Python商业大数据分析就业培训
- 授课地址:博为峰全国各校区
- 授课学校:博为峰
- 关注人数:269
- 课程原价:
- 网上报名价:免费咨询元
- 课程详情
一、Python商业大数据分析就业培训课程简介
【业务数据分析->从BI商务智能->可视化分析->Python数据分析->数据仓库->Python大数据分析->Python数据挖掘->Python人工智能】 打造史上最完整的商业大数据分析教程
——我们致立于打造史上最专业最权威的数据分析师专业高端培训课程,通过线上线下,直播录播与平台结合的方式 ,让您在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上有着一个全面的提升。从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法,再到现在流行的数据可视化技术及基于Python的数据分析语言,直至时下热门的大数据分析技术。掌握全栈数据分析能力,使你成为在互联网、零售、金融等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告,提供决策的新型复合型商业大数据分析/挖掘人才!
课程特色
1、在BI数据分析的基础上强化了Python数据分析、数据挖掘、大数据分析、人工智能的内容, 课程整体更前沿、更热门、更贴近企业最新需求
2、我们更侧重于培训大数据分析与数据挖掘人才。全程实战案例贯穿,五大商业数据实战涉及金融、电商、教育、在线、银行、财务、银行风控等各个领域
3、混合式教学,在保障就业的情况下让你有机会冲击高薪职位。必修课(直播)+辅修课(录播)+ 企业导师穿插(周末授课),主线侧重于就业必须技术,辅线侧重于高阶晋级技术,即照顾到基础弱的学员,也照顾到基础好的学员,可以让你在最短的时间里学到最全面最前沿最实用的数据分析技术
4、课程内容更加全面深入,几乎涵盖的数据分析所有主流技术。八大阶段,30+课程 ,内容包括但不限于:传统数据分析,BI商业智能分析、业务数据分析、可视化数据分析、数据抽取数据清洗与处理、Python爬虫、Python数据分析、数据挖掘、机器学习等
5、入学保就业,就业保晋升。就业后免费赠送价值8800的数据分析进阶课程,在职学习,让你有机会冲击更高职位,获取更高薪资。
面向人群
1、零基础,想快速进入数据分析领域的待业人员!
2、希望职业转型从事BI数据分析行业的在职人员
3、熟悉Office办公软件的文员、人事专员转型首选
4、希望对自己的业务提升,了解更多可视化分析工具,对自身进行系统提升的在职数据分析小白从业人员
5、在校大学生
课程亮点
1、易学:专业零基础,小白也可以学。人事,财务,文科生,高职,大专以上学历均可学得会,入学门槛低
2、物美:从小白成长为企业急需的 Python大数据分析师 人才,您的华丽转身只需八周。性价比(投资回报率)超高
3、货真:传统数据分析+商业智能BI+可视化数据分析+Python数据分析+人工智能,30+项目案例全程贯穿,五大企业级商业数据分析案例剖析精讲
4、价实:直播+录播(赠送),企业导师周末加餐,入学即送价值8800元人工智能专业课程,物超所值!
