北京Python數(shù)據(jù)分析師3個(gè)月集訓(xùn)班

企業(yè)想要在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中勝出，決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時(shí)，常常無(wú)法獲得實(shí)時(shí)且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過(guò)什么樣的方法，才能快速且實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)變成決策時(shí)有用的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨迫切性的問(wèn)題。

Python數(shù)據(jù)分析集訓(xùn)課程針對(duì)針對(duì)周末時(shí)間充裕、零基礎(chǔ)的專(zhuān)科、本科在校生，以及在職&欲轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析的工作人員提供3個(gè)月非脫產(chǎn)周末集訓(xùn)，畢業(yè)可推薦相關(guān)工作。

課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師標(biāo)準(zhǔn)大綱要求，包含Python基礎(chǔ) – Pandas數(shù)據(jù)清洗 - Python爬蟲(chóng) - Python數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法等內(nèi)容，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實(shí)際案例來(lái)幫助學(xué)員建立整套的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)思路，案例涉及營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制、用戶(hù)研究、商業(yè)部署等領(lǐng)域，使學(xué)員所學(xué)更符合企業(yè)要求。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

1. 熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域受歡迎的編程語(yǔ)言-Python
2. 掌握使用Python和pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
3. 使用Python爬蟲(chóng)獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
4. 學(xué)會(huì)使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級(jí)可視化
5. 學(xué)會(huì)使用Pyecharts進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)可視化
6. 學(xué)會(huì)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)、預(yù)測(cè)和聚類(lèi)模型
7. 使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對(duì)業(yè)務(wù)做出模型化選擇
8. 善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶(hù)畫(huà)像、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管理等商業(yè)問(wèn)題
9. 使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)操電商、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實(shí)項(xiàng)目案例

學(xué)習(xí)對(duì)象和基礎(chǔ)

• 想從事數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作，缺乏實(shí)踐技能的在校學(xué)生
• 希望轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)領(lǐng)域人員
• 個(gè)人發(fā)展遭遇瓶頸的數(shù)據(jù)分析師
• 有數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需求的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)人員及管理者
• 對(duì)Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士