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Python应用领域广泛，受各大企业青睐

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大数据和人工智能红利期，Python成职场发展助推器

学Python人工智能+数据分析，拥有体面求职起点

Python开发工程师工资收入情况
平均工资 ￥ 18.3K/月
0.7%
4.5-6K
4.1%
6-8K
5.1%
8-10K
21.4%
10-15K
24.5%
15-20K
31.5%
20-30K
11.9%
30-50K
Python开发工程师历年工资变化趋势
2022:18250元
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
20k
17.5k
15k
12.5k
10k
*数据来源于职友集等招聘网站，数据样本选取日期为2022年6月1日，仅作为信息展示，不作为效果承诺
了解更多行业前景>

初学编程选Python，简单好学有成就

Python语言简单易懂，非常适合初学者，人生苦短，我用python

简单易学
更接近人类使用的自然语言
完整的社区生态系统
为学习者和使用者提供强大的支持
丰富的第三方库
有大量功能包可以直接使用
深入了解Python

四种不同班型，满足不同人群需求

针对不同人群、不同需求开设不同班型，总有一款适合你

python培训机构
适学人群
零经验想入行，找一份好工作
1.专业不受限，岗位薪资高
2.没经验也能学，学完就能用
脱产学习咨询
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适学人群
相关开发工作，想掌握Python
1.想学习Python语言，工作更轻松
2.跟随时代发展，掌握行业新技术
在职/在校学习咨询
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适学人群
数据分析相关行业，想升职涨薪
1.构建完善的数据分析知识体系
2.数据驱动决策，提升业务能力
在职/在校学习咨询
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适学人群
想成为AI工程师，进行自我提升
1.突破职业瓶颈期，升职加薪
2.成为AI人才，“钱”途不可估量
在职/在校学习咨询

