课程简介

微软Ai核心+智能商业BI+Python数据分析+人工智能+名企全面提升 8部课程打造超级商业BI

课程内容直击大厂商业Bi和人工智能，由八部分内容组成，课程的强悍之处在于既可以整体系统姓的学习，亦可以进行分阶段的学习，逐个进行击破

课程目录

• ┣━01-核心能力提升班商业智能方向第四期
• ┣━1.1 商业智能与推荐系统
• ┣━1-商业智能与推荐系统
• ┣━L1
• ┣━L1自测文档(1).xls
• ┣━lesson01BIV2.4.pptx
• ┣━10.1 PageRank、图论与推荐系统
• ┣━10-PageRank、图论与推荐系统
• ┣━L10-code
• ┣━L10自测文档.xls
• ┣━lesson10BIV1.5.pptx
• ┣━优秀作业-BI核心第十章.txt
• ┣━12.1 Graph Convolution Networks
• ┣━12-GraphConvolutionNetworks
• ┣━L12
• ┣━L12自测文档.xls
• ┣━lesson12BIV0.2.pptx
• ┣━14.1 路径规划Project Lesson-14
• ┣━14-路径规划ProjectLesson-14
• ┣━L14自测文档.xls
• ┣━lesson14BIV1.0.pptx
• ┣━movielens_flask
• ┣━3.1 常用机器学习模型
• ┣━3-常用机器学习模型
• ┣━L3
• ┣━L3自测文档.xls
• ┣━lesson03BIV1.3.pptx
• ┣━4.1 ALS算法与推荐系统
• ┣━4-ALS算法与推荐系统
• ┣━L4-code
• ┣━L4自测文档.xls
• ┣━lesson04BIV2.4.pptx
• ┣━paper
• ┣━7.1 神经网络基础与移动推荐系统
• ┣━7-神经网络基础与移动推荐系统
• ┣━L7-code
• ┣━L7自测文档.xls
• ┣━lesson07BIV1.3.pptx
• ┣━8.1 时间序列分析
• ┣━8-时间序列分析
• ┣━L8-code
• ┣━L8自测文档.xls
• ┣━lesson08BIV0.8(3).pptx
• ┣━9.1 循环神经网络与预测
• ┣━9-循环神经网络与预测
• ┣━L9
• ┣━L9自测文档.xls
• ┣━lesson09BIV0.3.pptx
• ┣━11.1 Graph Embedding
• ┣━11-GraphEmbedding
• ┣━L11
• ┣━L11自测文档.xls
• ┣━lesson11BIV3.4.pptx
• ┣━优秀作业-BI核心第十一章.txt
• ┣━13.1 机器学习与启发式算法
• ┣━13-机器学习与启发式算法
• ┣━L13
• ┣━L13自测文档(1).xls
• ┣━lesson13BIV1.1.pptx
• ┣━十三优秀作业.txt
• ┣━2.1 挖掘数据中的关联规则
• ┣━2-挖掘数据中的关联规则
• ┣━L2-code
• ┣━L2自测文档.xls
• ┣━lesson02BIV2.6.pptx
• ┣━5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
• ┣━5-因子分解机,libFM与基于邻域的协同过滤
• ┣━L5-code
• ┣━L5自测文档.xls
• ┣━lesson05BIV2.1.pptx
• ┣━6.1 预测全家桶与机器学习神器
• ┣━6-预测全家桶与机器学习神器-1
• ┣━6-预测全家桶与机器学习神器-2
• ┣━L6-code
• ┣━L6自测文档.xls
• ┣━lesson06BIV0.4.pptx
• ┣━02-导师制名企实训班商业智能方向第四期
• ┣━1.1 数据采集与实战
• ┣━1数据采集与实战
• ┣━L1-2自测文档.xls
• ┣━L1-code
• ┣━lesson1-2BIV3.8.pptx
• ┣━名企bi优秀作业分享.docx
• ┣━2.1 数据可视化及实战
• ┣━2数据可视化及实战
• ┣━L2-2自测文档.xls
• ┣━L2
• ┣━3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
• ┣━3推荐系统严眼中的你-用户画像
• ┣━L3-2自测文档.xls
• ┣━L3-code
• ┣━lesson3-2BIV2.7.pptx
• ┣━4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
• ┣━4SVD矩阵分解与基于内容的推荐
• ┣━L4-2自测文档.xls
• ┣━L4-code
• ┣━lesson04-2BIV1.7.pptx
• ┣━5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐
• ┣━5CTR预估算法与基于流行度的推荐
• ┣━L5-2自测文档.xls
• ┣━L5-code
• ┣━lesson05-2BIV1.9.pptx
• ┣━03-数据分析与Python程序设计基础
