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隨著互聯(lián)網(wǎng)市場競爭越來越激烈,對軟件產(chǎn)品研發(fā)效率的要求也越來越高,敏捷開發(fā)、Devops等各種思潮正在沖擊整個軟件行業(yè),市場對于好測試人才的需求正逐步加大。很多知名IT企業(yè)在招聘軟件測試中好的崗位時,通常會要求具備熟悉自動化測試、熟悉接口測試、開發(fā)輔助測試框架和工具等能力,其實這些在博為峰軟件軟件測試人才培訓(xùn)中都能學(xué)習(xí)到!
課程內(nèi)容
機器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)預(yù)備、清洗與特征工程、機器學(xué)習(xí)之監(jiān)督學(xué)習(xí)核心之 - 分類算法原理與實踐、機器學(xué)習(xí)之非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 - 聚類與關(guān)聯(lián)算法原理與實踐、機器學(xué)習(xí)之協(xié)同過濾原理與實戰(zhàn)、機器學(xué)習(xí)之文本與圖像數(shù)據(jù)挖掘方法、深度學(xué)習(xí)入門篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)入門。
六大項目實戰(zhàn)
項目實戰(zhàn)一:基于SVD協(xié)同過濾算法實現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)。
項目實戰(zhàn)二:基于OpenCV、隨機森林算法實現(xiàn)的圖像分類識別系統(tǒng)。
項目實戰(zhàn)三:基于NLP自然語言構(gòu)建的文檔自動分類系統(tǒng)。
項目實戰(zhàn)四:Kaggle經(jīng)典AI項目:預(yù)測房價系統(tǒng)全程實戰(zhàn)。
項目實戰(zhàn)五:基于RFM模型實現(xiàn)的零售精準(zhǔn)營銷響應(yīng)預(yù)測系統(tǒng)。
項目實戰(zhàn)六:基于深度學(xué)習(xí)的CT圖像肺結(jié)節(jié)自動檢測技術(shù)(深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療行業(yè)的實踐應(yīng)用\CPU、GPU兩套運行環(huán)境)。
軟件測未來的發(fā)展空間很大,軟件測式工程師的順現(xiàn)業(yè)之路同樣充滿希望。很多應(yīng)屬畢業(yè)生和職場新人有志從事軟件測試工作,卻因胺有混關(guān)專業(yè)篡礎(chǔ)和工作系,而被用人企業(yè)拒之門外。
51Tesing的軟件測式贏的業(yè)培訓(xùn)加項目,通介數(shù)厚的軟件測截強化培訓(xùn)、使郵缺乏職場競爭力的學(xué)員具備軟件測試設(shè)計和執(zhí)行能力,進入軟件企業(yè)后就罐上手工作,既解決了學(xué)員的就業(yè)問題,又能決了企業(yè)的用人問題。
背景:金融風(fēng)控數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)流程上分為貸前、貸中、貸后;工作內(nèi)容上分為∶ 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、信用分析建模、反欺詐分析建模、催收分析建模等。
簡介:本項目通過一個真實的信用評分卡案例了解金融風(fēng)控數(shù)據(jù)分析全流程。在信用評分卡中一般使用邏輯回歸作為主要的模型。過程主要包括變量分箱、變量的WOE(證據(jù)權(quán)重)變換和變量選擇(IV值)、邏輯回歸估算。
核心技能
常用模型∶邏輯回歸、隨機森林、LGBM、GBDT、XGBOOST
數(shù)據(jù)挖掘工具∶ SAS、modelbuilder
編程語言∶ Python
應(yīng)用場景:反欺詐分析、銀行、信貸、金融風(fēng)控、摧收分析模型建立等。
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