从基础课程到实战项目，所学即所用

课程内容设置与企业招聘需求无缝贴合

课程大纲
Excel 商业数据分析入门
Python 语言入门
Python 语言进阶
Python 语言应用
数据库和 SQL
数据分析思维和商业智能工具
统计思维及其应用
机器学习算法
数据仓库和大数据挖掘
大模型应用和AI 智能体开发
就业指导和模拟面试
数据分析概述
数据分析发展史
数据分析对现代企业的重要性
数据分析在各行各业的应用
数据分析师的日常工作
数据分析师的职业规划
数据分析师招聘需求解读
安装和认识 Excel
Excel 快速上手
数据的输入、填充和格式化
定位条件和查找替换
数据筛选和高级筛选
条件格式和排序工具
数据的合并和拆分
区域和表格的相互转换
表格功能的使用
选择性粘贴
文档安全性相关设置
Excel 常用快捷键详解
函数和公式计算
单元格的引用
锁定行和列
实现跨表引用
数学函数的使用
统计函数的使用
文本函数的使用
日期函数的使用
逻辑函数的使用
查找与引用函数的使用
透视表和商业数据看板
透视表的本质和应用场景
插入和定制透视表
常用统计图表及其应用场景介绍
基本图表的应用
高阶图表的应用
迷你图的应用
添加和定制切片器
Excel 项目实战
实战 1：商业数据分析看板项目
实战 2：数据分析日报制作
Python 环境安装和语言基础
Python 语言概述
Python 开发环境的安装（3.8+）
PyCharm 的安装和使用
认识计算机和程序
注释的使用
定义和使用变量
变量的命名规范
标识符和关键字
常用数据类型
数据类型的转换
输入和输出函数
常用运算符介绍
运算符的优先级和结合性
表达式和分支结构
使用变量和运算符构造表达式
通过构造表达式解决问题
分支结构的应用场景
使用 if、elif、else 构造分支结构
嵌套的分支结构
使用 match、case 构造分支结构
循环结构
循环结构的应用场景
for 循环和 range 函数
用 while 构造循环
for 循环和 while 循环应用场景区分
break 和 continue 关键字的使用
嵌套的循环结构
分支和循环结构的应用
经典编程练习
在线编程刷题
穷举法（暴力破解法）的应用
综合案例：CRAPS 赌博游戏
字符串的应用
字符串的定义
Pythong 中字符串的表示方式
转义字符和原始字符串
字符串长度获取
字符串相关的运算
字符串的常用方法
格式化字符串
不变字符串和可变字符串（StringIO）
字符集和字符编码（编码黑洞和乱码问题）
正则表达式简介
列表的应用
容器型数据类型的应用场景
列表的定义
len 函数和列表元素个数
列表相关的运算
列表元素的循环遍历
列表元素的添加和删除
列表的常用方法
列表的浅拷贝和深拷贝问题
创建列表的生成式（推导式）语法
列表应用举例
元组和集合的应用
元组的定义和使用
元组和列表的区别
元组的应用场景（打包解包、变量值交换）
集合类型的特点
集合的定义
集合和列表的区别
集合相关的运算
集合的常用方法
字典的应用
字典类型的应用场景
字典的定义
字典对键和值的要求
字典的索引运算和循环遍历
字典的常用方法
字典应用举例
函数使用入门
为什么要使用函数
函数的定义和调用
函数的参数（自变量）和返回值（因变量）
函数参数的默认值
可变参数和关键字参数
函数的嵌套
Python 中的作用域（LEGB）
global 和 nonlocal 关键字的用法
包和模块
Python 常用内置函数
命名冲突问题
包和模块的概念
import 和 from 关键字的用法
包和模块的别名
_init__.py 文件的作用
Python 标准库中的常用模块
如何获取第三方模块
安装和使用第三方模块（pip 命令详解）
函数高级用法
一等函数的概念
高阶函数的概念和使用
Python 内置函数中的高阶函数
Lambda 函数的应用
装饰器的概念
创建和装饰器函数
函数的递归调用
递归函数的优化
面向对象编程概述
面向对象编程思想
面向对象的应用场景
面向对象的核心概念（类和对象）
定义类（数据抽象和行为抽象）
创建对象（构造器函数）
给对象发消息（调用对象方法）
类方法和静态方法
dir 函数的使用
面向对象编程进阶
常用的魔法方法
运算符重载
继承的概念
方法重写和多态
多重继承和 MRO 问题
Python 办公自动化
Python 文件读写
异常处理机制
Python 读写 Excel 文件
Excel 公式计算和图表生成
Python 生成 Word 文档
Python 处理 PDF 文件
用 Python 处理数据
数据的保存方式
JSON 格式
从 API 接口中获取数据
数据的描述性统计信息
statistics 模块的应用
数据可视化
