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好程序員上海Python培訓(xùn)成立大會(huì)暨揭牌儀式圓滿落幕，
上海校區(qū)校長(zhǎng)、Python學(xué)科講師
共同為揭牌。秉承精英小班原則，
聚焦人工智能及數(shù)據(jù)分析方向
學(xué)Python為什么選擇好程序員上海校區(qū)？
崗位待遇
人才需求
政策導(dǎo)向
語(yǔ)言排行應(yīng)屆生工資 ￥5740 1-3年工資 ￥16660 3-5年工資 ￥20200 5-10年工資 ￥28040
*以上數(shù)據(jù)來(lái)源于職友集，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截止時(shí)間：2021年12月1日
《互聯(lián)網(wǎng)人才趨勢(shì)白皮書》顯示，由于人工智能與大數(shù)據(jù)高速發(fā)展帶來(lái)巨大基數(shù)的人才缺口，Python工程師短期內(nèi)難以補(bǔ)缺。Python人才需求增速達(dá)174%，人才缺口高達(dá)50萬(wàn)，3年內(nèi)人才需求量增長(zhǎng)8倍。統(tǒng)計(jì)28家招聘網(wǎng)站，日均招聘崗位20922個(gè)。
*以上數(shù)據(jù)來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)各招聘網(wǎng)站，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截止時(shí)間：2021年12月1日
工信部等四部委發(fā)布了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》
國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
《政府工作報(bào)告》提出“加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用”
目前Python已經(jīng)成為廣為歡迎的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，自從2004年以后，Python的使用率呈線性增長(zhǎng)。
在IEEE
2020年度語(yǔ)言排行榜中，Python第4次獲得TIOBE佳年度語(yǔ)言排名。
*以上數(shù)據(jù)來(lái)源于IEEE 2020年度語(yǔ)言排行榜，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截止時(shí)間：2021年5月1日
新增26項(xiàng)
新11項(xiàng)
優(yōu)化4項(xiàng)
Python好程序員課程歷時(shí)1年初沉淀布局，覆蓋Python熱點(diǎn)以及程序員痛點(diǎn)
數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、人工智能，逐層進(jìn)階提升
V8.0新課程聚焦重攻，修正Python主要方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析、人工智能，增加進(jìn)階共計(jì)20周，
跨平臺(tái)開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)案例化，從深度和廣度上構(gòu)建完善的知識(shí)體系
專業(yè)課程
增值課程
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| 商業(yè)數(shù)據(jù)可視化 | Excel業(yè)務(wù)分析 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) SQL進(jìn)階 PowerBI 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) SPSS |
電商用戶模型分析 電商網(wǎng)站業(yè)務(wù)報(bào)表分析 |
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| Python基礎(chǔ)語(yǔ)法 |
入門及環(huán)境安裝 基本語(yǔ)法與數(shù)據(jù)類型 控制語(yǔ)句 錯(cuò)誤及異常 常用內(nèi)置函數(shù) 函數(shù)創(chuàng)建與使用 Python特性 Python模塊 PythonIO操作 日期與時(shí)間 類與面向?qū)ο?br />Python連接數(shù)據(jù)庫(kù) |
用戶評(píng)分自動(dòng)化處理 淘寶用戶行為分析 |
| Python數(shù)據(jù)清洗 |
數(shù)字化Python模塊Numpy 數(shù)據(jù)分析利器Pandas Pandas基本操作 Pandas操作 Pandas案例分析案例一 Pandas案例分析案例二 |
|
| Python數(shù)據(jù)可視化 |
數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) MLlib（RDD-Base API）機(jī)器學(xué)習(xí) MatPlotlib繪圖進(jìn)階 繪圖工具 |
|
| Python統(tǒng)計(jì)分析 |
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 一元線性回歸 多元線性回歸 一般logistic回歸 logistic回歸與修正 |
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) |
機(jī)器學(xué)習(xí)入門 KNN講義 模型評(píng)估方法（一） 模型優(yōu)化方法（一） Kmeans 模型評(píng)估方法（二） DBSCAN 模型評(píng)估方法（三） 決策樹 決策樹算法實(shí)戰(zhàn) |
金融反欺詐模型 推薦系統(tǒng) 基于電商用戶文本挖掘 |
| 機(jī)器學(xué)習(xí)中級(jí) |
