避重就輕

    把注意力吸引到課程,讓人忽視就業,但課程本就為就業服務,二者是相互驗證的關系,避開就業談課程等于耍流氓

  • 混淆視聽

    就業水平行業偏低,以行業招聘薪資混淆視聽,不敢公布學員就業真實薪資,無法承諾學員畢業即可就業

  • 職后提升
  • 持續提升

    重磅升級六維全息課程!職后課跟隨行業熱門技術定期升級,學員可終身免費持續學習

  • 待遇不同

    優秀學員返校參加講座,普通學員不配擁有姓名,想要提升只能再次購買相關課程

  • 空白區域

    沒有能力涉足職后相關課程,學員職場提升只能依靠自學購買其他課程

課程解讀

千鋒教研中臺戰略發布。Python人工智能+數據分析課程顛覆升級

聚焦重攻!顛覆升級!六維全息課程覆蓋職場就業與職后發展!

課程階段 課程內容 課程案例 掌握技能
Python入門(1周) 用Python模塊turtle繪圖 多啦A夢 '海龜'繪圖turtle的使用
小黃人
PIL的使用 拼圖 對圖片的處理
圖片鏡像
石雕圖
Python操作excel 篩選excel文件中的數據 快速便捷操作excel表
人口統計
Python生成報表 柱狀圖 根據數據分析得出報表
餅狀圖
折線圖
漏斗圖
Python發送短信和郵件 利用互億無線觸發短信接口發送驗證碼短信 掌握發送短信的與郵件的操作,在程序中以短信或者郵件形式發送驗證碼
利用smtp發送郵件
郵件群發
快速建站(1周) HTML常用標簽 段落的顯示 掌握HTML常用標簽的結構,簡單搭建頁面
超鏈接錨點跳轉
表格數據
登陸注冊的表單
CSS常用樣式 隔行變色的表格 掌握CSS布局格式,完成簡單的頁面布局
陰影文本
照片墻
百度頁面的布局
JavaScript入門 表格數據編輯與刪除 掌握DOM 操作
掌握事件的處理
掌握請求處理
評論字數的限制
輪播圖
請求新聞列表
Flask快速建站(上) 搭建博客的基本網站 MTV框架結構的了解
對象關系映射的了解
注冊登錄的實現
Flask快速建站(下) 博客的發布 表的關系映射
評論博客
課程階段 課程內容 課程案例 掌握技能

勝任職位:初級數據分析師、數據庫管理

薪資待遇:8K-12K

商業數據可視化(5周) Excel業務分析 Excel基礎技能 數據分析基礎工具
數據分析理論體系
數據分析常用指標
數據分析報告制作
Excel數據處理
Excel函數
Excel繪圖+Excel透視表
數據分析方法論+常用指標+數據分析報告
Power BI PowerBI初級應用-可視化報告生成 PowerBI常用數據分析操作 使用PowerBI制作數據分析報告
PowerQuer數據清洗、零售業經營現狀分析
PowerBI圖表鉆取、編輯交互、餐飲銷售情況分析
PowerPivot交叉分析
PowerBI可視化
MySQL MySQL建庫和建表 掌握MySQL常用操作 使用MySQL進行數據分析
MySQL查詢操作
MySQL事務和觸發器
MySQL視圖索引
MySQL數據分析
統計學基礎 描述統計指標、估計、正態分布及其他常用分布 掌握數據分析、機器學習建模的數學理論基礎
假設檢驗、關聯分析
方差分析、相關分析
回歸分析
微積分、線性代數基礎
Tableau Tableau入門、導航、設計流程、數據類型 掌握Tableau常用操作 使用Tableau制作數據分析報告
數據源導入、數據提取、字段操作、元數據
工作表操作、Tableau運算
Teableau可視化
Teableau高級應用及銷售可視化分析
SPSS 方差、相關性、回歸分析 掌握SPSS基本操作 初步理解常用建模算法 使用SPSS完成數據建模
卡方、邏輯斯蒂回歸、評分卡
特征選擇、主成分分析
客戶畫像、用戶分群
神經網絡、決策樹、時間序列分析