pyecharts 库的使用
关系数据库概述和MySQL 数据库
数据库的作用和分类
关系型数据库的特点
关系型数据库产品介绍
MySQL 的安装和配置
MySQL 的命令行和 GUI 客户端
SQL（结构化查询语言）简介
创建数据库和二维表
MySQL 数据类型详解
主键约束、默认值约束和非空约束
表关系和 CRUD 操作
表关系和实体关系图（ER 图）
多对一关系的建立和外键约束
一对一关系的建立和唯一性约束
多对多关系的建立和中间表
使用 insert 插入数据
使用 delete 删除数据
使用 update 修改数据
使用 select 实现简单查
SQL 数据查询详解
投影、别名和运算
数据筛选和空值处理（where 子句）
模糊查询和通配符的使用
去重操作（distinct）
排序（order by 子句）
限制查询数量（limit 子句）
函数的使用
分组和聚合函数（group by 子句）
分组后的数据筛选（having 子句）
嵌套查询（子查询）
笛卡尔积、内连接和自然连接
左外连接、右外连接和全外连接
窗口函数及其应用
窗口函数语法概述
使用窗口函数解决排名问题
使用窗口函数解决 TopN 查询问题
使用窗口函数解决同比环比问题
SQL 查询面试题深度解析
JSON 类型和用户标签查询
数据库其他相关知识
Python 程序接入数据库概述
三方库 mysqlclient 和 pymysql 介绍
创建数据库连接对象（Connection）
创建和使用游标对象（Cursor）
获取查询结果的三种方式
使用批处理插入数据
生成和解读 SQL 执行计划
索引的创建和底层数据结构（B+ 树）
前缀索引、复合索引、覆盖索引
使用 DQL 授予和召回权限
视图的概念和应用场景
函数和存储过程的应用
指标和指标体系
互联网行业认知
互联网产品的定义和商业模式认知
互联网营收通用公式拆解
互联网产品和用户的生命周期
指标的概念和常用业务指标
北极星指标和伴随指标
指标体系的概念和作用
如何为企业搭建指标体系
数据规划的 OSM 模型和 UJM 模型
数据分析方法论和模型
使用对比法发现问题
通过拆解法缩小问题范围
通过漏斗法定位问题环节
通过相关分析找寻业务抓手
通过象限分析进行分群
RFM 模型用户价值分群
AIPL 模型和运营三件套
AARRR 模型和 RARRA 模型
Power BI 入门
Excel 中的 Power Query 插件介绍
从 Excel 升级到 Power BI 的理由
Power BI Desktop 的安装
Power BI 的组成部分
Power BI 的官方网站和帮助功能
Power BI 功能初体验
输入和连接数据
Power BI 数据清洗和建模
Power Query 编辑器的使用
更改数据类型
处理重复值和异常值
数据的排序和筛选
删除行和列
列的合并和拆分
添加自定义列
合并和追加表数据
表关系的编辑和删除
Power BI 数据可视化和报表制作
DAX 的概念和语法
常用 DAX 函数
度量值和计算列
常用视觉对象的介绍
调整视觉对象的外观
从市场加载更多视觉对象
Power BI 编辑交互和工具提示
数据的钻取
切片器的应用
动态数据单位和指标切换
Power BI 报表设计
认识和使用Tableau
Tableau 简介
Tableau Desktop 的安装和功能区介绍
Tableau 连接数据源
数据类型和运算符
表关系、表连接和数据合并
创建和使用工作表
可视化图表的应用
深入探索 Tableau
分层结构和数据钻取
数据分箱和数据桶
计算字段、函数和参数
组、集和筛选器
高级可视化图表的应用
参考线和参考区间
相关分析和回归模型
时间序列分析
LOD 表达式的应用场景
Tableau 项目实战
项目背景和数据介绍
使用 Tableau Prep Builder 实现数据清洗
数据的加载和建模
制作指标概览视图
制作细分数据统计图表
仪表板的创建和使用
故事的创建和使用
Tableau Server 介绍
使用 Tableau Public 发布工作簿
Python 数据分析工具介绍
Jupyter 的安装和启动
新建和使用 Notebook
编写和运行代码
Markdown 笔记和查看文档
常用快捷键和魔法指令介绍
安装和配置插件
执行系统命令的方法
安装数据分析相关三方库
NumPy、Pandas 和 Matplotlib 初体验
使用 NumPy 实现批量数据处理
创建 ndarray 对象
ndarray 对象的属性
ndarray 对象的索引和切片
ndarray 对象的方法
ndarray 对象和标量的运算
两个 ndarray 对象的运算
广播机制
NumPy 中操作数组的函数
pandas 数据分析入门
