課程詳情
全棧式課程，學習內(nèi)容更全面
課程涵蓋主流前端開發(fā)技術(shù)，每個階段學習內(nèi)容結(jié)合得更加協(xié)調(diào)、緊湊，搭配更多的熱門實戰(zhàn)項目和課后作業(yè)。
學習成本更低廉，在職業(yè)能學
不同于其他需要脫產(chǎn)學習的培訓課程，在博為峰網(wǎng)校報名可以上班學習兩不誤，支持移動端/PC端同步學習，隨時隨地，方便快捷。
定制化培養(yǎng)，學習速度更高效
入學一對一能力評估，定制個人專屬學習方案，每周反饋學習報告;課后作業(yè)疑問一對一文字 語音點評指導(dǎo)，直播平臺 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;學員入學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、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/性別，應(yīng)/往屆生均可。
學習模式
全日制就業(yè)培訓課程，在線直播課程，在線直播 錄播。
學習成果
1、網(wǎng)站實現(xiàn)前端和后端分離。
2、前端項目工程化，實現(xiàn)資源壓縮和打包加密。
課程目標
達到市場就業(yè)水平，最終目的是成功高薪就業(yè)。
2020年，全國高校畢業(yè)生超過874萬人，強大的就業(yè)壓力就像一張大網(wǎng)籠罩在應(yīng)屆畢業(yè)生和職場新人的心頭。 "95后"們寒窗苦讀十幾年，踏入社會時卻發(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， "蟻族"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)，他們遇到了一個競爭殘酷的年代，他們的平均年齡集中在22— 30歲之間，他們是猶如螞蟻般的"弱小強者"，他們在國內(nèi)有數(shù)百萬之眾。
2018年，我國工業(yè)機器人產(chǎn)量超過15萬臺，全球?qū)⒂?230萬臺工業(yè)機器人被部署在工廠車間。未來，中國至少有超過2.4億就業(yè)人口面臨被替代的風險。 人工智能時代，連"搬磚"都難!
背景：金融風控數(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、金融風控、摧收分析模型建立等。
以上就是關(guān)于博為峰軟件測試人才的全部內(nèi)容，其他關(guān)于校區(qū)和課程詳情，請咨詢在線老師或撥打電話熱線進行了解！
