课程介绍

小象学院的「数据分析项目实战」课程聚焦企业级数据分析能力培养，深度融合理论与实战，核心内容如下：

一、核心课程模块‌

‌全链路实战方向‌
覆盖自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融风控、传统行业数字化转型、数据分析六大领域‌。
所有项目提供完整代码、数据集、课件及配套视频，确保即学即用‌。
‌金融风控专项‌
- 金融反欺诈实战：包含业务分析、风控体系设计、反欺诈场景建模（如支付风险识别）‌。
- 量化投资技能：投资组合理论、资产定价模型、交易系统开发及策略优化‌。
‌工业级技术栈‌
- 编程语言：Python为核心（数据处理、可视化、建模全流程）‌。
- 数据处理：数据清洗、特征工程、分布式计算（提升大规模数据效率）‌。
- 机器学习：统计建模（回归分析、假设检验）、深度学习模型调优‌。

二、课程特色‌

‌企业级项目驱动‌
金融反欺诈、电商推荐系统、量化交易等真实案例贯穿教学，解决数据偏差、模型鲁棒性等生产痛点‌。
‌动态知识更新‌
课程内容随技术迭代持续升级，如NLP方向项目从4个扩展至10个，并定期替换过时案例‌。
‌混合式教学‌
- 录播课：精剪视频+随堂练习+考试，保障基础理论深度掌握‌。
- 直播课：每周新技术专题（如实时分析架构、云计算集成）‌。

️ ‌三、配套资源与服务‌

‌VIP学习支持‌
专属群配备技术专家、助教、就业导师，提供问题解答与求职指导‌。
‌工信部认证‌
完成课程可获工信部AI应用实战能力测评证书（需额外付费项目）‌。

四、适合人群‌

需构建数据分析全栈技能的工程师
金融、电商等领域需落地数据驱动业务的从业者
转型数据科学的传统行业技术骨干

课程目录

/15-068-小象学院-数据分析项目实战/
│├─_项目PPT.zip 125.1MB
│├─免费试看
│├─项目1《平台用户流失分析》1.mp4 32.3MB
│├─项目1《平台用户流失分析》2.mp4 48.6MB
│├─项目1《平台用户流失分析》3.mp4 34.2MB
│├─项目1《平台用户流失分析》4.mp4 42.5MB
│├─项目1《平台用户流失分析》5.mp4 62.5MB
│├─项目1《平台用户流失分析》6.mp4 51.7MB
│├─项目1《平台用户流失分析》7.mp4 57.8MB
│├─项目2《APP vs PC用户投资分析》1.mp4 45.3MB
│├─项目4《VIP用户成长分析》5.mp4 72.3MB
│├─项目5《用户推荐系统分析与应用》1.mp4 50.4MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》10.mp4 88.8MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》11.mp4 87.1MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》1.mp4 31.3MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》2.mp4 56MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》3.mp4 65.7MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》4.mp4 72.6MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》5.mp4 90.4MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》6.mp4 60.5MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》7.mp4 49.2MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》8.mp4 62.7MB
│├─项目6《决策树与市场营销综合应用》9.mp4 57.9MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》1.mp4 61.9MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》2.mp4 92.1MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》3.mp4 56.9MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》4.mp4 71.9MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》5.mp4 58.9MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》6.mp4 48.1MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》7.mp4 76.7MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》8.mp4 60.7MB
│├─项目7《用户画像之标签重构与分类》9.mp4 43.5MB