勝任職位:中級數據分析師、數據倉庫

薪資待遇:10K-15K

Python數據科學(6周) Python基礎語法 安裝環境、IDE與Jupyter、第三方庫 Python語法python調用數據庫數據
注釋、行與縮緊、輸出和輸入、變量及賦值
數值、字符串、布爾值、列表、元組、集合、字典
條件語句、循環語句、Break、Continue、Pass
錯誤和異常捕捉、錯誤處理方法、異常處理方法
邏輯判斷、數字處理、序列、類型轉換、系統函數
函數定義、函數參數、默認參數、變量作用域
全局變量和局部變量、遞歸函數、匿名函數
列表生成式、生成器、高級函數:map、reduce、filter等
模塊概念介紹、模塊導入、模塊管理、自定義模塊
文件讀寫、利用Python操作文件、Json數據解析
time、calendar、datetime
類的定義、類對象、類方法
Python連接數據庫的方法及操作
Python數據清洗 數字化Python模塊Numpy python數據清洗 numpy pandas
數據分析利器Pandas
Pandas基本操作
Pandas高級操作
Pandas案例分析案例一
Pandas案例分析案例二
Python數據可視化 第三方庫:matplotlib、seaborn介紹 python的數據可視化 python的數據可視化
常用可視化圖形及使用場景
圖形選取標準
Pandas繪圖方法
高級繪圖工具PyEcharts介紹
matplotlib API入門
Figure和Subplot對象
線性圖與散點圖的繪制方法
可視化異常處理
密度圖與等高線圖
頻次直方圖、數據區間劃分和分布密度
圖例配置方法及常用參數
顏色條配置方法和常用參數
subplot多子圖繪制方法
文字與注釋、自定義坐標軸方法
配置文件與樣式表
三維圖形繪制方法
Seaborn入門
SeabornAPI介紹
子彈圖制作
環形圖制作
瀑布圖制作
Bump Char等
Echarts入門
PyEcharts API介紹
PyEcharts 繪圖介紹
Python統計分析 數據描述、數據分布與統計信息 分析預測 異常值的處理
數據角色定位、大數據存儲
最小二成估計
關于線性回歸
線性回歸與方差分析
數據分析流程
多元線性回歸的假設
正態分布的問題
異方差問題與處理
異常值問題與處理
共線性問題與處理
內生性問題與處理
logistic回歸與卡方
量大似然估計
logistic回歸解析
評分與預測
分類比例平衡問題
工具變量的使用
啞變量的處理
變量篩選

勝任崗位:高級數據分析師、數據建模、機器學習算法工程師

薪資待遇:15K-30K

機器學習(3周) Python機器學習基礎 數據挖掘與機器學習入門 機器學習算法
聚類分析
線性回歸
隨機森林
XGBoost
機器學習概念及分類
機器學習三大要素:模型、策略、算法
模型評估方法概述
KNN基本原理
KNN算法模型
距離類模型中距離的確認
選取最佳k值
模型的構建和評估
模型的優化
交叉驗證
學習曲線
歸一化
KNN模型的優化
模型優化的標準
無監督學習與聚類算法
聚類分析概述與簇的概念
距離衡量方法
SSE
聚類目標和質心計算方法
sklearn實現kmeans
MSE
輪廓系數
DBSCAN基本原理
DBSCAN算法實現
DBSCAN的sklearn實現
混淆矩陣
網絡搜索優化
過擬合與欠過擬合
決策樹算法概述及學習過程
特征依據:香濃熵、信息增益
決策樹的生成:ID3算法、C4.5算法
擬合度優化、剪枝、CART算法
決策樹的sklearn實現
金融行業商業項目實戰
Python機器學習中級 線性回歸概述
多元線性回歸原理
模型參數求解方法
回歸模型評價標準
多重共線性與嶺回歸、Lasso
非線性問題及處理方法
多項式回歸
MSE、R^2、最小二乘法、梯度下降
名為"回歸"的分類器
二元邏輯回歸的損失函數
邏輯回歸的重要參數
梯度下降求解邏輯回歸最小損失函數
概率分類器概述
樸素貝葉斯概述
不同分布下的樸素貝葉斯
高斯貝葉斯下的擬合效果與運算速度
多項式樸素貝葉斯及優化
AUC、ROC、TF-IDF
關聯規則概述:頻繁項集的產生與關聯發現
Apriori算法原理
使用Apriori算法發現頻率項集
協同過濾概述
協同過濾算法分類
基于商品的協同過濾
基于協同過濾的商品個性化推薦
Python機器學習高級 集成算法概述
隨機森林分類器的實現
機器學習調參思路
MSE、R^2、最小二乘法、梯度下降
數據處理概述
數據量綱處理:歸一化、標準化、缺失值處理
分類型數據處理:數據編碼和啞變量
連續型數據處理:二值化與分箱
特征選擇:過濾法、嵌入法、包裝法
SVM概述:SVM工作原理
SVM模型構建
線性SVM
AUC、ROC、TF-IDF
梯度提升樹概述
XGBoost選擇若分類器
求解目標函數
參數化決策樹
目標函數與樹結構的直接關系
XGBoost的剪枝參數
XGBoost分類樣本不均勻
XGBoost客戶成交量預測

