課程詳情
全棧式課程，學(xué)習(xí)內(nèi)容更全面
課程涵蓋主流前端開發(fā)技術(shù)，每個(gè)階段學(xué)習(xí)內(nèi)容結(jié)合得更加協(xié)調(diào)、緊湊，搭配更多的熱門實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目和課后作業(yè)。
學(xué)習(xí)成本更低廉，在職業(yè)能學(xué)
不同于其他需要脫產(chǎn)學(xué)習(xí)的培訓(xùn)課程，在博為峰網(wǎng)校報(bào)名可以上班學(xué)習(xí)兩不誤，支持移動(dòng)端/PC端同步學(xué)習(xí)，隨時(shí)隨地，方便快捷。
定制化培養(yǎng)，學(xué)習(xí)速度更高效
入學(xué)一對(duì)一能力評(píng)估，定制個(gè)人專屬學(xué)習(xí)方案，每周反饋學(xué)習(xí)報(bào)告;課后作業(yè)疑問一對(duì)一文字 語音點(diǎn)評(píng)指導(dǎo)，直播平臺(tái) 微信群全程答疑輔導(dǎo)。
就業(yè)有，簽訂更靠譜
博為峰網(wǎng)校與7000 用人企業(yè)建立了招聘合作關(guān)系;學(xué)員入學(xué)即簽訂具備法律效用的就業(yè)。
課程內(nèi)容
Web前端企業(yè)級(jí)框架：MySQL數(shù)據(jù)庫、Git、Vue框架、Webpack工程化、Vue/cli腳手架、NodeJS、Restful API、Computed、ESLint代碼檢測(cè)、Vuex狀態(tài)管理、NPM和CNPM、Ajax、Watch偵聽、Stylus預(yù)處理、Element-UI框架、Express框架、MVVM模式、Component組件、Router路由、Axios等?？稍嚶犝n程。
適用學(xué)員
應(yīng)屆畢業(yè)生、需要轉(zhuǎn)行IT拿高薪的人員，年齡18-32周歲，不限專業(yè)/經(jīng)驗(yàn)/性別，應(yīng)/往屆生均可。
學(xué)習(xí)模式
全日制就業(yè)培訓(xùn)課程，在線直播課程，在線直播 錄播。
學(xué)習(xí)成果
1、網(wǎng)站實(shí)現(xiàn)前端和后端分離。
2、前端項(xiàng)目工程化，實(shí)現(xiàn)資源壓縮和打包加密。
課程目標(biāo)
達(dá)到市場(chǎng)就業(yè)水平，最終目的是成功高薪就業(yè)。
2020年，全國(guó)高校畢業(yè)生超過874萬人，強(qiáng)大的就業(yè)壓力就像一張大網(wǎng)籠罩在應(yīng)屆畢業(yè)生和職場(chǎng)新人的心頭。 "95后"們寒窗苦讀十幾年，踏入社會(huì)時(shí)卻發(fā)現(xiàn)找不到一份體面、穩(wěn)定、有發(fā)展前景的好工作，甚至不能自食其力，成為"啃老一族"。同時(shí)， "蟻?zhàn)?群體的生存狀態(tài)也開始引起越來越多的關(guān)注和探討∶ 他們受過高等教育，他們經(jīng)常處干失業(yè)半失業(yè)狀態(tài)，他們遇到了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)殘酷的年代，他們的平均年齡集中在22— 30歲之間，他們是猶如螞蟻般的"弱小強(qiáng)者"，他們?cè)趪?guó)內(nèi)有數(shù)百萬之眾。
2018年，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)量超過15萬臺(tái)，全球?qū)⒂?230萬臺(tái)工業(yè)機(jī)器人被部署在工廠車間。未來，中國(guó)至少有超過2.4億就業(yè)人口面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)。 人工智能時(shí)代，連"搬磚"都難!
2018年，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)量超過15萬臺(tái)，全球?qū)⒂?230萬臺(tái)工業(yè)機(jī)器人被部署在工廠車間。未來，中國(guó)至少有超過2.4億就業(yè)人口面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能時(shí)代，連"搬磚"都難!
"魯班"機(jī)器人∶ 一秒鐘設(shè)計(jì)8千張畫稿，相當(dāng)于設(shè)計(jì)師1年的工作量。
"財(cái)務(wù)"機(jī)器人∶ 將導(dǎo)致50%金融人員失業(yè)，70%投行面臨轉(zhuǎn)型。
"搬磚"機(jī)器人∶一小時(shí)砌磚1000塊，可24h不間斷工作。
背景：金融風(fēng)控?cái)?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(jiǎn)介：本項(xiàng)目通過一個(gè)真實(shí)的信用評(píng)分卡案例了解金融風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)分析全流程。在信用評(píng)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(jī)森林、LGBM、GBDT、XGBOOST
數(shù)據(jù)挖掘工具∶ SAS、modelbuilder
編程語言∶ Python
應(yīng)用場(chǎng)景：反欺詐分析、銀行、信貸、金融風(fēng)控、摧收分析模型建立等。
以上就是關(guān)于博為峰軟件測(cè)試人才的全部?jī)?nèi)容，其他關(guān)于校區(qū)和課程詳情，請(qǐng)咨詢?cè)诰€老師或撥打電話熱線進(jìn)行了解！
