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        好程序員上海Python成立大會暨揭牌儀式

        好程序員上海Python培訓成立大會暨揭牌儀式圓滿落幕,
        上海校區校長、Python學科講師
        共同為揭牌。秉承精英小班原則,
        聚焦人工智能及數據分析方向
        學Python為什么選擇好程序員上海校區?

        Python - 人工智能時代主流開發語言

        Python崗位待遇高規格,平均月薪19620元

        應屆生工資 ¥5740 1-3年工資 ¥16660 3-5年工資 ¥20200 5-10年工資 ¥28040

        *以上數據來源于職友集,數據統計截止時間:2021年12月1日

        Python人才需求增速達174%

        《互聯網人才趨勢白皮書》顯示,由于人工智能與大數據高速發展帶來巨大基數的人才缺口,Python工程師短期內難以補缺。Python人才需求增速達174%,人才缺口高達50萬,3年內人才需求量增長8倍。統計28家招聘網站,日均招聘崗位20922個。

        *以上數據來源于互聯網各招聘網站,數據統計截止時間:2021年12月1日

        政策導向利好,大力支持“AI+”騰飛

        • 2016年

          工信部等四部委發布了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》

        • 2017年

          國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》

        • 2018年

          《政府工作報告》提出“加強新一代人工智能研發應用”

        語言排行居首,3次蟬聯年度佳語言

        目前Python已經成為廣為歡迎的程序設計語言,自從2004年以后,Python的使用率呈線性增長。
        在IEEE 2020年度語言排行榜中,Python第4次獲得TIOBE佳年度語言排名。

        *以上數據來源于IEEE 2020年度語言排行榜,數據統計截止時間:2021年5月1日

        了解多行業前景

        課程顛覆迭代 聚焦數據分析 直擊企業剛需

        新增26項

        新11項

        優化4項

        查看大綱升級細則

        V8.0課程優勢碾壓 崛起AI新方陣

        Python好程序員課程歷時1年初沉淀布局,覆蓋Python熱點以及程序員痛點
        數據采集、數據分析、人工智能,逐層進階提升

        • 課程專攻數據分析+人工智能
        • 拓寬課程深廣度
        • 面向熱點緊抓痛點
        • 機器學習案例化
        • 課程研發立足企業剛需
        好程序員Python培訓新課程聚焦重攻,
        修正了Python的主要方向為數據分析、
        人工智能,讓時競爭力突出。
        加強大的人工智能+數據分析:
        周數增加至20周,從excel到sql終到Python的數據分析主線,
        覆蓋簡單到復雜的所有課程,包含算法的推導公式,
        海量的企業級實戰項目。
        課程覆蓋Python熱點以及程序員痛點,
        數據采集、數據分析、人工智能,
        逐層進階提升,
        從深度和廣度上進行質的提升。
        通過各種場景的案例設計,
        熟悉算法解決問題的思維方式。
        通過案例深入剖析機器學習的工作模式,
        理解建模中常用的方法。
        課程大綱由好程序員Python教研院歷時一年調研,
        分析市場及企業需求,隨著市場需求和發展而調整,
        及時了解市場動態,關注大廠的前沿技術。
        課程內容注重層層遞進式學習準則
        了解多課程優勢

        20周數據分析學習路線

        V8.0新課程聚焦重攻,修正Python主要方向為數據分析、人工智能,增加進階共計20周,
        跨平臺開發、機器學習案例化,從深度和廣度上構建完善的知識體系

