编程在大家心目之中是一个非常困难的事情，因为我们都知道计算机程序所涉及到的内容是非常庞杂的。即使有很多人已经知道互联网行业是薪资待遇较高的行业，但依旧内心非常犹豫，就是担心自己学不好。但其实只要我们选择了靠谱培训机构一定能够获得明确的课程，从而掌握相关的技术。那么在这个过程之中，肯定就会有人想要去了解前端编程培训机构哪个好。
课程内容
机器学习之数据预备、清洗与特征工程、机器学习之监督学习核心之 - 分类算法原理与实践、机器学习之非监督学习算法 - 聚类与关联算法原理与实践、机器学习之协同过滤原理与实战、机器学习之文本与图像数据挖掘方法、深度学习入门篇：神经网络、深度学习入门。
六大项目实战
项目实战一：基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统。
项目实战二：基于OpenCV、随机森林算法实现的图像分类识别系统。
项目实战三：基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统。
项目实战四：Kaggle经典AI项目：预测房价系统全程实战。
项目实战五：基于RFM模型实现的零售精准营销响应预测系统。
项目实战六：基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术（深度学习在医疗行业的实践应用\CPU、GPU两套运行环境）。
人才缺口大：2020年中国大数据行业人才需求规模高达210万，2025年前仍将保持30%-40%的增速，未来的需求总量在2000万人左右。
入学门槛低：零基础小白也可以学，大专及以上学历即可，专业经验不限。
跨领域发展不受限：几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师可以在各个领域就业。
职业寿命长：受外部业务影响相对较小，职位相对稳定，经验越丰富，越受用人企业青睐。
性别无歧视：数据分析工作必须报以认真严谨的态度，女生的性格从事数据分析是非常适宜的。
薪资较高：2019年全国数据分析师年平均工资超过15万元，远高于规模以上企业就业人员的年平均工资75229元。
数据来源：人社部发布的《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》
背景：
零售业现有的问题是∶信息孤岛、需求变化快、分析受限、海量数据。零售业的出路不仅是线上线下的成功融合，更源于对数据的收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是"数据化管理"。
简介：
本项目主要通过零售业的数据分析流程、关键指标和数据管理的分析，让学员对什么是数据，数据的分析、数据的治理、数据的管理、业务指标的作用及业务指标的分析等会有一个-系统性的理解。
核心技能：
数据分类、数据分析与可视化、零售业的基本思维方式、数据治理、数据管理流程 零售业的常用分析指标、零售业指标、数据清洗
应用场景：
数据处理与数据清洗、零售行业的数据分析
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