• ┣━1.1 Python 数据智能编程基础
• ┣━Week01-CV
• ┣━lesson01DAV0.6.pptx
• ┣━Week01-BI
• ┣━Week01-NLP
• ┣━1.1 Python数据智能编程基础
• ┣━2.1 Python 格式化数据处理 – Pandas
• ┣━lesson02DAV1.0.pptx
• ┣━Week02-BI
• ┣━Week02-CV
• ┣━Week02-NLP
• ┣━2.1 Python格式化数据处理-Pandas
• ┣━3.1 数据可视化
• ┣━lesson03DAV0.8.pptx
• ┣━Week03-BI
• ┣━Week03-CV
• ┣━Week03-NLP
• ┣━3.1 数据可视化
• ┣━4.1 网络信息分析
• ┣━assignment04-1.作业答案参考py
• ┣━assignment04-2.作业答案参考py
• ┣━lesson04DAV0.7.pptx
• ┣━Week04-CV
• ┣━Week04-NLP
• ┣━Week04-BI
• ┣━4.1 网络信息分析
• ┣━5.1 文本信息自动化处理
• ┣━assignment05.py作业答案参考
• ┣━L5
• ┣━tfidf
• ┣━Week 05
• ┣━5.1 文本信息自动化处理
• ┣━6.1 Python 办公自动化
• ┣━assignment06_auto_email.py作业答案参考
• ┣━assignment06_daily_report.py.作业答案参考
• ┣━code
• ┣━lesson06DAV0.9
• ┣━Week 06
• ┣━6Python办公自动化
• ┣━7.1 服务器、数据库与分布式系统
• ┣━assignment07.py.作业答案参考zip
• ┣━L7-code-afterclass
• ┣━lesson07DAV0.5
• ┣━Week 07
• ┣━7Python办公自动化
• ┣━04-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
• ┣━5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
• ┣━Assignment_05
• ┣━cmn-eng
• ┣━Lesson_05
• ┣━7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
• ┣━bleu1.py
• ┣━lesson05AIV1.0.pptx
• ┣━lesson05AIV1.2.pptx
• ┣━Git与版本控制、代码风格
• ┣━Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制
• ┣━加课：seq2seq的代码及作业的讲解
• ┣━循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
• ┣━搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
• ┣━深度卷积网络与计算机图像
• ┣━深度卷积网络与计算机图像2
• ┣━神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
• ┣━第一周作业讲解
• ┣━贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
• ┣━1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
• ┣━Assignment01
• ┣━Assignment01-BI
• ┣━Assignment01-CV
• ┣━Assignment01-NLP
• ┣━Git 与版本控制、代码风格.pptx
• ┣━Git 思维导图
• ┣━image-retrieval-master
• ┣━lesson01-course
• ┣━networkx如何设置中文
• ┣━图像检索项目指导书与数据
• ┣━1.2 第一周作业讲解
• ┣━参考答案
• ┣━2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
• ┣━Assignment02
• ┣━house_price
• ┣━L2.1
• ┣━参考答案
• ┣━3.1 深度卷积网络与计算机图像
• ┣━ai-core-lesson-03-cnn V1.1
• ┣━Assignment 03
• ┣━微软_lesson03
• ┣━3.2 深度卷积网络与计算机图像2
• ┣━Assignment 03_2
• ┣━Assignment03-refer作业答案参考.py
• ┣━cnn_feature_map_demo
• ┣━L3-code(1)
• ┣━lesson03AIV1.3
• ┣━4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
• ┣━Assignment 04