5、就业:入学即签订保就业协议,100%保就业,不就业退费承诺
培训目标
1、了解数据分析理论基础,精通数据分析基本软件操作
2、能够熟练利用Excel 及BI 工具 实施从数据的建立、数据的清洗、过滤、转换到数据透视整个数据分析过程。
3、能够熟练利用SQL语句在各种数据库中(MySQL)结合业务场景进行复杂的数据的存储、转换、处理、与数据分析
4、能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务分析报告
5、能够利用Python完成基本的数据清洗、处理及可视化数据分析
6、能够大数据平台上进行基于Hive的HQL大数据分析
7、利用Python进行数据挖掘及数据预测分析
就业方向
1、BI商业分析师
2、BI 可视化数据分析师
3、业务数据分析师
4、精准营销CRM数据分析师
5、数据运营分析师
6、市场分析师
7、数据产品经理
8、数据仓库ETL/BI开发工程师
9、数据清洗员
10、数据清洗工程师
11、Python数据分析师
12、Python大数据分析师
13、数据挖掘工程师
14、人工智能应用开发工程师
授课形式
周一~周五(每天5小时)+周末企业导师参与讲解项目
直播+录播+作业+练习+测试+项目实战+赠送职场进阶课程
班别
就业班(全程班) | 课程时长:3个月脱产 |
针对人群:统招专科以上(专业不限),入学需做基本面试 | |
课程价格:18800元 | |
就业班(提速班) | 1、2个月脱产 |
2、18~30周岁(有IT相关工作经验的可以放宽至32岁)统招本科以上 | |
(主要限定为以下专业: 电子信息、微电子学与固体电子学、通信与信息系统 信号与信息处理、学科教学(数学) 软件工程、统计学、数据科学与工程、力学 机械、能源动力、电气工程 仪器科学与技术、电子科学与技术 信息与通信工程、控制科学与工程 数学、应用经济学) |
|
3、如专科得至少有3年以上IT相关工作经验且计算机相关专业的可适当放宽(需进行入学测试 ) | |
4、入学需做基本面试 | |
5、价格:18800 | |
就业班(业余班) | 4.5个月左右在职学习,每周不低于10课时的直播学习时间 |
享受就业服务,入学需做基本面试 | |
直播+录播+作业+练习+测试+项目实战+赠送职场进阶课程 | |
针对人群:统招专科以上(专业不限),入学需做基本面试 | |
课程价格:18800元 |
二、Python商业大数据分析就业培训课程大纲
模块 | 内容 |
阶段一、数据分析:前导课(预科学习) | |
数据分析入门 |
数据分析入门 1、数据分析入门 2、数据分析的意义 3、数据分析的流程控制 4、数据分析的思路与方法 逻辑为先——XMIND 1、xmind简介与基本使用 2、学习方法课堂案例 3、滴答拼车实战演练 4、其他思维导图介绍 专业展现——PPT 1、专业展现——PPT 2、基本简介 3、几个不得不说的真相 4、经验分享 5、实战动画 |
数据分析工具安装与环璄配置 | 1、Excel工具的安装、配置与环璄测试 |
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试 | |
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试 | |
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试 | |
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试 | |
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试 | |
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试 | |
Linux基础应用之大数据必知必会 | 1、虚拟机的安装配置 |
2、虚拟机网络配置 | |
3、安装Linux | |
4、利用SSH连结Linux | |
5、Linux基础命令 | |
6、Linux系统管理 | |
数据分析的Python语言基础 | 1、python课程的目的 |
2、使用JupyterLab | |
3、python数据类型 | |
4、元组、列表、字典 | |
5、python分支结构 | |
6、python字符串处理+随机函数 | |
