学完一门课程，总感觉意犹未尽，理论到手了，实践还在懵懂期？
具备了基本的数据分析能力，小工作得心应手，但大项目寸步难行，你想过再上一层楼吗？
大浪淘金的时代，人工智能、机器学习成为香馍馍，你想要分一杯羹，奈何技不如人！
怎么办？怎么办？怎么办？！
来天善学院呀！SVIP课程，15选8!
学完课程，不懂就业，来份求职套餐！
从入门到进阶，行业先驱手把手带你案例实战！
向上滑动阅览
人工智能、机器学习系列：
手把手教你时间深度学习
人工智能产品经理最佳实践
机器学习与工业实践
自然语言处理
三个月教你从零入门人工智能
业务、分析、求职系列:
数据分析师八大进阶能力培养
Kaggle案例精选
大数据职业规划、求职面试
大数据、R、Python系列：
大数据应用实践
Python网络爬虫案例升级篇
R语言商务图表与数据可视化案例
Spark2.X + Python精华实战课程
商业智能BI系列：
数据仓库建模升级
Tableau从入门到进阶
从0起步，走BI业务路线
15选8，任意组合，一次性满足你的需求！
我们永远不放弃放过任何一个充满求知欲望的选手，
你也别错过一年一次的SVIP！
部分课程展示
人工智能/机器学习/深度学习篇
三个月教你从零入门人工智能！！| 深度学习精华实践课程
实战演练：课程包含多个实际案例，并结合实际项目经验教你如何在企业中做深度学习的项目
课程大纲
第一章： 什么是人工智能
人工智能背景介绍
前期环境准备
第二章： 深度学习入门基础
深度学习环境准备
Tensorflow快速入门一 ——基本概念和框架
Tensorflow快速入门二 ——实战演练和模型训练
Tensorflow快速入门三 ——技巧总结
深度学习数学知识一览表
作业：实例：用自己的数据训练一个二分类模型
作业讲解：如何制作自己的数据集
第三章： 传统神经网络与参数的理解
什么是多层感知机
激活函数的原理、类别与实现
损失函数的原理、类别与实现
梯度下降方法（一）
梯度下降方法 （二）
学习率如何设定
正则化的方法（一）
正则化的方法（二）
实例：识别花的种类
作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
第四章： 前向传播与反向传播
前向传播的原理
前向传播的代码实现
反向传播的原理
反向传播的代码实现
实例：自己手写一个完整的BP
作业：写一个Autoencoder
作业讲解：如何写一个Autoencoder
未完待续
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21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践
洞察AI业务能力、熟悉AI系统架构、掌握AI关键技术、了解企业AI战略
课程大纲
第一部分：基础入门篇
1.1 人工智能的概念定义
1.2 人工智能、机器学习和深度学习的关系
1.3 人工智能的两大主要特征
1.4 人工智能的发展简史
1.5 人工智能的生态格局
1.6 人工智能产品经理的能力模型
1.7 人工智能产品经理能力层次模型
第二部分 架构设计篇
2.1 人工智能的业务架构
2.2 人工智能的技术架构
2.3 人工智能应用架构
2.4 人工智能技术架构
第三部分 关键技术篇
3.1 人工智能交互过程模型
3.2 智能语音技术
3.3 自然语言处理技术
3.4 机器人交互技术
3.5 知识图谱技术
未完待续
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业务/分析/求职篇
Kaggle十大案例精讲课程
精选kaggle初级案例，实战入门讲解；一步一脚印，十大案例精讲，案例知识点与代码交互讲解。让你快速突破R语言。
课程大纲
第一章：员工离职预测
数据变量说明
描述性分析（一）
描述性分析（二）
决策树建模
朴素贝叶斯建模
模型评估与应用
第二章：kaggle数据科学社区调查报告
变量说明
数据预处理
数据科学从业者用户画像1
数据科学从业者用户画像2
数据科学从业者用户画像3
数据科学从业者用户画像4
数据科学从业者用户画像5
python、R、SQL推荐程度分析