勝任職位:爬蟲工程師

薪資待遇:12K-15K

數據采集(1周) 數據采集 爬蟲類庫requests介紹及使用 xpath\bs4\sjon
slenium
requests
多線程
scrapy
常見網絡請求策略及解析(xpath\bs4\json)
動態網頁提取
驗證碼、IP池(打碼平臺介紹、驗證碼解決方案)
多線程爬蟲
scrapy框架(一)
scrapy框架(二)
項目類別 項目描述 可解決的問題 可掌握的核心能力
數據采集項目實戰
項目周期:2天
開發時間:第16周
項目背景&業務邏輯 使用python的數據采集技術,對精品數據進行商品全信息的抓取及保存,為行業精品分析提供數據準備 理解數據分析師采集數據常用解決方案
掌握數據采集的開發流程
具備數據采集的開發能力
指定采集方案
并發采集處理
并發采集處理
用戶訂單預測項目實戰
項目周期:3天
開發時間:第16周
項目背景 對目標客戶的運營數據,以行業常見指標對用戶行為進行分析,包括UV、PV、新增用戶分析、漏斗流失分析、留存分析、用戶價值分析、復購分析等內容;并對數據進行建模實現用戶訂單的預測功能 理解用戶訂單預測的分析體系
掌握用戶價值分析的基本方法
掌握用戶訂單預測的常用建模方法
熟練常用數據清洗與特征工程的處理辦法
用戶價值分析
數據清洗與特征工程
模型建立
方法與實現結果
電商市場數據挖掘項目實戰
項目周期:1周
開發時間:第17周
項目背景&業務邏輯(1天) 通過對目標客戶(拜耳官方旗艦店)的蚊香市場的驅蟲市場的潛力分析、滅鼠殺蟲劑市場的機會點分析、相關競爭的產品分析及輿情分析,進而對目標客戶給出產品的調整方案 理解電商系統數據分析體系
掌握電商市場數據分析的基本思路
掌握文本分析在電商類數據分析中的應用場景
掌握常用特征預處理的思路和方法
指定分析策略(1天)
方法實現與結果(1天)
營銷活動設計及結果評價(1天)
撰寫數據分析報告(1天)
金融風險信用評估項目實戰
項目周期:1周
開發時間:第18周
項目背景&業務邏輯(1天) 信用風險是對交易對手未能履行約定合同中的義務造成經濟損失的風險,即受信人不能履行還 本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性,它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。一般來說,分數越高,風險越小。 理解金融風控系統的完整體系
掌握時間窗口類型的數據分析數據思路
掌握Logisitc回歸在風控系統的使用方法
掌握風控系統建模類的常用評估指標
熟練常用特征處理的操作方法
建模準備(1天)
數據清洗(1天)
模型訓練(0.5天)
模型評估(0.5天)
模型部署與更新(1天)
課程階段 課程內容 掌握能力 解決問題
團隊企業拓展訓練 參觀企業 企業經歷,感同身受 融入企業
對企業、公司全方位了解
企業文化
程序員工作場景體驗
企業合作項目課程 項目經理職責介紹 項目開發流程 提升面試經驗
提升工作經驗
提升項目經驗
項目介紹
項目分工
項目開發市場
項目上線部署問題
項目運行管理
項目管理課程 項目需求分析 企業真實項目管理經驗 快速進入公司項目開發角色
項目管理
項目代碼分工合作
項目上線管理
項目迭代管理
職業素養課程 專業與素養 職場專業人士 只會寫代碼的不一定是程序員 專業的程序員 職業程序員 程序開發職業‘殺手’
培養自己職業素養
該說‘不’就說‘不’
只說‘是’不說‘試一試’
課程階段 課程目錄 課程介紹 掌握能力
《企業初認知》 1、公司類型
2、企業組織架構
3、企業崗位發布及招聘流程
4、企業招聘途徑
5、對標IT職業人的綜合素養和技術
從準職業人到標準職業人,綜合素養和技能缺一不可,如何選擇適合自己的平臺成就以后的職業提升? 本課程以當下IT企業公司的文化、架構、管理、要求為切入點,并結合當下公司招聘的流程和招聘要點進行分析,讓學員一開始樹立未來職場目標的同時,更能提前做到知己知彼,穩握進入職場的入場券。 通過本課程學習熟悉公司類型,組織架構和本職位相關的工作流程以及公司招聘常用哪些招聘平臺等信息,讓學員對公司有了初步認知,清晰目標,走出舒服區,努力修煉技能,拿到職場入場券。