7、pthon循环结构 | |
8、python面向过程函数操作 | |
9、python面向对象 | |
阶段二、数据分析:问题定义与数据获取(必修+辅修) | |
数据分析项目流程 | 问题界定 |
问题拆分 | |
指标确定 | |
数据收集 | |
报告方案 | |
趋势预测 | |
数据分析 | |
趋势预测 | |
报告方案 | |
问题的定义 | 边界:明确问题的边界 |
逻辑:确定业务的关键指标和逻辑 | |
定性分析与定量分析 | |
分析问题的模型 |
基于经典的模型 5W2H SWORT 4P管理模型 CATWOE STAR原则、波士顿5力模型 |
基于业务的模型 用户画像 销售影响因素 市场变化因素 AARRR流量模型 金定塔思考方法 |
|
数据清洗与处理 | 数据科学过程 |
数据清洗定义 | |
数据清洗任务 | |
数据清洗流程 | |
数据清洗环境 | |
数据清洗实例说明 | |
数据标准化 | |
数据格式与编码 | |
数据清洗常用工具 | |
数据清洗基本技术方法 | |
数据抽取 | |
数据转换与加载 | |
内部数据的获取 | 产品数据 |
用户数据 | |
行为数据 | |
订单数据 | |
外部公开数据 | 开放网站 |
政务公开数据 | |
数据科学竞赛 | |
数据交易平台 | |
行业报告 | |
指数平台 | |
Web网站数据抓取 | 财经数据抓取 |
投资数据抓取 | |
房产数据抓取 | |
舆情数据抓取 | |
娱乐数据抓取 | |
新媒体数据抓取 | |
实战-1:51job招聘网站数据抓取与清洗 | |
实战-2:链家网数据的抓取与数据清洗 | |
阶段三、数据分析:数据库-数据查询与提取(必修) | |
SQL基础操作 | 建库 |
建表 | |
建约束 | |
创建索引 | |
添加、删除、修改数据 | |
利用SQL完成数据的预处理 | 缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充 |
重复值处理:重复值的判断与删除 | |
异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据 | |
利用SQL进行业务数据查询 | 利用SQL进行简单的业务数据查询 |
利用SQL完成复杂条件查询 | |
利用多表关联完成复杂业务查询 | |
利用嵌套子查询完成复杂业务数据分析 | |
高级SQL分析 | 聚合、分组、排序 |
函数 | |
行列转换 | |
视图与存储过程 | |
业务指标统计分析 | 业务数据表关联查询及查询 |
结果纵向融合 | |
⽇常业务需求数据宽表构建 | |
应⽤⼦查询处理复杂业务 | |
实战-1:利用SQL进行某零售公司销售业务分析 | |
实战-2:电商网站流量指标SQL数据分析 | |
阶段四、数据分析:数据分析的数理统计基础(辅修) | |
数据分析的统计学基础(辅修) |
基本统计量 均值 中位数 众数 异常值 ....... |
概率论基础 独立事件 条件概率 全概率公式 贝叶斯定律 ...... |
|
数据分布 几何分布 正态分布 二项分布 泊松分布 ..... |
|
统计抽样 | |
置信区间 | |
假设检验 | |
数据分析的数学基础(辅修) | 极限的计算和连续函数的性质 |
导数/微分的概念和运算法则 | |
积分的概念和运算法则 | |
幂级数、泰勒级数、傅里叶级数、傅里叶变换 | |
向量的概念和运算 | |
矩阵的转置、乘法、逆矩阵、正交矩阵、SVD奇异值分解、特征值 | |
行列式的计算和性质 | |
凸优化 | |
阶段五、数据分析:Python数据处理与分析(必修) | |
基于Numpy库的Python数据科学计算 | 创建数组 |
切片索引 | |
数组操作 | |
字符串函数 | |
数学函数 | |
统计函数 | |
...... | |
案例-1:Numpy在金融领域中的分析应用 | |
案例-2:基于Numpy的股价统计分析应用 | |
基于Pandas库的Python数据处理与分析 | 利用Pandas重成数据表 |
利用Pandas进行数据查看 | |
Pandas数据清洗 | |
基于Pandas的数据预处理:数据表合并、数据表拆分与排序 | |
利用Pandas进行数据提取 | |
Pandas数据统计 | |
...... | |
案例-1:抖音用户行为分析 | |
