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Numpy数据处理、KNN算法、SpringCloud、SVM、Scipy图像处理、决策树、网络爬虫、图像识别、matplotlib、朴素贝叶斯、人工智能、K-Means、Series、线性回归、逻辑斯谛、数据分析等。
应届毕业生、需要转行IT拿高薪的人员，年龄18-32周岁，不限专业/经验/性别，应/往届生均可。
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利用宜播高到达率、高精准度、高便利性等优势，把前沿、热门的新技术以较快的速度传递给学员，以便大家及时提升自己的核心技能和岗位价值，获得更好的职业发展。
与复旦@大学、同济@大学的心理咨询专款深入合作，引入"CPS职业规划测试系统"，从多方面对学员进行现业条质试，涵盖性格职业倾向、潜能和天成等测试，并针对测试结果给予一对一的指号。
学员入学即建立详细的个人电子档案，同时量身定制专腾的技术指导老师和聪业指导老师一名，-辅助学习和就业，包括。 1对1简历辅助优化、1对1模拟面试、 1对企业筛选分析、1对1试用期技术指导。
与踪讯、阿里、京东、华为、微软、意首等 7000 国内外用人企业建立了人才输送合作关系，同中国移动、中国电信、恒大地产南京银行、盛大游效等1000 客户建立了长期的业务合作关系，其中包括中-技术和白理人z营务。
电商数据分析 分析方式之漏斗模型及数据量化
背景：如何统一整合数据接口，如何从数据中分析和挖掘价值，从而为企业经营和决策提供支撑，这几乎成为一个企业的核心竞争力。电商是在所有互联网业务中算是较为复杂与数据分析关系较为密切的行业-。该行业需要大量即懂BI数据分析技术，又懂电商业务的大量数据分析人才。
简介：本项目从经典电商业务入手，-系统的介绍了电商企业的数据分析流程及关键业务指标。通过对这些指标及经典业务的了解，可以有助于学员快速认识并上手电商数据分析师工作岗位。
核心技能：数据分析方法、AARRR模型、销售漏斗模型、电商行业视角、电商通用指标体系。
应用场景：电商（淘宝、天猫、京东）分析、网络营销、精准营销、广告投放、决策支持。
国内测试与开发人员比，测试人员占比12.5%；国外测试与开发人员比，测试人员占比50%；
国外-软件企业的软件测试人员与软件开发人员的比率通常能达到1∶ 1， 并且在实践过程已经证明了这种人员结构的合理性。在国内，这个比例严重失衡，软件测试人员与软件开发人员的比率大概在1∶8，企业"重开发， 轻测试"的现象屡见不鲜。
随着移动互联网、物联网、区块链、大数据、人工智能等新兴产业的迅猛发展，国内软件行业正以风驰电掣的速度大步向前，同时市场竞争也愈演愈烈，软件质量逐渐成为企业争夺市场的核心要素-。无论是软件研发公司还是软件使用企业、机构，软件测试已成为不可或缺的质量监控部门，他们迫切需要招揽更多专业的测试人才来保障软件质量。