《市場行情分析及職業發展》 1、市場行情分析
2、崗位招聘需求分析
3、職業生涯規劃
4、技術網站拓展
本課程通過分析市場行情,把握每一季的行業動態以及深度剖析招聘崗位需求,直擊招聘需求背后的需求,在把握時機、掌握企業招人動機的前提下規劃學習從而規劃自己的職業生涯,走上事業巔峰。 通過本課程的學習了解當下知名招聘平臺全國各個城市的招聘需求數量、薪資分布崗位職責等內容并且360度解讀一名程序員的職業生涯發展路線。對從事崗位有了具體、細致的了解,從而有了清晰的規劃職業。
《企業需求及職場規則》 1、企業軟需求
2、情商提升
3、職場規則
當代大學生常說的一句話“畢業即失業”,隨著市場經濟的深入,正在進入“后學歷時代”,企業用人目的明確,本課程重點講職場“潛規則”讓學員在進入職場之前掌握職場生存、提升的精華,從而規避掉職場陷阱,穿越事業成功的新途徑。 本課程重點從公司考察的硬實力和軟實力出發分析需要掌握的技能,同時縱向橫向三位一體的從態度、言行、微笑等細節及職場潛規則等方面解讀讓準職業人了解職場法則。
《求職禮儀及面試常見問題》 1、求職禮儀
2、薪資構成解讀
3、社保及合同解讀
4、其他職場常見問題
職場禮儀可以提高人文素質,塑造你具有高尚的精神境界和高品位的文化境界。本課程核心關鍵字:溝通、情緒、壓力、態度等旨在改變人的價值觀、人生觀、個性,提高并維護自我職業形象,并延伸了很多學員在薪資以及社保等常識問題進行精講,全方位360度為職場護航。 本課程重點講解著裝、談話、儀容、薪資構成以及五險一金、合同等方面講解,從個人形象的打造到熟悉法律法規保護個人權益,進行全方位解讀,為能進入職場保駕護航。
課程階段 學習內容 掌握能力 解決問題
數據挖掘 數據挖掘策略分析 掌握數據分析、數據挖掘、分析商業數據的綜合能力 企業中數據挖掘遇到的瓶頸
數據挖掘常用指標
數據挖掘業務分析
大數據處理分析 hadoop 掌握海量數據存儲、處理、機器學習能力 人工智能海量數據數據挖掘
大數據處理技術
spark
hive
商業BI決策師 Power BI 學過商業數據收集、管理、分析從而為公司決策提供支持 提升公司決策效率和質量
數據是企業的眼睛
使企業以更快的反應應對市場變化
Tableau
商業決策案例
數據質量控制
收集、管理、分析
Android移動開發 基礎UI學習 了解基本的移動端Adroid開發 項目中移動端問題,溝通和解決得心應手
六大布局
四大組件
用戶交互界面視圖
數據存儲
動畫
自定義View
多媒體和相機
高級UI組件
網絡訪問
樣式開發
多線程通信
IOS移動開發 UIKit 了解基本的移動端IOS開發 技不壓身,移動端問題 溝通和解決得心應手
JSON
AFNetworking
UITableView
UITableViewcell
MJRefresh
MJExcetions
社交分享與登錄
消息推送
自定義控件
面向對象
內存管理
Category protocol block copy KVC/KVO ,Foundation框架
自動化運維開發 監控目標 掌握自動化運維概念和操作 Python應用的另一種方面 提升個人全面技能 深度了解項目整體運行情況
監控方法
監控核心
監控工具
監控指標
監控流程
監控報警
報警處理
自動化測試開發 對Web UI的自動化測試程序 掌握自動化測試基本技術 提升全面技術棧
對Windows窗體UI的自動化測試程序
API測試
數據庫測試
接口測試,也叫業務流程測試(包括功能模塊之間、模塊與模塊之間、子系統之間)
單元測試
性能測試(TPS吞吐量、響應速度、cpu占用率、內存占用率)
負載測試(壓力測試、強度測試、容量測試)

開創多學科聯合項目,實力鑄就學員實戰真技能!打造Python人工智能+數據分析特色生態項目庫!

