资源简介

千锋教育**【直播+录播】商业数据分析BI+人工智能AI（五期）课程，旨在帮助学员掌握商业数据分析和人工智能领域的核心技能**，并为就业做好准备。

课程内容涵盖：

• Python编程基础：数据类型、运算符、流程控制、函数、面向对象等
• 办公自动化：Excel、Python操作Excel、正则表达式
• Web前端：HTML、CSS、JavaScript、Vue框架、微信小程序
• 关系型数据库：MySQL数据库的使用、数据操作、Python连接MySQL
• 分布式数据采集：爬虫基础、requests模块、scrapy框架、redis、Selenium
• 商业数据分析工具：Excel、PowerBI、Tableau
• 数据分析利器：Numpy、Pandas
• 数据可视化：Matplotlib、PyEcharts、Seaborn
• 统计学基础：统计量、抽样分布、参数估计、假设检验、相关分析
• 人工智能：机器学习、深度学习、推荐算法
• 项目实战：电商文本挖掘、金融风险评估
• 面试技巧：简历制作、面试技巧、职业素质

课程特色：

• 理论与实践结合：课程注重理论知识与实践应用的结合，通过大量的案例和项目实战，帮助学员巩固知识，提升技能
• 名师授课：课程由经验丰富的行业专家授课，确保教学质量
• 就业服务：课程提供就业指导和推荐服务，帮助学员找到理想的工作