第三章：信用卡欺诈预测
案例数据介绍
数据预处理之缺失值处理
数据预处理之分层抽样
数据预处理之标准化
描述性分析1
描述性分析2
简单调参
定制调参
随机森林建模
knn建模
模型评估
未完待续
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求职宝典--面试实战指导 + 职业规划解析
陈老师带领大家看清数据职业前景，帮助大家认清自己真正的优势，找到适合自己的晋级之路
课程大纲
一、前言：为什么要做好面试准备（免费）
1、面试包装的重要性（免费）
2、面试难点与成功要领（免费）
二、如何做好简历
1、简历名称
2、简历基本模板
3、有经验的同学常犯的简历错误
4、转行的同学常犯的简历问题
5、表哥表姐（专员）常犯的简历错误
三、如何做好自我介绍
1、自我介绍的重要性
2、如何做一个好的自我介绍
3、自我介绍特殊用法
4、自我介绍的常见问题
四、如何讲述项目经验
1、项目经验的重要性
2、项目经验如何来
3、项目经验的呈现方式
4、项目经验的注意事项
五、如何呈现案例
1、案例的注意事项
2、案例实战操作
六、面试全流程
七、疑难问题
未完待续
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大数据/数据挖掘/R/Python篇
技术更新，战术升级！Python爬虫案例实战从零开始一站通
体系规划，适合零基础用户一站式快速技能成长；丰富案例，更具场景性，更实用，掌握更透彻
课程大纲
第一章：零基础入门Python网络爬虫
1.1 认识Python网络爬虫
1.2 网络爬虫工作原理详解
1.3 网络爬虫的常见类型与应用领域
1.4 数据提取技术基础：正则表达式基础实例实战
1.5 编写一个简单网络爬虫爬取天善智能学院课程数据
第二章、Urllib模块基础与糗事百科爬虫项目实战
2.1 使用Urllib模块进行简单网页爬取
2.2 百度信息自动搜索爬虫实战
2.3 自动POST请求实战
2.4 Cookie处理实战
2.5 浏览器伪装技术实战
2.6 数据自动写入数据库实战
2.7 糗事百科网络爬虫项目实战
2.8 requests模块的使用
2.9 BeautifulSoup的使用
第三章、淘宝商品图片爬虫开发实战
3.1 淘宝商品图片爬虫实现思路分析
3.2 淘宝商品图片信息的分析与提取
3.3 编写淘宝商品图片爬虫对目标图片进行批量爬取
3.4 淘宝商品图片爬虫项目的调试与运行
未完待续
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深入浅出、点金赋能！Hadoop体系大数据开发案例实战
由浅入深，通过理论及案例学习，掌握大数据基础知识技能、数据库、等Hadoop生态圈技术，达到项目实战水平。
em.....,没有大纲
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体系全面，最具调性！R语言可视化&商务图表实战课程
大数据时代，数据可视化已经成为每一个数据从业者必备的核心技能。
课程大纲
第一章：可视化基础——R语言数据预处理
1.1 数据处理基础——R语言基础之向量与数据框
1.2 数据处理基础——变量格式转换与因子变量
1.3 数据处理基础——数据索引与切片、聚合
1.4 数据处理基础——数据合并、追加与长宽转换
1.5 数据处理基础——字符串处理与正则表达式基础
1.6 管道函数（%>%）与向量化运算
1.7 非结构化数据与列表（list）处理
1.8 R语言与数据库交互
1.9 数据处理神器（data.table）
第二章：可视化基础——设计基础
2.1 字体基础知识与字体环境安装
2.2 字体性格与字体应用场景
2.3 色彩基础知识与R语言配色环境
2.4 色彩性格与颜色应用场景
2.5 版式设计基础与排版四要素
2.6 行业优秀版式案例欣赏
2.7 设计元素在可视化中的角色定位
2.8 论一个商务图表的自我修养
第三章：ggplot2图层语法基础
3.1 ggplot2图层语法框架概览
3.2 几何图层（美学映射与位置参数）
3.3 标度调整函数
3.4 坐标轴系统