案例-2:淘宝天猫乐高的全国销售情况分析 | |
利用Matplotlib/Seaborn/pyechart进行Python数据可视化 | 直方图:探索变量的分布规律 |
条形图:展示数值变量的集中趋势 | |
散点图:表示整体数据的分布规律 | |
箱线图:表示数据分散性,极值,中位数 | |
提琴图:分位数的位置及数据密度 | |
回归图:寻找数据之间的线性关系 | |
热力图:表未数值的大小或者相关性的高低 | |
案例-1:抖音用户行为可视化分析 | |
案例-2:淘宝天猫乐高的全国销售情况可视化分析 | |
实战-1:基于Python实现的链家网业务数据分析 | |
实战-2:基于Python实现的51JOB简历分析 | |
阶段六、数据分析:利用Hive进行大数据分析(必修+辅修) | |
HIVE大数据查询平台搭建 | 大数据概述 |
⼤数据集群 Hadoop 架构 | |
Hive开发环璄搭建 | |
HIVE与MySQL进行数据交换 | 从MySQL中导入数据到Hive |
从Hive导出数据到MySQL | |
HQL 海量业务数据需求查询 | Hive数仓 |
HQL 数据查询基础语法 | |
HQL 海量业务数据需求查询 | 从MySQL中导入数据到Hive |
从Hive导出数据到MySQL | |
HQL 业务数据指标统计分析 | 分区表 |
分桶表 | |
关联表 | |
数据查询 | |
HQL 海量数据查询优化 | 常⽤内置函数及开窗函数 |
特殊类型数组查询⽅式 | |
HQL 查询语句优化技巧 | |
实战-1:基于Hive的电商日志点击流量分析案例 | |
实战-2:基于Hive的企业员工行为大数据分析 | |
阶段七、数据挖掘:建模与数据挖掘(必修+辅修) | |
数据挖掘与分析算法 | 描述统计 |
相关分析 | |
判别分析 | |
方差分析 | |
时间序列分析 | |
主成分分析 | |
信度分析 | |
因子分析 | |
回归分析 | |
对应分析 | |
列联表分析 | |
聚类分析 | |
数据挖掘工具——SPSS | 01、课程规划与简介 |
02、数据挖掘项目生命周期 | |
03、简单必备的统计学基础 | |
04、用Modeler试手挖掘流程 | |
05、数据挖掘的知识类型 | |
06、商业分析基础简介 | |
07、回归模型 | |
08、决策树模型 | |
09、支持向量机 | |
10、聚类模型 | |
11、关联规则 | |
数据挖掘工具——SAS | 01、SAS概述:SAS简介与教育版安装 |
02、SAS概述:教育版基本使用 | |
03、SAS编程基础 | |
04、SAS编程基础7-循环 | |
05、SAS数据集操作1-合并 | |
06、SAS数据集操作2-排序与对比 | |
07、SAS数据集操作3-查重与筛选 | |
08、练习-斐波那契数列 | |
09、练习-百元百鸡问题 | |
实战:证券业市场绩效与市场结构关系的实证分析 | |
阶段八、人工智能:实战十大预测数据算法(必修+辅修) | |
人工智能:实战十大预测数据算法 |
01、机器学习入门 02、sk-learn机器学习库 03、十大预测算法原理与使用场景 04、算法调用、参数设置 05、特征选择、特征工程 06、回归预测模型实战 线性回归 逻辑回归 ...... 07、分类预测试模型实战 决策树 朴素贝叶斯 ...... 08、聚类模型实战 K-means 密度聚类 ...... 09、集成学习 10、模型优化 |
实战-1:天池大赛之天猫用户重复购买行为分析及预测 | |
实战-2:天池大赛之O2O优惠券使用预测 | |
阶段九、可视化报告:BI商业智能与可视化商业数据分析报告撰写(必修+辅修) | |
商业智能与可视化分析实战 | 案例-1:BI电商数据市场分析项目实战 |
案例-2:BI电商数据客户分析项目实战 | |
案例-3:BI可视化关于公司运营情况的相关分析 | |
案例-4:基于Tableau的客户主题对客户进行合理分群 | |
案例-5:基于Tableau的营销主题分析如何衡量媒体的营销价值 |
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案例-6:基于Tableau的保公司索赔情况分析 | |
数据可视化报告撰写 | 1、数据可视化的概念 |
2、 数据可视化的意义 | |
3、 数据可视化的对比 | |
4、 数据可视化的分类 | |