  • 全學科協作

    千鋒全學科覆蓋企業項目開發前端、中臺、后臺全流程,真實承接上下游需求,高效協作。
  • 跨平臺實施

    項目交叉融合,PC端、移動端、智能終端,各平臺功能實現,技能進步看得見!
  • 真場景實操

    還原企業真實開發場景,從項目立項到部署上線全程參與,不落下每一個開發環節。
  • 高標準驗收

    超高驗收標準,以真實企業需求要求功能實現,確保項目無BUG,流暢運行。
Python人工智能+數據分析項目
項目
  • 項目一用戶評分自動化處理
  • 淘寶用戶行為數據分析
  • 金融公司風控系統
  • 購物網站用戶畫像
  • 基于電商用戶文本挖掘
  • 目標檢測介紹
  • (深度學習)圖片風格遷移

介紹:

項目描述:只給出半張人臉,使用算法,自動補全另一半人臉,想要掌握這項技能,刑偵部門素描室,往往需要經過十幾年的訓練,我們使用算法,以非常 核心技術:主要用到一系列回歸算法

業務:

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

技術應用點:

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

介紹:

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,包括 UV、PV、新增用戶分析、漏斗流失分析、留存分析、用戶價值分析、復購分析等內容; 本文使用的分析工具以 MySQL 為主,涉及分組匯總,引用變量, 視圖,關聯查詢等內容。

業務:

1. 基于 AARRR 漏斗模型,使用常見電商分析指標,從新增用戶數量、各環節轉化率、新用戶留存率三個方面進行分析 2. 確定影響新增用戶數量的因素,找到需要改進的轉化環節,發現留存現存問題 3. 研究用戶在不同時間尺度下的行為規律,找到用戶在不同時間周期下的活躍規律 4. 找出最具價值的核心付費用戶群,對這部分用戶的行為進行分析 5. 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

技術應用點:

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

介紹:

信用風險指的是交易對手未能履行約定合同中的義務造成經濟損失的風險,即受信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性,它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。一般來說,分數越高,風險越小。

業務:

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

技術應用點:

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

介紹:

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。聚類分析是機器學習中非常重要的算法,此項目主要利用 KMeans 對附近的用戶進行聚類分析,達到針對不同用戶采用不同的商業推廣方案的目的。

業務:

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

技術應用點:

1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關聯分析 4. 協同過濾

介紹:

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,如果別家體量很大,基本可以放棄。創新可能就是剩下的活路,而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。

業務:

1. 了解項目公司的背景和對接人員情況 2. 溝通明確實際的項目需求 3. 根據項目需求梳理分析思路 4. 確定分析工具和人員配置 , 進行數據分析 5. 撰寫分析結論和方案

技術應用點:

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

介紹:

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。

業務:

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

技術應用點:

1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.dlib

介紹:

通過深度學習算法,制作自己的藝術抽象畫。

業務:

1. 數據準備 2.Tensorflow 深度神經網絡搭建訓練 3. 模型預測

技術應用點:

1.Tensorflow 2. 神經網絡 3.Opencv 4.CNN\RNN

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強師天團

云集業內技術大咖,組建行業強師天團。總監級講師+企業技術官王炸組隊顛覆來襲!

由中科院計算機專家領銜組建,講師均來自百度、網易、去哪兒網等一線大廠,兼具大型項目開發經驗與教學經驗,嚴格篩選面試通過率不超過5%

總監級講師團

狄老師

原中科院項目負責人

簡介

曾精通Python、JavaEE、Android等開發語言, 2007年進入中科院西安網絡中心從事J2EE教育與研發工作,2009年擔任陜西省稅務局軟件開發培訓的《軟件架構設計》與《Oracle數據庫管理》方面的講師。 曾先后參與國家基金委基金OA項目管理系統、中科院公文平臺、軍代表輔助終端系統、空軍戰略物資智能查詢終端等大型項目。

項目經驗

GitWeb平臺 ScrapyWEB 平臺

崔老師

原國企項目技術負責人

簡介

十年以上軟件開發經驗,參與河南稅務系統、福建移動撥測系統等多款企業應用的研發。 最早將QRCode應用在手機端的人之一,參與設計了彩色二維碼。對Python下的智能圖像識別有深入的實踐。 善于根據學生特點設計課程,引導培養學生動手能力。

