學會數(shù)據(jù)分析職場收益長久
大部分行業(yè)都會應用到數(shù)據(jù)分析,互聯(lián)網(wǎng)銀行
01華信智原大數(shù)據(jù)分析專業(yè)體系
運算符與表達式、垃圾回收機制
Python內(nèi)存管理
網(wǎng)絡爬蟲基礎
Mysql高級查詢、單表
Excel數(shù)據(jù)分析
ndarray對象
Scikit-Learn機器學習
掌握機器學習常用回歸
02理論+實踐 由淺入深逐級構(gòu)建開發(fā)能力
03行業(yè)大咖教學團隊,讓你所學即所用
開發(fā)了RainBoSoft監(jiān)管系統(tǒng)
、車管所車輛信息監(jiān)管系統(tǒng)、某公司電子商務系統(tǒng)、北京市稅務局稅務申報系統(tǒng)通俗易懂
參與多項教育、銀行
有豐富的經(jīng)驗
04產(chǎn)學結(jié)合的項目化教學
基于Python數(shù)據(jù)分析工具Numpy
Numpy、Pandas
、機器學習、matplotlib、seabron使用Scrapy框架爬取各大網(wǎng)站房屋數(shù)據(jù)
,利用Python數(shù)據(jù)分析工具分析各城市房屋均價、房屋總價、房價走勢、房源數(shù)量、房屋面積分布、樓層、裝修等。利用機器學習建立模型,對房價影響因素進行深度揭秘、并對房屋價格進行預測。Python爬蟲、Numpy
、Pandas、機器學習、可視化工具matplotlib、seabron、pyecharts收集用戶基本信息
、用戶交易信息,構(gòu)建用戶畫像。構(gòu)建模型并進行訓練,基于K-Means算法對用戶進行聚類分析,用戶相似度分析大型門戶網(wǎng)站和大型婚戀網(wǎng)站積累了海量信息
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、Python 多線程爬蟲及其機制使用Lambda架構(gòu)整合實時計算和離線計算,借助分布式環(huán)境提升計算能力
;使用Flume收集用戶的點擊、瀏覽、收藏等行為,建立用戶畫像和文章畫像,并存儲于HDFS集群;通過離線Spark SQL計算建立HIVE特征中心,存儲到HBase集群;通過ALS、LR、Wide&Deep等機器學習與深度學習