        專業課程

        增值課程

        • 階段
        • 第二階段
        • 第三階段
        • 第四階段
        • 第五階段
        • 第六階段
        課程目錄 課程內容 代表項目
        商業數據可視化 Excel業務分析
        MySQL數據庫
        SQL進階
        PowerBI
        統計學基礎
        SPSS
        電商用戶模型分析
        電商網站業務報表分析
        課程目錄 課程內容 代表項目
        Python基礎語法 入門及環境安裝
        基本語法與數據類型
        控制語句
        錯誤及異常
        常用內置函數
        函數創建與使用
        Python特性
        Python模塊
        PythonIO操作
        日期與時間
        類與面向對象
        Python連接數據庫
        用戶評分自動化處理
        淘寶用戶行為分析
        Python數據清洗 數字化Python模塊Numpy
        數據分析利器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數據可視化 數據可視化基礎
        MLlib(RDD-Base API)機器學習
        MatPlotlib繪圖進階
        繪圖工具
        Python統計分析 數據準備
        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 課程內容 代表項目
        機器學習基礎 機器學習入門
        KNN講義
        模型評估方法(一)
        模型優化方法(一)
        Kmeans
        模型評估方法(二)
        DBSCAN
        模型評估方法(三)
        決策樹
        決策樹算法實戰
        金融反欺詐模型
        推薦系統
        基于電商用戶文本挖掘
        機器學習中級 線性回歸
        模型優化方法(二)
        邏輯回歸
        樸素貝葉斯
        模型優化方法(三)
        關聯規則
        協同過濾
        推薦系統案例
        機器學習 集成算法-隨機森林
        集成算法-AdaBoost
        數據處理和特征工程
        SVM
        神經網絡
        XGBoost
        XGBoost案例實戰
        課程目錄 課程內容 代表項目
        深度學習 Tensorflow
        神經網絡
        卷積神經網絡
        keras
        pyTorch
        電商市場數據挖掘
        金融風險信用評估
        目標檢測-Trensorflow
        課程目錄 課程內容 代表項目
        商業數據可視化 爬蟲類庫解析
        數據解析
        動態網頁提取
        驗證碼、IP池
        多線程爬蟲
        反爬應對措施
        scrapy框架
        電商市場數據挖掘
        金融風險信用評估
        目標檢測-Trensorflow
        課程目錄 課程內容 代表項目
        電商市場數據挖掘項目實戰 項目背景&業務邏輯
        指定分析策略
        方法實現與結果
        營銷活動設計及結果評價
        撰寫數據分析報告
        電商市場數據挖掘
        金融風險信用評估
        目標檢測-Trensorflow
        金融風險信用評估項目實戰 項目背景&業務邏輯
        建模準備
        數據清洗
        模型訓練
        模型評估
        模型部署與新
        目標檢測-Trensorflow 項目背景&業務邏輯
        建模準備
        數據清洗
        模型訓練
        模型評估
        • 第七階段
        課程目錄 課程內容 代表項目
        web框架 HTML+javaScript+CSS
        前端流行框架
        Djiango
        Flask
        web項目
        水果商城app開發
        獲取V8.0完整版課程大綱

        7個企業級實戰項目 還原企業真實研發場景

        項目一:用戶評分自動化處理

        項目介紹

        通過Python提高生產力,提率,使用Python將日常數據報表進行自動化計算,完成用戶成績的評分轉化。

        業務

        1.pandas數據讀取
        2.異常數據清晰、空值處理
        3.根據評分表打分
        4.本地化

        應用技術點

        1.pandas數據分組groupby
        2.map映射
        3.pandas數據預處理
        4.Excel數據預處理
        5.數據分析報告

        項目二:淘寶用戶行為數據分析

        項目介紹

        針對淘寶app運營數據,以行業常見指標對用戶行為進行分析,包括UV、PV、新增用戶分析、漏斗流失分析、留存分析等內容。分析工具以MySQL為主,涉及分組匯總,引用變量等內容。

        業務

        1.基于AARRR漏斗模型,使用常見電商分析指標,從新增用戶數量、各環節轉化率、新用戶留存率三個方面分析
        2.確定影響新增用戶數量因素,找到需改進轉化環節,發現留存問題
        3.研究用戶在不同時間尺度的行為規律,找到不同時間周期下的活躍規律
        4.找出具價值的核心付費用戶群,對這部分用戶的行為進行分析
        5.找到用戶對不同種類商品的偏好,制定針對不同商品的營銷策略

        應用技術點

        1.AARRR模型
        2.電商分析常用指標
        3.Pandas數據清洗
        4.Groupby函數、交叉表、透視表
        5.Matplotlib+Searborn可視化

        項目三: 金融公司風控系統

        項目介紹

        信用風險指的是交易對手未能履行約定合同中的義務造成經濟損失的風險,是金融風險的主要類型。借貸場景中的評分卡是一種以分數的形式來衡量風險幾率的一種手段,也是對未來一段時間內違約、逾期、 失聯概率的預測。一般來說,分數越高,風險越小