項目經驗

福建移動撥測項目 QRCode 智能課堂

駱老師

原國家生命科學研究所工程師

簡介

6年軟件開發經驗,5年授課經驗,先后任職于國家生命科學研究所、新晨科技股份有限公司、北京云圖微動科技有限公司等公司。 精通Java、python、jupyter、算法與數據結構、數據庫、機器學習、人工智能算法等內容,先后開發過《央視影音》、《玩圖》等項目,對于數據分析、機器學習等有深入研究。

項目經驗

機器學習圖片風格遷移 卷積神經網絡框架構建

許老師

資深Python架構師

簡介

10年以上軟硬件產品研發和管理經驗。 四川大學Java技術俱樂部創始人,在四川省網絡通信技術重點實驗室工作期間,參與2項國家自然科學基金項目、1項中國科學院中長期研究項目和多項四川省科技攻關項目。 perf-TTCN語言發明者,大規模網絡性能測量系統DMC-TS設計者和開發者。在Github上參與和維護了多個高質量開源項目,其中Python-100-Days項目上線僅半年時間就獲得了5000+星標。 精通C、Java、Python、Swift、Kotlin、Go等編程語言,擅長OOAD、系統架構、協議分析和網絡測量,曾在凹凸科技、天音通信、攀峰科技等多家公司擔任項目經理和技術顧問等職務,主持和參與過電子政務系統、KPI考核系統、P2P借貸平臺等產品的研發。

項目經驗

廣安市政府電子政務平臺業務支撐系統,技術顧問。 東亞銀行(BEA)成都分行雙向KPI考核系統,架構師。 凹凸科技成都分公司基于VPN的安全OA系統,技術顧問。
國家自然科學基金項目-”SUPA下一代互聯網體系結構研究“(項目批準號:60773102),主研。 寬帶光纖傳輸與通信網技術教育部重點實驗室(電子科技大學)開放基金課題-“基于DWDM的以太物理幀時槽交換技術研究”,主研。 國家自然科學基金項目-“三維以太城域網體系結構研究”(項目批準號:60372065),主研。
四川省網絡通信技術實驗室重點科研項目-”大規模網絡性能測試系統“,主要負責人。

榮老師

原華為高級工程師

簡介

曾在華為、聯通等大型公司從事技術研發工作。 主導并參與聯通大型結算系統,華為智能服務器健康巡檢工具等大型項目開發。主要負責數據分析機器學習和項目階段的教學。 教學幽默風趣,認真負責,深受學生喜愛。

項目經驗

聯通結算項目 華為智能服務器健康巡檢工具

招聘新聞

與18000余家企業達成人才戰略合作,搭建互聯網人才優質輸送平臺,精準匹配就業無憂

多種招聘形式組合推進,開創人才輸送新模式

名企雙選會:

整合企業招聘資源,定期舉辦名企雙選會,18000余家企業為學員打開職場通道。

人才定制:

與企業簽訂人才培養協議,按需求定制培養,學員畢業即可入職。

上門招聘:

企業定期上門招聘,在畢業班進行人才選拔,優秀學員直接錄用。

企業內推:

就業老師企業直推,學員快速面試入職。

就業共享:

一地學習全國就業,同城異地自主選擇。

學員好評,雇主滿意,才是教學真實力

千鋒學員很有特色,經過多輪面試我們發現每個學員都有自己獨特的項目,并且能夠詳細說出技術要點,與其他培訓機構學員完全不同,作為招聘者,很喜歡這種現象。

千鋒學員技能不錯、實戰能力很強,可以滿足我們中高端人才需求,相信入職之后能夠快速上手。

與千鋒是長期合作伙伴,學員整體質量不錯,能夠滿足我們的崗位需求,是一個值得信賴的培訓機構。

經過面試不難發現,學員在千鋒真的能夠學到東西,具有過硬的開發本領,并且信心十足,可以說正是企業目前急需的IT人才。

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一地學習 全國就業

· 就業體系覆蓋全國,
· 超18000家合作企業定期招聘,
· 學員就業可隨心選擇。

不同的城市
同樣的全程面授
千鋒始終在堅持

· 全國各校區講師統一管理,招聘標準一致,
· 課程大綱全范圍內定期升級更新,
· 關心學員學習質量

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  • 太原校區地址:太原市小店區長治路230號能源互聯網大廈6層
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  • 沈陽校區地址:遼寧省沈陽市渾南區世紀路16號東大軟件園B園B1座A201
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