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南宁IT编程培训班

发布时间:2019-06-25 南宁兄弟连IT教育 访问 : 173
兄弟连以“为社会培养优秀IT人才”为使命,传承极致的工匠精神,深耕Java、大数据、Python全栈+人工智能、Linux云计算、PHP、UI设计、前端全栈、网络营销等学科教研,拥有来自北大、清华和BAT等知名校企的专兼职教师数百名。超前的产品研发、线上线下相结合的科学教学模式和严格的教务管理体系共同确保了教学质量,使数十万名学员、从业人员和IT爱好者受惠,为华为、阿里巴巴、腾讯、百度、联想、京东等国内7000多家企业输送数万名软件开发和网络营销人才。2018年与中国人保共同推出“教育培训险”,兄弟连全日制学员参保并完成学习后,如未能如约实现就业并满足理赔条件的,即可申请理赔。

网络营销

第一阶段:

SEO模块

网络营销基础与域名空间购买网站策划与DedeCMS建站/SEO基础/搜索引擎基础SEO关键词分析/网站TDK优化/网站代码优化/网站结构优化网站内链优化/网站URL优化网站内容优化/网站外链优化网站流量与网站数据分析/SEO案例分析篇/SEO整合篇

第二阶段:

SEM模块

认识SEM竞价推广/搜索推广账户搭建/搜索推广账户优化/关键词拓展/关键词分组/创意撰写/URL的设置/特殊创意样式/关键词出价/关键词质量度关键词匹配模式/账户优化技巧账户优化方法/百度统计/信息流/移动DSP/SEM推广流程SEM面试相关/客服软件/品牌产品/推广工具/着陆页面策划360搜索推广/搜狗搜索推广/神马搜索推广/实战讲座及案例点评/SEM项目实战/SEM行业剖析

第三阶段:

新媒体模块

新媒体概论与微信/微信功能设置/内容策划/活动策划/在线 H5编辑器/微店及第三方开发/社群营销/新媒体项目管理上/新媒体项目管理下微博基础操作/头条运营

第四阶段:

电商模块

电商理论基础/电商营销基础/店铺视觉/淘宝 SEO 入门/SEO 综合排序优化/直通车入门/直通车优化/活动报名移动端策略/淘宝客/钻石展位/多平台运营玩法

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毕业于北京大学,14 年以上 Java 企业项目架构和开发经验。曾在二炮科技处、UPS 科技、日本 UCI 科技等多家知名企业担任过项目经理和研发总监。

兄弟连教研团队

我们不敢妄言改变中国教育,只是低下头认认真真做教育

兄弟连教研团队是一支权威、专业、高学历的师资队伍,他们由数十位拥有众多技术光环的教学大咖组成。北大、清华等名校硕士研究生,以及一线互联网公司技术大牛,将自己十余年的开发经验,结合企业需求与潮流眼前技术,编写而成的完备教学方案,助你快速蜕变为互联网翘楚

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广州兄弟连教育常年开设java培训、php培训、Python培训、linux云计算等培训课程,课上采用案例式教学,通俗易懂,课下项目经理一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。

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第五阶段  大数据分析 & 人工智能(160+课时)
主要内容涉及技术课程详情
数据分析概述数据行业概述,
数据分析方法论
数据分析方法,
数据分析流程
让学生大致了解数据行业状况、数据分析方法和数据分析的流程,掌握数据类软件和工具的使用
数据可视化Matplotlib,Pandas绘图函数,三维图学会统计绘图
数值计算
Numpy:一维到多维数组;利用数组进行数据处理,数组计算;随机数;数组文件的输出与输出切片与花式索引,部分统计函数的学习以及应用
让学生掌握数据处理的基本方法和统计学数据分析的基本方法
数学基础高等数学,线性代数,概率与统计,应用知识补齐为学生补齐Python数据领域所需数学基础
数据预处理与数据分析Pandas:Series,DataFrame,数据缺失补齐,筛选去重,清洗整理,合并分割,汇总与计算,层次化索引;数据面板,数据描述性统计分析Pandas实现)让学生学会用Pandas处理描述性统计分析的问题
数据的加载与存储CSV,TXT,JSON,EXcel,HDF5等文件的存储于加载学会这些文件的读取与写入
非格式化数据分析中文分词-Jieba,词云-WordCloud,中文情感分析了解非格式和文本数据分析
机器学习scikit-learn;常用分类、回归、聚类算法原理掌握常用机器学习算法原理和应用
深度学习神经网络算法原理及常见库应用掌握深度学习算法原理和案例应用
项目:上市公司股票趋势预测利用关联分析(CCA或PCA)进行描述性分析,找出影响股票走势的关键因素。然后通过机器学习LassoLarsCV和LassoPath算法进行优化。借助灰度预测进行特征预测,最后通过高容差深度机器学习神经网络进行该公司股l 掌握关联分析,数据预计算。
l 掌握机器学习Lasso回归算法及其Kit-learn实现
l 掌握深度学习反向传播算法及其Keras实现
l 掌握Matplotlib作图以及pandas作图
l 掌握灰度预测算法及其Python实现
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