通过Python提高生产力，提高效率，使用Python将日常数据报表进行自动化计算，完成用户成绩的评分转化。
1.pandas数据读取2.异常数据清晰、空值处理3.根据评分表打分4.本地化
1.pandas数据分组groupby2.2.map映射3.pandas数据预处理4.4.Excel数据预处理5.数据分析报告
针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，本项目使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总、引用变量、视图、关联查询等内容。
1.基于AARRR漏斗模型，使用常见电商分析指标2.找到用户对不同种类商品的偏好，制定针对不同商品的营销策略
1.AARRR模型2.电商分析常用指标3.Pandas数据清洗4.Groupby函数、交叉表、透视表5.Matplotlib+Searborn可视化
1.获取存量客户及潜在客户的数据2.EDA探索性数据分析3.数据预处理4.特征选择+LDA分析5.模型开发6.模型评估7.模型实施与检测报告
1.Pandas数据分箱操作2.OneHotEncoder独热编码3.Pandas数据清洗4.Logistic逻辑斯蒂回归5.GBDT6.LDA
用户点击流日志收集、用户画像建模、推荐对象画像建模、数据实时计算平台、数据离线计算平台、推荐算法模型、协同过滤算法，使用python最流行的scikit-learn实现的聚类分析项目，达到针对不同用户采用不同的商业推广方案的目的。
1.构建用户画像2.用户行为分析3.用户推荐系统4.潜在客户挖掘
1.RFM2.Kmeans3.Apriori关联分析4.协同过滤
想要用产品价值撬动一个用户，同纬度竞争别家的先发优势门槛太高，面对互联网的高速发展，线下需求基本都被互联网化，切入点可能就转移到细分市场。
1.根据项目需求梳理分析思路2.数据分析3.撰写分析结论和方案
1.Jieba分词2.WordCloud词云3.朴素贝叶斯4.波士顿矩阵5.Pandas数据处理6.Matplotlib+Seaborn可视化处理7.Logistic回归
目标检测，人脸识别在企业方方面面都有广泛应用。在安防，智能家居更是前景广阔，本案例通过学习Opencv与dlib进行目标检测与人脸识别。
1.环境安装2.人脸识别，人脸关键点识别3.视频和摄像头人脸识别4.自己训练分类器
1.Tensorflow2.神经网络3.Opencv4.dlib
通过深度学习算法，制作自己的艺术抽象画。
1.数据准备2.Tensorflow深度神经网络搭建训练3.模型预测
1.Tensorflow2.神经网络3.Opencv4.CNN\RNN
技术迭代紧贴企业需求，课程优势秒杀同行业，学员就业优势明显
严选企业一线的技术大咖，丰富的行业经验鼎力相助
千锋教育运营主体：北京千锋互联科技有限公司，属具备计算机技术培训资质的教育培训机构。