• ┣━L4-code
• ┣━lesson04AIV1.7
• ┣━Refer-Assignment04
• ┣━6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
• ┣━Assignment06
• ┣━assignment06作业参考答案.py
• ┣━L6
• ┣━lesson06AIV0.4
• ┣━lesson06AIV0.8.pptx
• ┣━lesson06AIV0.8（PDF）
• ┣━05-0基础 Python 入门
• ┣━python-1-Python基础入门
• ┣━python-2-Python编程入门
• ┣━python-3-常用模块-numpy
• ┣━python-4-常用模块-pandas
• ┣━python-5-数据可视化
• ┣━python-6-Python办公自动化
• ┣━1.1 Python 基础入门
• ┣━go
• ┣━week1-python入门基础
• ┣━2.1 Python 编程入门
• ┣━week2-python编程基础1
• ┣━3.1 常用模块-numpy
• ┣━week3-numpy
• ┣━4.1 常用模块-pandas
• ┣━week4-pandsa
• ┣━5.1 数据可视化
• ┣━week5-数据可视化
• ┣━6.1 Python 办公自动化
• ┣━code
• ┣━lesson06DAV0.9.pptx
• ┣━06-深度学习框架选修课
• ┣━pytorch基础知识
• ┣━pytorch基础知识_20230714151718
• ┣━pytorch神经网络搭建
• ┣━pytorch神经网络搭建_20230714151718
• ┣━tensorflow基础知识以及高级apikeras
• ┣━tensorflow实践项目“大杂烩”
• ┣━tensorflow实践项目“大杂烩”_20230714151718
• ┣━搭建模型和进阶操作
• ┣━搭建模型和进阶操作_20230714151719
• ┣━1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
• ┣━学习资料
• ┣━学习资料_20230714151718
• ┣━深度学习框架.pptx
• ┣━深度学习框架_20230714151718.pptx
• ┣━课堂代码.docx
• ┣━课堂代码_20230714151720.docx
• ┣━2.1 搭建模型和进阶操作
• ┣━2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
• ┣━3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
• ┣━学习资料
• ┣━课堂代码.docx
• ┣━课堂代码_20230714151719.docx
• ┣━4.1 pytorch基础知识
• ┣━课堂代码.docx
• ┣━5.1 pytorch神经网络搭建
• ┣━stn
• ┣━stn_20230714151724
• ┣━课程代码.docx
• ┣━07-人工智能基础能力提升课
• ┣━1.1 编程基础
• ┣━Allen B. Downey – Think Python (2012, O’Reilly Media) – libgen.lc
• ┣━Lesson-01学习资料
• ┣━2.1 数据分析基础
• ┣━Lesson-02学习资料
• ┣━3.1 机器学习的基本方法
• ┣━Lesson-03学习资料
• ┣━lesson03AIV0.5(2).pptx
• ┣━4.1 机器学习的基本方法（二）
• ┣━week4学习资料
• ┣━5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
• ┣━L5-code
• ┣━lesson05AIVV1.1.pptx
• ┣━6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
• ┣━L6-code
• ┣━lesson06AIV0.8.pptx
• ┣━7.1 卷积神经网络（一）
• ┣━lesson07AIV1.3.pptx
• ┣━8.1 卷积神经网络（二）
• ┣━L8-code
• ┣━lesson08BIV0.6.pptx
• ┣━9.1 图像目标检测
• ┣━lesson09AIV2.1.pptx
• ┣━Object_Detection_Mask
• ┣━week1-编程基础
• ┣━week2-数据分析基础
• ┣━week3机器学习的基本方法
• ┣━week4机器学习的基本方法（二）
• ┣━week5神经网络的基本原理与方法（一）
• ┣━week6神经网络的基本原理与方法（二）
• ┣━week7卷积神经网络（一）
• ┣━week8卷积神经网络（二）
• ┣━week9图像目标检测
• ┣━08-公开课
• ┣━公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？