互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
隨著流量紅利的褪去，野蠻生長的互聯網時代也接近尾聲。如今，幾乎所有企業都面臨著獲客成本越來越貴，吸引用戶越來越難的困境。以上種種，導致企業方業務增長緩慢，陷入僵局。一個能為公司帶來有效增長的運營人員將被公司視為珍寶。
如何來為企業做增長？
以下的增長思路適用於任何運營崗位，將會用兩點來說明
1、增長產品
2、數據分析
1、增長產品
"互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
隨著流量紅利的褪去，野蠻生長的互聯網時代也接近尾聲。如今，幾乎所有企業都面臨著獲客成本越來越貴，吸引用戶越來越難的困境。以上種種，導致企業方業務增長緩慢，陷入僵局。一個能為公司帶來有效增長的運營人員將被公司視為珍寶。
如何來為企業做增長？
以下的增長思路適用於任何運營崗位，將會用兩點來說明
1、增長產品
2、數據分析
1、增長產品
舉個例子：用戶在下單一次瑞幸咖啡後，將會收到紅包。這個紅包可以自己領取，也可以被多次分享。用戶A將邀請鏈接發到朋友圈 ，如果有朋友B通過鏈接註冊了會員，兩人都可以獲得一杯免費的咖啡。
朋友B還可以繼續邀請朋友C、朋友D……這樣激發了老用戶的參與度，自發為品牌尋找新用戶，加速用戶整體的增長，還能讓企業品牌獲得在朋友圈中長期的宣傳。
瑞幸咖啡上線當天，通過社交分享，新增用戶註冊量翻番，訂單環比增長了40%。
很多人可能看完這個案例會覺得，不就是一個分享嘛，馬上模仿一個出來，可嘗試的結果卻不盡如人意！
那麼問題出在哪裡？真的是分享這個方法不適合自己的產品嘛？
其實答案出在，只是一味的模仿，缺乏對該增長產品精細化的數據分析。
數據分析
一個能引發大家共識的增長產品，往往需要大量的數據分析，不斷打磨，有成效之後，把它放大以此達到爆發式的增長效果。
"互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
隨著流量紅利的褪去，野蠻生長的互聯網時代也接近尾聲。如今，幾乎所有企業都面臨著獲客成本越來越貴，吸引用戶越來越難的困境。以上種種，導致企業方業務增長緩慢，陷入僵局。一個能為公司帶來有效增長的運營人員將被公司視為珍寶。
如何來為企業做增長？
以下的增長思路適用於任何運營崗位，將會用兩點來說明
1、增長產品
2、數據分析
1、增長產品
舉個例子：用戶在下單一次瑞幸咖啡後，將會收到紅包。這個紅包可以自己領取，也可以被多次分享。用戶A將邀請鏈接發到朋友圈 ，如果有朋友B通過鏈接註冊了會員，兩人都可以獲得一杯免費的咖啡。
朋友B還可以繼續邀請朋友C、朋友D……這樣激發了老用戶的參與度，自發為品牌尋找新用戶，加速用戶整體的增長，還能讓企業品牌獲得在朋友圈中長期的宣傳。
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很多人可能看完這個案例會覺得，不就是一個分享嘛，馬上模仿一個出來，可嘗試的結果卻不盡如人意！
那麼問題出在哪裡？真的是分享這個方法不適合自己的產品嘛？
其實答案出在，只是一味的模仿，缺乏對該增長產品精細化的數據分析。
數據分析
一個能引發大家共識的增長產品，往往需要大量的數據分析，不斷打磨，有成效之後，把它放大以此達到爆發式的增長效果。
以瑞幸紅包的A/B測試來說明，整體的可以分為4個步驟
1、分析數據：分析現有的原始版本的各項數據指標，如領取量、轉發量等，比如說瑞幸紅包領取量僅有1%，針對這一領取量提出想法。
2、提出想法：比方說由開始設定的10元優惠券，改成15元或者免費。有了該基本假設後，預估大概率可以提升的轉化率。
3、重要的排序：若是團隊資源有限，無法把所有需求全部去驗證，這就要做優先級排序，選擇重要的幾個改進方案做A/B測試，接著進入第四步。
4、時刻檢測數據的反饋結果，經過大量的測試就會發現，在這個過程中轉化領取的效果在不斷的提升。
在真實的企業增長中如何精細化的進行數據分析？
1. 科學流量分割：
包括唯一性、均勻性、靈活性、定向性及分層分流。唯一性是指通過精準且高效的Hash算法，確保單個用戶每次登錄應用時被分到的試驗版本是唯一的；均勻性，則是確保分流人群，各維度分配比例均勻；靈活性，則需要支持用戶隨時在實驗的進行過程中，調節實驗版本之間的流量分配比例；定向性，則是可以根據用戶標籤來實現精準定向分流，如根據用戶設備標籤及其他自定義標籤特定分流；分層分流，則可以滿足並行進行大量A/B測試需求。
