太原Python職后課

目標(biāo)檢測介紹
介紹：目標(biāo)檢測，人臉識別在企業(yè)方方面面都有廣泛應(yīng)用。在安防，智能家居更是前景廣闊，本案例通過學(xué)習(xí)Opencv與dlib進(jìn)行目標(biāo)檢測與人臉識別。
業(yè)務(wù)：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(xùn)練分類器
技術(shù)應(yīng)用點(diǎn)：1.Tensorflow 2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.Opencv 4.dlib
基于電商用戶文本挖掘
介紹：想要用產(chǎn)品價(jià)值撬動(dòng)一個(gè)用戶，同緯度競爭別家的先發(fā)優(yōu)勢門檻太高，如果別家體量很大，基本可以放棄。創(chuàng)新可能就是剩下的活路，而面對互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，線下需求基本都被互聯(lián)網(wǎng)化，切入點(diǎn)可能就轉(zhuǎn)移到細(xì)分市場。
業(yè)務(wù)：1.了解項(xiàng)目公司的背景和對接人員情況2.溝通明確實(shí)際的項(xiàng)目需求3.根據(jù)項(xiàng)目需求梳理分析思路4.確定分析工具和人員配置,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析5.撰寫分析結(jié)論和方案
技術(shù)應(yīng)用點(diǎn)：1.Jieba分詞2.WordCloud詞云3.樸素貝葉斯4.波士頓矩陣5.Pandas數(shù)據(jù)處理6.Matplotlib+Seaborn可視化處理7.Logistic回歸
購物網(wǎng)站用戶畫像
介紹：用戶點(diǎn)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(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)離線計(jì)算平臺(tái)、推薦算法模型、協(xié)同過濾算法，使用 python 最流行的 scikit-learn 實(shí)現(xiàn)的聚類分析項(xiàng)目。聚類分析是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的算法，此項(xiàng)目主要利用 KMeans 對附近的用戶進(jìn)行聚類分析，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)：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
技術(shù)應(yīng)用點(diǎn)：1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 關(guān)聯(lián)分析 4. 協(xié)同過濾

1.課程體系顛覆升級
2.六維全息課程
3.開創(chuàng)多學(xué)科聯(lián)合項(xiàng)目
4.CREA項(xiàng)目研發(fā)模型
5.全程面授大咖云集
6.百人講師天團(tuán)
7.就業(yè)薪資持續(xù)高穩(wěn)
8.學(xué)員就業(yè)均薪過萬

全學(xué)科協(xié)作
全學(xué)科覆蓋企業(yè)項(xiàng)目開發(fā)前端、中臺(tái)、后臺(tái)全流程，真實(shí)承接上下游需求，高效協(xié)作。
跨平臺(tái)實(shí)施
項(xiàng)目交叉融合，PC端、移動(dòng)端、智能終端，各平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)，技能進(jìn)步看得見！
真場景實(shí)操
還原企業(yè)真實(shí)開發(fā)場景，從項(xiàng)目立項(xiàng)到部署上線全程參與，不落下每一個(gè)開發(fā)環(huán)節(jié)。
高標(biāo)準(zhǔn)驗(yàn)收
超高驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，以真實(shí)企業(yè)需求要求功能實(shí)現(xiàn)，確保項(xiàng)目無BUG，流暢運(yùn)行。