通過熟悉算法解決問題的思維方式,深入剖析機器的工作模式,理解建模中常用方法
從Excel商業(yè)智能到Sql實際業(yè)務(wù)處理,最終到Python的數(shù)據(jù)分析算法主線, 包含企業(yè)級實戰(zhàn)項目
課程覆蓋Python 培訓(xùn)熱點以及程序員痛點,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、人工智能,逐層進(jìn)階提高
Python 教研院調(diào)研分析市場及企業(yè)需求,緊貼大廠技術(shù)要求。讓所有學(xué)員都能達(dá)到企業(yè)級需求
基礎(chǔ)課、專業(yè)課、項目課、企業(yè)課、就業(yè)課、職后課六個維度多方面助力學(xué)員從學(xué)習(xí)到職場發(fā)展
通過 Python 提高生產(chǎn)力,提效率,使用 Python 將日常數(shù)據(jù)報表進(jìn)行自動化計算,完成用戶成績的評分轉(zhuǎn)化
業(yè)務(wù)功能:1.pandas 數(shù)據(jù)讀取 2. 異常數(shù)據(jù)清晰、空值處理 3.根據(jù)評分表打分 4. 本地化
掌握能力:1.pandas 數(shù)據(jù)分組 groupby 2.map 映射 3.pandas 數(shù)據(jù)預(yù)處理 4.4.Excel 數(shù)據(jù)預(yù)處理 5.數(shù)據(jù)分析報告
用戶點擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對象畫像建模、數(shù)據(jù)實時計算平臺、數(shù)據(jù)離線計算平臺等,使用python的scikit-learn實現(xiàn)的聚類分析項目,達(dá)到針對不同用戶采用不同的商業(yè)推廣方案的目的
業(yè)務(wù)功能:1.構(gòu)建用戶畫像 2. 用戶行為分析 3. 用戶推薦系統(tǒng) 4. 潛在客戶挖掘
掌握能力:1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關(guān)聯(lián)分析 4. 協(xié)同過濾
門面
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