pandas 三种核心数据类型
读取 CSV 和 Excel 文件创建 DataFrame
从数据库二维表读取数据创建 DataFrame
DataFrame 对象的属性
DataFrame 对象的常用方法
操作 DataFrame 对象的行和列
操作 DataFrame 对象的单元格
DataFrame 对象的数据筛选
DataFrame 对象的数据拼接和合并
数据清洗的概念
DataFrame 处理缺失值、异常值和重复值
DataFrame 对象数据的变形和预处理
生成虚拟变量
数据的分箱（离散化）
pandas 数据分析进阶
DataFrame 对象的数据排序和头部值获取
DataFrame 对象的数据分组聚合操作
生成透视表和交叉表
基于 DataFrame 对象绘制统计图表
DataFrame 对象的数据抽样
DataFrame 对象的窗口计算
计算协方差和相关系数
Index 类型及其子类型概述
时间序列和 DatatimeIndex 对象的常用方法
matplotlib 统计图表绘制
Matplotlib 概述
Matplotlib 的配置参数
创建画布
定制坐标系
折线图和面积图
散点图和气泡图
柱状图和堆叠柱状图
饼图和环状饼图
箱线图和小提琴图
雷达图和玫瑰图
概率论概述
概率论和统计学概述
统计思维对数据分析师的重要性
数据和数据的分类
获取数据的描述性统计信息
探索数据的分布
随机事件、样本空间和随机试验
概率的定义
复合事件和条件概率
随机变量的概念
期望和方差
离散型随机变量及其分布
中心极限定理和假设检验
正态分布
数据获取和抽样
常用统计量
基于正态分布的三大分布
抽样均值分布
中心极限定理
假设检验的基本原理
z检验、t检验和卡方检验
区间估计和方差分析
参数估计的方法
点估计的实施方法
区间估计的原理
应用区间估计解决实际问题
样本容量的确定
区间估计和假设检验的联系
方差分析的基本思路
方差分析的实施细节
相关性和回归分析
变量关系的确定
相关关系和相关系数
一元线性回归和最小二乘法
回归模型的验证
哑变量回归
多元线性回归
消除多重共线性
岭回归和逻辑回归
时间序列分析
时间序列的基本定义
平稳时间序列
自回归模型
移动平均模型
自相关移动平均模型
ARIMA 模型
时间序列分析案例讲解
机器学习概述和kNN 算法
机器学习概述
机器学习算法的分类
机器学习的工作流程
kNN 算法原理
距离的度量
数据集介绍和数据的划分
kNN 分类模型的构建
kNN 分类模型的优化
分类模型的评估标准
决策树和随机森林算法
决策树算法概述
特征选择依据
决策树的分裂和剪枝
决策树应用实战
决策树模型超参数调优
随机森林算法
随机森林的优缺点
随机森林超参数调优
回归算法
回归模型的分类
线性回归算法原理和数学推导
线性回归代码实现
回归模型评价标准
多重共线性的危害、检验和避免
Ridge 回归和 Lasso 回归原理及应用
梯度下降算法和极大似然估计
损失函数构造及最优化
回归模型的超参数调优
多项式回归
逻辑回归的算法原理
逻辑斯蒂回归的应用及优化
聚类算法
无监督学习算法介绍
聚类算法的应用场景
K-Means 聚类原理
簇的概念和质心的寻找
K-Means 算法的代码实现
K-Means 算法优缺点和扩展优化
最佳 K 值选择和手肘法
支持向量机
SVM 算法原理和数学推导
最大几何间隔和拉格朗日乘子法
线性核函数的应用及优化
线性核函数的斜率和截距
高斯核函数应用及优化
SVC 分类算法应用及调参
SVR 回归算法应用及调参
软间隔与硬间隔
集成学习算法
集成学习概述
集成学习算法分类
随机森林和极限树
AdaBoost 算法
GBDT 梯度提升树
XGBoost 算法
LightGBM 算法
集成学习算法的应用领域
神经网络模型
什么是神经网络
神经网络与传统机器学习对比
神经网络的应用领域
感知机基本结构
激活函数和损失函数
多层神经网络模型
前向传播和反向传播原理
实现一个神经网络模型
深度神经网络模型和深度学习
深度学习在计算机视觉中的应用
特征工程
数据挖掘标准流程
特征工程概述
特征选择方法
主成分分析（PCA）
线性判别分析（LDA）
t 分布随机邻域嵌入（t-SNE）
机器学习项目实战
信用风险评估体系
申请者模型、评级模型、催收模型、欺诈模型
的关系及意义
信用风险评级模型开发流程
业务场景定义（观察窗口、表现窗口）
异常值和空值的处理
探索性数据分析（EDA）
WOE、IV 值意义及特征转换
特征重要性评估
模型训练和超参数调优
变量选择
特征重要性评估（RFE）
IV 值检验
信用评分转换和评分卡制作
模型监控及拒绝推断
Linux 系统概述
Linux 操作系统简介
Linux 的常用发行版本介绍