5、数据可视化图表举例 | |
6、数据可视化应用领域 | |
7、数据可视化步骤 | |
8、数据可视化工具梯度 | |
9、图表呈现流程 | |
10、数据报告撰写 | |
实战:O2O电商平台功能优化效果评估及可视化数据分析报告撰写 | 1、了解电商业务背景 |
2、以客户分析为应用场景,对数据进行加载、清洗、分析及模型建立 | |
3、以货品分析为应用场景,针对品类销售及商品销售进行分析 | |
4、以流量分析为应用场景,针对流量渠道及关键词做有效分析 | |
5、根据业务实际背景做舆情分析 | |
6、将分析结果及建议制成报告进行发布 | |
阶段十、五大商业项目实战(必修+辅修) | |
阶段十、五大商业项目实战(必修+辅修) | 商业项目实战01:电商数据分析——分析方式之漏斗模型及数据量化(必学) |
商业项目实战02:电商用户行为与营销模型实战(讲师精讲+录播视频辅修) | |
商业项目实战03:金融风控模型的构建与分析实战(讲师精讲+录播视频辅修) | |
商业项目实战04:展会电话邀约项目数据分析实战(讲师精讲+录播视频辅修) | |
商业项目实战05:零售行业数据分析(讲师精讲+录播视频辅修) |
三、Python商业大数据分析就业培训赠送课程
人工智能应用开发+R |
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套餐一:人工智能应用开发 | |
课程形式 | 录播、提供答疑 |
课程时长 | 约100课时 |
课程价值 | 8800元 |
课程内容 | |
机器学习 – 数据预备、清洗与特征工程 | 什么是特征工程(概述、特征构造、用户行为特征提取) |
特征处理01 - 衍生变量变量标准化变量二值化 | |
特征处理02 - 数据分箱哑变量独热编码 | |
特征处理03 - 数据变换缺失值处理组合特征 | |
特征选择01 - 单特征的预测能力 | |
特征选择02 - Wrapper | |
特征选择03 - Embedded | |
降维-主成分分析(PCA) | |
降维-线性判别分析法(LDA) | |
机器学习之监督学习核心之 - 分类算法原理与实践 | 什么是监督学习、十分钟实例快速上手有监督学习 |
监督学习应用程序的步骤、实战监督学习之K-近邻算法 | |
实战监督学习之朴素贝叶斯算法、实战监督学习之决策树原理介绍及代码调用 | |
案例实现、逻辑回归(LR)原理、逻辑回归代码实现、逻辑回归正则化方法 | |
逻辑回归模型参数调优、逻辑回归的多分类问题 | |
支持向量机算法、什么是支持向量机 | |
支持向量机算法基本原理、支持向量机代码演示 | |
支持向量机参数优化、支持向量机、案例实现 | |
机器学习之非监督学习算法 - 聚类与关联算法原理与实践 | Kmeans算法的基本原理与实现 |
构建你的第一个关联模型 | |
关联规则的三个评价指标 | |
Apriori算法原理及代码调用 | |
FP-growth算法原理及代码调用 | |
如何挑选有价值的关联规则 | |
基于关联规则的推荐应用 | |
机器学习之协同过滤原理与实战 | 协同过滤的基本概念 |
用户偏好数据的收集与处理 | |
基于相似用户的协同过滤推荐 | |
基于相似物品的协同过滤推荐 | |
案例实战:协同过滤推荐系统 | |
案例实战:餐馆菜肴推荐系统 | |
机器学习之文本与图像数据挖掘方法 | 文章分词与词云图 |
TF-IDF算法 | |
word2vec工具 | |
计算文档相似度及文档聚类 | |
计算机视觉技术的典型应用 | |
图像特征的提取方法 | |
构建一个简单的图像识别应用 | |
深度学习入门篇:神经网络、深度学习入门 | 深度学习总体介绍 |
传统神经网络 | |
卷积神经网络-基础篇 | |
卷积神经网络-高级篇 | |
卷积神经网络-目标分类 | |
卷积神经网络-目标探测 | |
递归神经网络 | |
实例训练:表情识别/人脸识别/动物识别 | |
六大项目实战 | |
项目实战一:基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统 |
1、协同过滤算法 2、推荐系统 3、SVD矩阵分解 4、sk-learn框架 5、tensonflow 6、数据的获取、过滤、清洗、处理全过程 |
项目实战二:基于OpenCV、随机森林算法实现的图像分类识别系统 |