适合人群：

• 对商业数据分析和人工智能领域感兴趣的初学者
• 希望提升数据分析技能的在职人士
• 想转行从事数据分析或人工智能工作的应届毕业生

资源目录

——/天下无鱼16号盘-85T/计算机教程119/09-其他/640-千锋教育 【直播+录播】商业数据分析BI+人工智能AI（五期）/
├──01-python基础  
|   ├──1.开班典礼和环境安装  
|   ├──10.数据类型之元组字典集合的使用  
|   ├──11.数据类型之字符串的使用（录播）  
|   ├──12.函数基本使用  
|   ├──13.函数进阶使用  
|   ├──14.高阶函数、装饰器和递归  
|   ├──15.包和模块  
|   ├──16.面向对象、类和对象及构造函数  
|   ├──17.面向对象三大特征之封装和继承  
|   ├──18.函数重写和运算符重载及常用方法和属性  
|   ├──19.多态和单例设计模式  
|   ├──2.计算机基本介绍和Python语言介绍及基本使用  
|   ├──20.常见异常及异常处理  
|   ├──3.变量与常用数据类型以及输入输出  
|   ├──4.常用运算符  
|   ├──5.流程控制语句之分支语句  
|   ├──6.流程控制语句之循环语句  
|   ├──7.数据类型之数字的使用  
|   ├──8.数据类型之列表的使用  
|   └──9.常用简单算法  
├──02-办公自动化  
|   ├──1.数据持久化及常用文件读写操作  
|   ├──2.Python自动化操作Excel  
|   ├──3.购物车管理系统  
|   ├──4.发送邮件和第三方接入发送短信  
|   ├──5.pillow库实现图像处理  
|   └──6.正则表达式  
├──03-运筹帷幄Web前端(录播）  
|   ├──1.HTML+CSS系列教程  
|   ├──2.JavaScript基础  
|   ├──3.jQuery基础及实战  
|   ├──4.风靡全球的Vue框架  
|   ├──5.那些年你必须掌握的微信小程序  
|   ├──6.项目实战之拉勾网  
|   └──7.小程序项目实战之喵喵交友  
├──04-关系型数据库MySQL8从入门到实战  
|   ├──1.数据库概述和MySQL的使用  
|   ├──2.MySQL定义语言增删改查(一）  
|   ├──3.MySQL定义语言增删改查(二）  
|   ├──4.MySQL进阶(1)  
|   ├──5.mysql进阶（2）(录播）  
|   ├──6.使用Python连接操作数据MySQL  
|   └──7.作业  
├──05-分布式数据采集基础到实战  
|   ├──1.爬虫基础和requests模块  
|   ├──10.scrapy-redis爬取百科-mysql存储  
|   ├──11.selenium介绍和使用和验证码破解平台介绍  
|   ├──2.反爬措施之代理和网页构成介绍  
|   ├──3.使用正则提取网页数据和cookie使用和bs4基础用法  
|   ├──4.bs4爬取猫眼电影和xpath语法  
|   ├──5.分页爬取网站和多线程爬取网站  
|   ├──6.redis介绍和使用  
|   ├──7scrapy框架介绍和使用  
|   ├──8.scrapy框架原理分析与实战  
|   └──9.scrapy-redis分布式爬虫  
├──06-商业数据分析工具之Excel  
|   ├──1.Excel-1  
|   ├──2.Excel-2  
|   ├──3.Excel-3公式和函数 -1  
|   ├──4.Excel-4 公式和函数 -2  
|   ├──5.Excel-5 数组  
|   ├──6.Excel-6 查找和引用函数  
|   ├──7Excel-7 图表  
|   ├──7Excel-7图表（录播）  
|   └──8.Excel-8 透视表  
├──07-商业数据分析工具之PowerBI  
|   ├──1.PowerBI-1  
|   ├──2.PowerBI-2  
|   ├──3.PowerBI-3  
|   ├──4.PowerBI-4  
|   └──5.Power BI-5  
├──08-商业数据分析工具之Tableau  
|   ├──1.Tableau-1  
|   ├──2Tableau-2  
|   └──3Tableau-3  
├──09-数据分析利器之Numpy和Pandas  
|   ├──1.numpy-1  
|   ├──2.numpy-2  
|   ├──3.pandas-1  
|   ├──4pandas-2  
|   ├──5pandas-3  
|   ├──6pandas-4  
|   └──7pandas-5  
├──10-数据可视化利器Matplotlib,PyEcharts  
|   ├──1.Matplotlib可视化  
|   ├──2.Matplotlib可视化  
|   ├──3.PyEcharts可视化  
|   └──4.Seaborn可视化  
├──11-数据分析必备内容统计学基础  
|   ├──1.基础概念、线性代数  
|   ├──2.数据的概况性度量1  
|   ├──3.数据的概况性度量2  
|   ├──4.统计学极限、导数、微分  
|   ├──5.统计学定积分  
|   ├──6.统计量及抽样分布、参数估计  
|   ├──7.统计学之假设检验  
|   └──8.统计学相关分析、分类数据分析  
├──12-人工智能之机器学习  
|   ├──01.机器学习入门和KNN分类算法  
|   ├──02.KNN回归算法和统计学基础  
|   ├──03.线性代数和线性回归算法原理  
|   ├──04-机器学习答疑1  
|   ├──04.线性回归应用和岭回归和Lasso回归  
|   ├──05.逻辑斯蒂回归  
|   ├──06.梯度下降算法和贝叶斯算法  
|   ├──07-机器学习答疑2  
|   ├──07.决策树和随机森林  
|   ├──08.SVM算法原理和SVC分类算法  
|   ├──09.SVR回归算法和聚类算法  
|   ├──10-机器学习答疑3  
|   ├──10.轮廓系数和PCA降维和交叉验证和自动调参  
|   ├──11.特征工程和评价指标  
|   ├──12.EDA探索性数据分析  
|   ├──13.金融信用卡反欺诈项目  
|   ├──14.Apriori关联规则算法  
|   ├──15.TensorFlow入门和基本模型  
|   ├──16.多层神经网络和keras入门  
|   ├──17.CNN卷积神经网络  
|   ├──18.集成算法  
|   ├──19-深度学习答疑4  
|   └──19.推荐算法  
├──13-项目实战  
|   ├──1.电商文本挖掘项目  
|   └──2.金融风险评估项目  
├──14-面试技巧、就业指导  
|   ├──1.项目指导和面试技巧  
|   ├──2.简历制作和就业指导  
|   └──3.简历制作职业素质课程（就业）  
├──课程.png  478.31kb
└──课程目录.png  21.71kb

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