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好程序员上海Python培训成立大会暨揭牌仪式圆满落幕，
上海校区校长、Python学科讲师
共同为揭牌。秉承精英小班原则，
聚焦人工智能及数据分析方向
学Python为什么选择好程序员上海校区？
岗位待遇
人才需求
政策导向
语言排行
应届生工资 ¥5740 1-3年工资 ¥16660 3-5年工资 ¥20200 5-10年工资 ¥28040
*以上数据来源于职友集
《互联网人才趋势白皮书》显示，由于人工智能与大数据高速发展带来巨大基数的人才缺口，Python工程师短期内难以补缺。Python人才需求增速达174%，人才缺口高达50万，3年内人才需求量增长8倍。统计28家招聘网站，日均招聘岗位20922个。
*以上数据来源于互联网各招聘网站
工信部等四部委发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》
国务院发布了《新一代人工智能发展规划》
《政府工作报告》提出“加强新一代人工智能研发应用”
目前Python已经成为广为欢迎的程序设计语言，自从2004年以后，Python的使用率呈线性增长。
在IEEE
2020年度语言排行榜中，Python第4次获得TIOBE佳年度语言排名。
*以上数据来源于IEEE 2020年度语言排行榜
新增26项
新11项
优化4项
Python好程序员课程历时1年初沉淀布局，覆盖Python热点以及程序员痛点
数据采集、数据分析、人工智能，逐层进阶提升
V8.0新课程聚焦重攻，修正Python主要方向为数据分析、人工智能，增加进阶共计20周，
跨平台开发、机器学习案例化，从深度和广度上构建完善的知识体系
专业课程
增值课程
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| 商业数据可视化 |
Excel业务分析 MySQL数据库 SQL进阶 PowerBI 统计学基础 SPSS |
电商用户模型分析 电商网站业务报表分析 |
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| Python基础语法 |
入门及环境安装 基本语法与数据类型 控制语句 错误及异常 常用内置函数 函数创建与使用 Python特性 Python模块 PythonIO操作 日期与时间 类与面向对象 Python连接数据库 |
用户评分自动化处理 淘宝用户行为分析 |
| Python数据清洗 |
数字化Python模块Numpy 数据分析利器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数据可视化 |
数据可视化基础 MLlib（RDD-Base API）机器学习 MatPlotlib绘图进阶 绘图工具 |
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| Python统计分析 |
数据准备 一元线性回归 多元线性回归 一般logistic回归 logistic回归与修正 |
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| 机器学习基础 |
机器学习入门 KNN讲义 模型评估方法（一） 模型优化方法（一） Kmeans 模型评估方法（二） DBSCAN 模型评估方法（三） 决策树 决策树算法实战 |
金融反欺诈模型 推荐系统 基于电商用户文本挖掘 |
| 机器学习中级 |
线性回归 模型优化方法（二） 逻辑回归 朴素贝叶斯 模型优化方法（三） 关联规则 协同过滤 推荐系统案例 |
|
| 机器学习 |
集成算法-随机森林 集成算法-AdaBoost 数据处理和特征工程 SVM 神经网络 XGBoost XGBoost案例实战 |
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| 深度学习 |
Tensorflow 神经网络 卷积神经网络 keras pyTorch |
电商市场数据挖掘 金融风险信用评估 目标检测-Trensorflow |
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| 商业数据可视化 |
爬虫类库解析 数据解析 动态网页提取 验证码、IP池 多线程爬虫 反爬应对措施 scrapy框架 |
电商市场数据挖掘 金融风险信用评估 目标检测-Trensorflow |
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| 电商市场数据挖掘项目实战 |
项目背景&业务逻辑 指定分析策略 方法实现与结果 营销活动设计及结果评价 撰写数据分析报告 |
电商市场数据挖掘 金融风险信用评估 目标检测-Trensorflow |
| 金融风险信用评估项目实战 |
项目背景&业务逻辑 建模准备 数据清洗 模型训练 模型评估 模型部署与新 |
|
| 目标检测-Trensorflow |
项目背景&业务逻辑 建模准备 数据清洗 模型训练 模型评估 |
| 课程目录 | 课程内容 | 代表项目 |
| web框架 |
HTML+javaScript+CSS 前端流行框架 Djiango Flask web项目 |
水果商城app开发 |
通过Python提高生产力，提率，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groupby
2.map映射
3.pandas数据预处理
4.Excel数据预处理
5.数据分析报告
针对淘宝app运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析等内容。分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总，引用变量等内容。
1.基于AARRR漏斗模型，使用常见电商分析指标，从新增用户数量、各环节转化率、新用户留存率三个方面分析
2.确定影响新增用户数量因素，找到需改进转化环节，发现留存问题
3.研究用户在不同时间尺度的行为规律，找到不同时间周期下的活跃规律
4.找出具价值的核心付费用户群，对这部分用户的行为进行分析
5.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
信用风险指的是交易对手未能履行约定合同中的义务造成经济损失的风险，是金融风险的主要类型。借贷场景中的评分卡是一种以分数的形式来衡量风险几率的一种手段，也是对未来一段时间内违约、逾期、 失联概率的预测。一般来说，分数越高，风险越小
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.GBDT
6.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流行的scikit-learn实现的聚类分析项目。聚类分析是机器学习中非常重要的算法，此项目主要利用KMeans对附近的用户进行聚类分析，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.RFM
2.Kmeans
3.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高，如果别家体量很大，基本可以放弃。创新就是剩下的活路，面对互联网的高速发展，线下需求基本都被互联网化，切入点转移到细分市场。
1.了解项目公司的背景和对接人员情况
2. 沟通明确实际的项目需求
3. 根据项目需求梳理分析思路
4. 确定分析工具和人员配置,进行数据分析
5. 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.Tensorflow
2.神经网络
3.Opencv
4.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.Tensorflow
2.神经网络
3.Opencv
4.CNN\RNN
上海校区教风严谨学风浓厚，激发学生向上潜能
[学习篇] 上海校区位于科技园内，互联网气氛浓厚，精心构建励志、激情、人文新氛围，教室宽敞明亮，搭配简洁明快的装修风格，开放式办公和的学科设备，让学员与讲师交流加顺畅，学习加。
[生活篇] 校区交通便利、毗邻商圈，为学员提供了好的奋斗战场。食堂饭菜性价比高，宿舍配有空调暖气、独立卫浴，二十四小时热水。附近诺亚新天地广场满足学员日常购物需求。UME国际影城、健身房、湿地公园，供学员学习之余放松身心。
校区地址：
上海市宝山区同济支路199号智慧七立方3号楼2-4层
来校路线：
上海火车站：乘坐地铁3号线（江杨北路方向），在水产路2号口出，步行至同济支路。
上海虹桥火车站：乘坐地铁10号线（新江湾城方向），在虹桥路站下车，换乘地铁3号线（江杨北路方向），在水产路站下车2号口出，步行至同济支路。
上海南站：乘坐地铁3号线（江杨北路方向），在水产路站下车，地铁2号口直接步行至同济支路。
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