常用 SSH 客户端工具介绍
Linux 系统命令讲解
Linux 系统常用工具
Linux 系统软件和服务的安装和管理
Vim 和 Shell 脚本编写
数据仓库基础
数据仓库概述
数据仓库分层架构
维度建模和关系建模
星型模型和雪花模型
ETL 流程和相关工具
使用 Python+pandas 实现 ETL 流程
增量 ETL 实现方案
数据仓库的存储优化和安全管理
Hive 实战
Hadoop 大数据生态圈概述
安装和配置 Hive 环境
配置和初始化 Hive 元数据库
启动和验证 Hive
HiveSQL 语法和数据类型
创建数据库和表
加载数据到 Hive 表
Hive 查询操作
分区表和分桶表
管理表和外部表
Hive 常用内置函数
Hive 性能优化
PySpark 大数据分析
Spark 架构与核心组件
RDD、DataFrame、Dataset
Spark 本地环境和集群环境
安装与配置 PySpark
数据读取和基本操作
数据清洗和转换
使用 Spark SQL 执行复杂任务
PySpark MLlib 的应用
PySpark Streaming 和实时数据处理
数据仓库项目实战
项目需求与目标
数据源介绍
企业级数据仓库设计
数据加载和准备
使用 Hive 进行数据查询与分析
Spark SQL 与 Hive 整合
查询性能优化
BI 工具接入和数据可视化
大模型概述和本地化部署
大模型及其发展史概述
大模型基本原理和架构（Transformer）
大模型的应用领域、优势和挑战
商业和开源大模型对比
大模型私有化部署概述
部署大模型的硬件需求
Ollama 介绍
Ollama 安装和模型导入
Ollama 相关命令介绍
Ollama API 的使用
使用 FastAPI 部署 Ollama 可视化界面
提示词工程
提示词的基本概念
提示词结构与格式
提示词的上下文设置
如何设计有效的提示词
基础 Prompt：Few-shot、Zero-shot、CoT
高级 Prompt：ReAct、ToT、Program-aided
提示词调优工具
设计并优化提示词生成特定内容
大模型开发工具库 transformers
transformers 库是什么
transformers 核心功能模块
大模型开发环境搭建
Hugging Face 数据集
模型训练基类（Trainer）
训练参数与超参数配置（TrainingArguments）
模型训练评估库（Hugging Face Evaluate）
transformers 预训练模型
大模型高效微调技术（PEFT）
LangChain 框架入门
LangChain 概述
LangChain 核心模块
使用 Pipeline
代理（Agents）与工具（Tools）机制介绍
LCEL 的应用
LangChain 调用本地 LLM
RAG 和大模型微调
RAG 的概念与应用场景
向量数据库概述
通过 LangChain 实现基础 RAG 流程
结合 Embedding 模型优化检索
高级 RAG 优化
RAG+LangChain Agents 结合
RAG 的性能评估与优化指标
微调与适配层（PEFT、LoRA）
使用 Hugging Face Trainer 进行 SFT
低秩适配（LoRA）优化大模型微调的成本
LangChain 实战
Agents 的基本原理（LLM+ 计划 + 记忆 + 工具）
AI 应用架构与系统设计
OpenAI Function 调用
LangChain 工具
ReAct 与 Self-Refine Agent 实现
让 Agents 具备长期记忆
AI 销售助理 / 智能客服助手项目实战
Dify 的部署和应用
Dify 的概念和核心功能
使用 Dify 平台部署模型
如何可视化构建 AI Agent
数据集管理
Workflow 自动化
结合 LangChain 优化 AI Agent 能力
Dify 与其他工具集成
其他智能体开发框架和工具概述
就业期的技术和心理准备
数据分析师的硬实力和软技能
数据挖掘工程师的技能栈
如何成为一个优秀的职业人
就业期的心理准备和心态调整
自我介绍话术指导
如何制作一份优质的简历
数据分析师简历要点
数据挖掘工程师简历要点
简历排版注意事项
简历制作常见问题剖析
STAR 法则的应用
如何给简历做标注稿
网投简历的注意事项和投递方法
面试流程和注意事项
校招面试流程解析
社招面试流程解析
高频面试题回答技巧
如何回答开放式问题
如何避开面试中的坑
面试后的总结和复盘
职业规划的相关问题
入职第一周注意事项
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企业级项目实操，打造真“功夫”