        業務

        1.獲取存量客戶及潛在客戶的數據
        2.EDA探索性數據分析
        3.數據預處理
        4.特征選擇+LDA分析
        5.模型開發
        6.模型評估
        7.模型實施與檢測報告

        應用技術點

        1.Pandas數據分箱操作
        2.OneHotEncoder獨熱編碼
        3.Pandas數據清洗
        4.Logistic邏輯斯蒂回歸
        5.GBDT
        6.LDA

        項目四:購物網站用戶畫像

        項目介紹

        用戶點擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對象畫像建模、數據實時計算平臺、數據離線計算平臺、推薦算法模型、協同過濾算法,使用python流行的scikit-learn實現的聚類分析項目。聚類分析是機器學習中非常重要的算法,此項目主要利用KMeans對附近的用戶進行聚類分析,達到針對不同用戶采用不同的商業推廣方案的目的。

        業務

        1.構建用戶畫像
        2.用戶行為分析
        3.用戶推薦系統
        4.潛在客戶挖掘

        應用技術點

        1.RFM
        2.Kmeans
        3.Apriori關聯分析
        4.協同過濾

        項目五: 基于電商用戶文本挖掘

        項目介紹

        想要用產品價值撬動一個用戶,同緯度競爭別家的先發優勢門檻高,如果別家體量很大,基本可以放棄。創新就是剩下的活路,面對互聯網的高速發展,線下需求基本都被互聯網化,切入點轉移到細分市場。

        業務

        1.了解項目公司的背景和對接人員情況
        2. 溝通明確實際的項目需求
        3. 根據項目需求梳理分析思路
        4. 確定分析工具和人員配置,進行數據分析
        5. 撰寫分析結論和方案

        應用技術點

        1.Jieba分詞
        2.WordCloud詞云
        3.樸素貝葉斯
        4.波士頓矩陣
        5.Pandas數據處理
        6.Matplotlib+Seaborn可視化處理
        7.Logistic回歸

        項目六:目標檢測介紹

        項目介紹

        目標檢測,人臉識別在企業方方面面都有廣泛應用。在安防,智能家居是前景廣闊,本案例通過學習Opencv與dlib進行目標檢測與人臉識別。

        業務

        1.環境安裝
        2.人臉識別,人臉關鍵點識別
        3.視頻和攝像頭人臉識別
        4.自己訓練分類器

        應用技術點

        1.Tensorflow
        2.神經網絡
        3.Opencv
        4.dlib

        項目七:(深度學習)圖片風格遷移

        項目介紹

        通過深度學習算法,制作自己的藝術抽象畫

        業務

        1.數據準備
        2.Tensorflow深度神經網絡搭建訓練
        3.模型預測

        應用技術點

        1.Tensorflow
        2.神經網絡
        3.Opencv
        4.CNN\RNN

        查看課程項目視頻展示

        學習環境 離夢想進一步

        上海校區教風嚴謹學風濃厚,激發學生向上潛能

        [學習篇] 上海校區位于科技園內,互聯網氣氛濃厚,精心構建勵志、激情、人文新氛圍,教室寬敞明亮,搭配簡潔明快的裝修風格,開放式辦公和的學科設備,讓學員與講師交流加順暢,學習加。

        [生活篇] 校區交通便利、毗鄰商圈,為學員提供了好的奮斗戰場。食堂飯菜性價比高,宿舍配有空調暖氣、獨立衛浴,二十四小時熱水。附近諾亞新天地廣場滿足學員日常購物需求。UME國際影城、健身房、濕地公園,供學員學習之余放松身心。

        校區地址:

        上海市寶山區同濟支路199號智慧七立方3號樓2-4層

        來校路線:

        上?;疖囌荆?/span>乘坐地鐵3號線(江楊北路方向),在水產路2號口出,步行至同濟支路。

        上海虹橋火車站:乘坐地鐵10號線(新江灣城方向),在虹橋路站下車,換乘地鐵3號線(江楊北路方向),在水產路站下車2號口出,步行至同濟支路。

        上海南站:乘坐地鐵3號線(江楊北路方向),在水產路站下車,地鐵2號口直接步行至同濟支路。

        上海校區全景體驗

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