一、 涉及算法: 1、 OpenCV 2、逻辑回归 3、支持向量机(SVM) 4、随机森林 二、 评估模型指标: 1、精确度(Precision) 2、召回率(Recall) 3、F1值(F1 score) 三、涉及数据的获取、过滤、清洗、处理信全过程 |
项目实战三:基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统 |
1、自然语言处理(NLP) 2、Word2Vec算法 3、TF-IDF算法 4、文本挖掘技术 5、分类算法 6、数据的获取、过滤、清洗、处理信全过程 |
项目实战四:Kaggle经典AI项目:预测房价系统全程实战 | 这是一个基于Kaggle竞赛的一个实际项目。Kaggle 的房价预测竞赛从 2016 年 8 月开始,到 2017 年 2 月结束。这段时间内,超过 2000 多人参与比赛,选手采用高级回归技术,基于我们给出的 79 个特征,对房屋的售价进行了准确的预测。我们课程主要介绍的是目前得票数最高的优胜方案:《用 Python 进行全面数据探索》,该方案在数据探索,特征工程上都有十分出色的表现。 |
项目实战五: 基于RFM模型实现的零售精准营销响应预测系统 |
项目背景:零售行业中,商家可以搜集到顾客完整的消费记录,如何从中挖掘客户的消费特征和价值,以及如何有针对性的对客户进行精准营销,这是商家最关注的问题,也是CRM的核心应用场景。 业务目标:如何评估客户价值、如何筛选最优质的客户进行精准营销、预测客户的营销响应度 涉及算法: -逻辑回归 -决策树 -支持向量机 -随机森林 |
项目实战六:基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术(深度学习在医疗行业的实践应用CPU、GPU两套运行环境) |
课程涉及的主要技术与算法: - Python图像处理库的使用: opencv, scikit-image - Python医学影像处理库的使用: pydicom,SimpleITK - Python深度学习框架的使用: Keras, Tensorflow - 卷积神经网络的基本训练技巧 - 卷积神经网络的基本调参技巧 |
套餐2:数据挖掘从入门到精通(基于R语言实现) | |
数据挖掘入门到精通—R语言篇:R语言核心快速入门 | 01、数据挖掘、R语言概念介绍 |
02、软件安装和数据的读、写、修改 | |
03、基本概念讲解(向量、矩阵、因子、数据框、列表) | |
04、基本图形的讲解和绘制 | |
数据挖掘入门到精通—R语言篇:R实用软件包介绍及应用 | 01、plyr包主函数讲解 |
02、plyr包辅助函数讲解 | |
03、Ggpolt2介绍 | |
04、Ggpolt2实践 | |
05、reshape2包的讲解和实际操作 | |
06、课缺失值的处理 | |
数据挖掘入门到精通—R语言篇:算法讲解及应用 | 01、knn原理简介 |
02、knn算法实际操作 | |
03、决策树的理论讲解 | |
04、决策树实操 | |
05、人工神经网络的介绍1 | |
06、人工神经网络介绍2 | |
07、人工神经网络实操1 | |
08、人工神经网络实操2 | |
09、支持向量机原理介绍 | |
10、支持向量机的实操 |
四、Python商业大数据分析就业培训师资力量
童金浩 资深教育专家 中科大计算机专业 工信部大数据专家评委
十年技术开发经验,十年教学管理经验,中国最早的一批在线教育践行者。著有BF-TECH .NET,BF-TECH Java,BF-TECH Android 等近上万课时的网络作品,深受学员认可与欢迎,号称:在线教育第一人,擅长:.NET , Java,手机移动开发,大前端技术,软件架构及项目管理 ,近些年专注于大数据、人工智能及
区块链等方面的研究与落地教学实践工作。
全栈技术专家,中科大计算机专业,科大讯飞工作背景,先后担任过北大青鸟学术经理、教学副
校长、校长等职务,最近五年担任某知名在线教育副总裁及负责逾百人团队的产品研发、线上线
下教学管理工作。长期与企业一线技术总监、项目经理,互联网企业接触合作进行课程联合研制,
产品的落地实践工作,对技术、架构和教育与商业有极深的理解和敏锐洞察力。
教学理念:唯宽可以容人,唯厚可以载物。
赵瑾 微软认证讲师 上海师范大学硕士 资深教育专家
曾任知名机构讲师管理培训经理兼数据分析、人工智能金牌讲师,微软