CREA项目研发模型开创多学科联合项目，实力铸就学员实战真技能！

  • 01 项目一
  • 02 项目二
  • 03 项目三
  • 04 项目四
  • 05 项目五
  • 06 项目六
  • 07 项目七

用户评分自动化处理

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。

业务功能

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

掌握能力

1.pandas 数据分组 groupby 2.2.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

淘宝用户行为数据分析

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。

业务功能

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

掌握能力

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

金融公司风控系统

信用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。

业务功能

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

掌握能力

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

购物网站用户画像

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。

业务功能

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

掌握能力

1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori 关联分析 4. 协同过滤

基于电商用户文本挖掘

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。

业务功能

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

掌握能力

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

目标检测介绍

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。

业务功能

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

掌握能力

1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.dlib

（深度学习）图片风格迁移

通过深度学习算法，制作自己的艺术抽象画。

业务功能

1. 数据准备 2.Tensorflow 深度神经网络搭建训练 3. 模型预测

掌握能力

1.Tensorflow 2. 神经网络 3.Opencv 4.CNN\RNN

获取项目源码>

千锋Python课程颠覆升级，聚焦数据分析+AI

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

  • 01

    专攻数据分析+人工智能

    新课程修正了 Python 就业的主要方向为数据分析、人工智能，让核心竞争力更突出。

  • 03

    机器学习案例化教学

    通过熟悉算法解决问题的思维方式，案例深入剖析机器学习的工作模式，理解建模中常用的方法。

  • 05

    机器学习案例化教学

    从Excel和SQL实际业务数据处理到BI商业智能。最终到Python的数据分析算法主线，由易到难，覆盖所有课程，包含海量企业级实战项目。

  • 02

    立足企业刚需研发

    千锋 Python 教研院历时一年调研分析市场及企业需求，紧贴大厂的前沿技术。让所有学员都能达到企业级需求。

  • 04

    面向热点紧抓痛点

    课程覆盖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，学员从深度和广度上都有质的提升。

  • 06

    就业指导助力职场发展

    职业规划师全程指导就业面试，长期技术支持为学员职场发展保驾护航。

查看课程升级大纲

企业技术大咖讲师团，丰富经验倾囊相授

严选企业一线的技术大咖，丰富的行业经验鼎力相助

领取Python人工智能+数据分析学习视频

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全新Tornado框架实战教程（9集）
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快速搞定Excel数据分析
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全新Flask框架入门全套教程
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Python全新Swiper项目从入门到实战
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机器学习Sklearn全套教程
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20000余家服务企业，多种招聘方式组合推进

人才定制
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与企业签订人才培养协议，按需求定制培养软件人才。
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整合企业招聘资源，搭建互联网行业人才输送平台，20000 余家服务企业对千锋学员打开职场通道。
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企业定期上门招聘，在毕业班进行人才选拨。
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就业老师以企业 HR 人脉为渠道，将学员简历推送至 HR 手中。
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一地学习多地择业，同城异地自主选择。
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零基础学习Python

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