3.5 图例系统
3.6 标签系统
3.7 分面系统
3.8 主题系统
未完待续
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玩转大数据分析！Spark2.X+Python 精华实战课程
手把手实战教学大数据分析， 结合 Python 以及最新的 Spark 2.x 从0开始掌握大数据。
课程大纲
1、大数据时代
1.1什么是大数据
1.2大数据与生活
1.3大数据下的分析工具
2、大数据的瑞士刀- Spark
2.1Hadoop与生态系
2.2Spark vs Hadoop
2.3Spark 核心概念
2.4Pyspark 基本操作
2.5SQL in Spark
2.6Spark 与机器学习
3、Spark 实战环境设定
3.1一分钟建立 Spark 环境
3.2建立Hadoop 集群
3.3安装与设定 Spark 集群
3.4安装与设定 Hive
3.5打造交互式 Spark 环境
未完待续
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商业智能BI篇
独一无二的数据仓库建模指南系列教程升级版
12大章节，视频总时长达25小时，彻底无死角，全面掌握数据仓库建模
课程大纲
第一章. 高质量数据仓库建模概要
1. 课程简介
2. 高质量建模的重大意义
3. 建模流程
第二章. 基本概念
1. 什么是实体
2. 属性和域
3. 实体与实体之间的关系
第三章. 键
1. 键的分类
2. 自然键 VS 代理键
第四章. 约束
1. 什么是约束
2. NULL的含义以及隐患
3. NULL的场景处理
第五章. 范式
1. 第一范式，第二范式，第三范式
2. BCNF，第四范式，第五范式
第六章. 命名规范
1. 命名规范基本原则
2. 命名规范最佳实践
3. 使用PowerDesigner做命名规范
未完待续
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Tableau数据分析可视化高手进阶
Tableau高手进阶
课程大纲
章节1： 数据源连接及操作
课时1：可连接的数据
课时2：连接到EXCEL数据源
课时3：数据刷新
课时4：数据提取-编辑
课时5：数据源筛选器
课时6：数据源的其他操作
章节2： 数据源字段操作
课时7：数据源预览及字段操作
课时8：拆分字段及计算字段
课时9：创建组
课时10：创建集
章节3： 特殊数据源操作
课时11：数据解释器（重点观察结果）
课时12：数据透视
课时13：字段名称位于第一行中
课时14：数据合并
课时15：联接数据
课时16：将NULL值联接到NULL值
课时17：跨数据库联接
课时18：使用计算解决字段不匹配
课时19：假设存在引用完整性
课时20：数据融合
未完待续
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从0起步，走BI业务路线（升级版）
如何往项目、咨询、管理的方向发展
课程大纲
1、课程介绍与总揽
本课的组织方式（粗浅理论 + 实用技巧 + 实际案例）
BI应用的本质不同（信息 – 决策 – 行动）
BI应用的故事线演绎（需求 – 方案 – 实施 – 上线）
可能会面对的问题与挑战
本课所用到的完整零售业BI案例介绍
2、需求分析和原型设计
如何将纷繁需求理出头绪
不要偏离航向 – 锁定业务目标，限定业务边界
快速熟悉新业务的关键 – 知识体系与结构
常见挑战
1）轻视技术的需求方
2）天马行空的需求方
3）咄咄逼人的需求方
如何进行原型初步设计
如何进一步设计细致、专业的原型
案例讲解 – 零售门店经理想要一张图了解整个门店运营状况
3、方案设计
写方案就像写作文
毫无头绪，无从下手？有常见的套路（框架）可循
必须具备的知识体系
1）业务架构和技术架构
2）BI产品的技术方案框架
3）BI产品的可视化分析、数据挖掘和非功能特性
写方案所需要的技能
将所有关键信息整合在一页纸的方案书结构（背景+冲突+疑问+回答）
未完待续
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