认证讲师(MCE),微软数据分析专家,计算机软件硕士,高校教师资格,
高校讲师职称,10年IT软件教学经验,5年软件项目外包经验,5年大数据与数据分析方向的教学经验,多年机器学习算法研究及实现经验。在IT培训行业有一定的口碑与知名度,
授课过程中灵活穿插企业实际项目案例结合学生实际认知能力进行场景教学,教学风格轻松,深
受学员欢迎。教学风格逻辑思维缜密、耐心、亲和力强等优秀的人格特质被发挥的淋漓尽致,不
仅仅是教会学生如何使用算法解决实际生活场景问题,过程中引经据典一丝不苟的教学风格更是
能带领学员追溯数字的源头在人工智能日益崛起的今天扮演了领路人的角色
教学理念:要成为学员的真正教育者,就要把自己的心献给他们
张玮 数据挖掘金牌讲师 日本留学海归 微软数据分析专家
某知名在线教育机构数据分析金牌讲师,微软数据分析专家,曾留学于日本,原华院数据 (国内最
早从事数据分析与大数据技术应用的公司) 数据分析师,擅长于使用Excel/Power BI/Tableau/SPSS/SAS
等可视化、数据分析挖掘工具,具有扎实的数据分析经验。专注于个人金融与新零售领域的数字化、客户
智能与风险智能与 商业智能BI 可视化方向 ,近年来开始接触并实做于Scratch 与 Python 青少儿编程领
域的教学与研究工作。
赖华春 Python+人工智能高级讲师 人工智能技术专家
三年的IT技术经验,二年 IT 教学经验。擅长C++和Python编程,熟练使用主流的机器学习算法和深度学习算法:例如Lasso/Ridge、逻辑回归、GBDT/Xgboost。熟悉并使用深度学习建模,掌握和使用Python numpy,熟练使用深度学习库tensorflow、keras、OpenCV,掌握CNN、RNN、Gans建模和调参;熟练使用SQL数据库和excel/ppt软件,对hadoop、Hive等分布式大数据技术有一定了解;熟练掌握数理统计基础知识,掌握假设检验、AB-test方法;工作中负责数据清洗、预处理及特征工程、自然语言处理的模型建设、项目上线布署并后续调优等工作。 目前致力于Python+人工智能 的研发与教学工作。
自我评价:生活态度积极向上,对工作认真负责,擅长在课堂上带动学生的积极性,授课风格极富感染力
教学理念:I HEAR,I FORGET。I SEE,I KNOW。I DO,I UNDERSTAND!”
(我听了,我忘了。我看了,我知道。我做了,我懂了!)
唐徽 BI 可视化分析高级讲师 计算机科学与技术专业
计算机科学与技术专业,辅修教育心理学,二年职业IT技术培训背景,二年BI商业智能教学经验,
擅长:数据的获取、预处理及 Python 的编程 教学工作。对工作认真负责,富有热情,在授课中
帮助学生巩固课堂所学知识,奠定良好的编程基础,课堂上擅于从学生的角度去分析并解决问题,
热衷于运用现实生活中的例子与社会真实需求,去分析教学需求以及所需技术和技能。
胡浩 数据分析金牌讲师 全栈技术专家
3年数据分析行业开发工作经验,2年数据分析/数据挖掘讲师教学经验,全栈开发工程师,C、C++,大前端技术,手机开发等领域均有所涉猎。尤其擅长复杂场景下的数据处理工作,精通Python爬虫及各类机器学习算法,近年来专注于 Python,数据分析方向的教学与研究工作。
教学深入浅出,擅长把复杂的问题通过生动的示例浅显的表达出来。授课过程中灵活穿插企业实
际项目案例结合学生实际认知能力进行场景教学,教学风格轻松,能够和学员打成一片,深受学
员欢迎。
教学理念: 授人以鱼不如授人以渔
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优质的教研团队
团队集教研与教学为一体,具备丰富的企业实战和培训经验,有各行业实力的技术管理精英。
真实的就业保障
入学即签订具备法律效用的就业保障协议,确保每名合格学员都有个良好的就业机会。
高水准的教学质量
在线学、练、测、评全过程记录与分析,***掌控学习情况,以学习反馈驱动教学。
专业的教学服务团队
专职技术老师课后作业疑问一对一点评指导,以及直播平台+微信群全程答疑辅导。
良好的互动学习体验
自主研发的TMS教学管理系统、Atstudy智能学习系统,实现学员学习进度、作业情况、测试分数等“可视化”。
实用的课程体系研发
课程研发就深深根植于企业的真实需求,课程体系和课程内容每年都会进行迭代优化和持续更新。
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