線性回歸 模型優(yōu)化方法（二） 邏輯回歸 樸素貝葉斯 模型優(yōu)化方法（三） 關(guān)聯(lián)規(guī)則 協(xié)同過(guò)濾 推薦系統(tǒng)案例 |
|
| 機(jī)器學(xué)習(xí) |
集成算法-隨機(jī)森林 集成算法-AdaBoost 數(shù)據(jù)處理和特征工程 SVM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XGBoost XGBoost案例實(shí)戰(zhàn) |
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| 深度學(xué)習(xí) |
Tensorflow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) keras pyTorch |
電商市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘 金融風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)估 目標(biāo)檢測(cè)-Trensorflow |
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| 商業(yè)數(shù)據(jù)可視化 |
爬蟲類庫(kù)解析 數(shù)據(jù)解析 動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)提取 驗(yàn)證碼、IP池 多線程爬蟲 反爬應(yīng)對(duì)措施 scrapy框架 |
電商市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘 金融風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)估 目標(biāo)檢測(cè)-Trensorflow |
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| 電商市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) |
項(xiàng)目背景&業(yè)務(wù)邏輯 指定分析策略 方法實(shí)現(xiàn)與結(jié)果 營(yíng)銷活動(dòng)設(shè)計(jì)及結(jié)果評(píng)價(jià) 撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告 |
電商市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘 金融風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)估 目標(biāo)檢測(cè)-Trensorflow |
| 金融風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)估項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) |
項(xiàng)目背景&業(yè)務(wù)邏輯 建模準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)清洗 模型訓(xùn)練 模型評(píng)估 模型部署與新 |
|
| 目標(biāo)檢測(cè)-Trensorflow |
項(xiàng)目背景&業(yè)務(wù)邏輯 建模準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)清洗 模型訓(xùn)練 模型評(píng)估 |
| 課程目錄 | 課程內(nèi)容 | 代表項(xiàng)目 |
| web框架 |
HTML+javaScript+CSS 前端流行框架 Djiango Flask web項(xiàng)目 |
水果商城app開發(fā) |
通過(guò)Python提高生產(chǎn)力，提率，使用Python將日常數(shù)據(jù)報(bào)表進(jìn)行自動(dòng)化計(jì)算，完成用戶成績(jī)的評(píng)分轉(zhuǎn)化。
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(píng)分表打分
4.本地化
1.pandas數(shù)據(jù)分組groupby
2.map映射
3.pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.Excel數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.數(shù)據(jù)分析報(bào)告
針對(duì)淘寶app運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，以行業(yè)常見指標(biāo)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，包括UV、PV、新增用戶分析、漏斗流失分析、留存分析等內(nèi)容。分析工具以MySQL為主，涉及分組匯總，引用變量等內(nèi)容。
1.基于AARRR漏斗模型，使用常見電商分析指標(biāo)，從新增用戶數(shù)量、各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率、新用戶留存率三個(gè)方面分析
2.確定影響新增用戶數(shù)量因素，找到需改進(jìn)轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，發(fā)現(xiàn)留存問(wèn)題
3.研究用戶在不同時(shí)間尺度的行為規(guī)律，找到不同時(shí)間周期下的活躍規(guī)律
4.找出具價(jià)值的核心付費(fèi)用戶群，對(duì)這部分用戶的行為進(jìn)行分析
5.找到用戶對(duì)不同種類商品的偏好，制定針對(duì)不同商品的營(yíng)銷策略
1.AARRR模型
2.電商分析常用指標(biāo)
3.Pandas數(shù)據(jù)清洗
4.Groupby函數(shù)、交叉表、透視表
5.Matplotlib+Searborn可視化
信用風(fēng)險(xiǎn)指的是交易對(duì)手未能履行約定合同中的義務(wù)造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn)，是金融風(fēng)險(xiǎn)的主要類型。借貸場(chǎng)景中的評(píng)分卡是一種以分?jǐn)?shù)的形式來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)幾率的一種手段，也是對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)違約、逾期、 失聯(lián)概率的預(yù)測(cè)。一般來(lái)說(shuō)，分?jǐn)?shù)越高，風(fēng)險(xiǎn)越小
1.獲取存量客戶及潛在客戶的數(shù)據(jù)
2.EDA探索性數(shù)據(jù)分析
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.特征選擇+LDA分析
5.模型開發(fā)
6.模型評(píng)估
7.模型實(shí)施與檢測(cè)報(bào)告
1.Pandas數(shù)據(jù)分箱操作
2.OneHotEncoder獨(dú)熱編碼
3.Pandas數(shù)據(jù)清洗
4.Logistic邏輯斯蒂回歸
5.GBDT
6.LDA
用戶點(diǎn)擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對(duì)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(guò)濾算法，使用python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(duì)附近的用戶進(jìn)行聚類分析，達(dá)到針對(duì)不同用戶采用不同的商業(yè)推廣方案的目的。
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
1.RFM
2.Kmeans
3.Apriori關(guān)聯(lián)分析
4.協(xié)同過(guò)濾
想要用產(chǎn)品價(jià)值撬動(dòng)一個(gè)用戶，同緯度競(jìng)爭(zhēng)別家的先發(fā)優(yōu)勢(shì)門檻高，如果別家體量很大，基本可以放棄。創(chuàng)新就是剩下的活路，面對(duì)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)轉(zhuǎn)移到細(xì)分市場(chǎng)。
1.了解項(xiàng)目公司的背景和對(duì)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
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
目標(biāo)檢測(cè)，人臉識(shí)別在企業(yè)方方面面都有廣泛應(yīng)用。在安防，智能家居是前景廣闊，本案例通過(guò)學(xué)習(xí)Opencv與dlib進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與人臉識(shí)別。
1.環(huán)境安裝
2.人臉識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別
3.視頻和攝像頭人臉識(shí)別
4.自己訓(xùn)練分類器
1.Tensorflow
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.Opencv
4.dlib
通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，制作自己的藝術(shù)抽象畫
1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
2.Tensorflow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建訓(xùn)練
3.模型預(yù)測(cè)
1.Tensorflow
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.Opencv
4.CNN\RNN
上海校區(qū)教風(fēng)嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)濃厚，激發(fā)學(xué)生向上潛能
[學(xué)習(xí)篇] 上海校區(qū)位于科技園內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)氣氛濃厚，精心構(gòu)建勵(lì)志、激情、人文新氛圍，教室寬敞明亮，搭配簡(jiǎn)潔明快的裝修風(fēng)格，開放式辦公和的學(xué)科設(shè)備，讓學(xué)員與講師交流加順暢，學(xué)習(xí)加。
[生活篇] 校區(qū)交通便利、毗鄰商圈，為學(xué)員提供了好的奮斗戰(zhàn)場(chǎng)。食堂飯菜性價(jià)比高，宿舍配有空調(diào)暖氣、獨(dú)立衛(wèi)浴，二十四小時(shí)熱水。附近諾亞新天地廣場(chǎng)滿足學(xué)員日常購(gòu)物需求。UME國(guó)際影城、健身房、濕地公園，供學(xué)員學(xué)習(xí)之余放松身心。
校區(qū)地址：上海市寶山區(qū)同濟(jì)支路199號(hào)智慧七立方3號(hào)樓2-4層
來(lái)校路線：上海火車站：乘坐地鐵3號(hào)線（江楊北路方向），在水產(chǎn)路2號(hào)口出，步行至同濟(jì)支路。
上海虹橋火車站：乘坐地鐵10號(hào)線（新江灣城方向），在虹橋路站下車，換乘地鐵3號(hào)線（江楊北路方向），在水產(chǎn)路站下車2號(hào)口出，步行至同濟(jì)支路。
上海南站：乘坐地鐵3號(hào)線（江楊北路方向），在水產(chǎn)路站下車，地鐵2號(hào)口直接步行至同濟(jì)支路。
學(xué)Python就來(lái)上海好程序員
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