"互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
隨著流量紅利的褪去，野蠻生長的互聯網時代也接近尾聲。如今，幾乎所有企業都面臨著獲客成本越來越貴，吸引用戶越來越難的困境。以上種種，導致企業方業務增長緩慢，陷入僵局。一個能為公司帶來有效增長的運營人員將被公司視為珍寶。
如何來為企業做增長？
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2、數據分析
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朋友B還可以繼續邀請朋友C、朋友D……這樣激發了老用戶的參與度，自發為品牌尋找新用戶，加速用戶整體的增長，還能讓企業品牌獲得在朋友圈中長期的宣傳。
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數據分析
一個能引發大家共識的增長產品，往往需要大量的數據分析，不斷打磨，有成效之後，把它放大以此達到爆發式的增長效果。
以瑞幸紅包的A/B測試來說明，整體的可以分為4個步驟
1、分析數據：分析現有的原始版本的各項數據指標，如領取量、轉發量等，比如說瑞幸紅包領取量僅有1%，針對這一領取量提出想法。
2、提出想法：比方說由開始設定的10元優惠券，改成15元或者免費。有了該基本假設後，預估大概率可以提升的轉化率。
3、重要的排序：若是團隊資源有限，無法把所有需求全部去驗證，這就要做優先級排序，選擇重要的幾個改進方案做A/B測試，接著進入第四步。
4、時刻檢測數據的反饋結果，經過大量的測試就會發現，在這個過程中轉化領取的效果在不斷的提升。
在真實的企業增長中如何精細化的進行數據分析？
1. 科學流量分割：
包括唯一性、均勻性、靈活性、定向性及分層分流。唯一性是指通過精準且高效的Hash算法，確保單個用戶每次登錄應用時被分到的試驗版本是唯一的；均勻性，則是確保分流人群，各維度分配比例均勻；靈活性，則需要支持用戶隨時在實驗的進行過程中，調節實驗版本之間的流量分配比例；定向性，則是可以根據用戶標籤來實現精準定向分流，如根據用戶設備標籤及其他自定義標籤特定分流；分層分流，則可以滿足並行進行大量A/B測試需求。
2. 科學統計算法：
科學統計，使用科學的統計分析方法來對實驗數據進行分析，並給出可靠的試驗結果；
區間估計，給出95%置信區間，避免點估計帶來的決斷風險；
統計顯著性判斷，通過p-value來判斷不同實驗版本之間差異顯著性；
統計功效判斷，通過Power來判斷不同實驗版本統計功效是否充足；
精益分析，對實驗數據進行去噪音處理，去除噪音數據，以提高統計結果的質量。
"互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
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3、重要的排序：若是團隊資源有限，無法把所有需求全部去驗證，這就要做優先級排序，選擇重要的幾個改進方案做A/B測試，接著進入第四步。
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2. 科學統計算法：
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統計功效判斷，通過Power來判斷不同實驗版本統計功效是否充足；
精益分析，對實驗數據進行去噪音處理，去除噪音數據，以提高統計結果的質量。
想要成為一個成熟的運營往往需要具備如下條件：
1. 熟知目前市面上常見的各種用戶增長方法、工具和手段，並有效的加以應用；
2. 對人工智能領域有全面的認識，形成自己的知識圖譜等手段，結合特定產品或平臺的特性，加以自己的創意，發現新的增長機會；
3.能夠為一家公司或一款產品搭建起來一個長期、穩定和健康的增長產品。
這就要求運營需要掌握數據分析能力和基本的編程能力。
我與貪心學院合作了《人工智能Python與數據分析特訓營》這門課程。希望幫助更多的運營小夥伴學會Python編程和數據分析，掌握高效運營增長技能。
課程內容超值！
10周直播課，10個實用的項目。僅需58元哦！
讓我們來認識一下這套針對0基礎小白快速入門的人工智能Python數據分析內容。
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1、分析數據：分析現有的原始版本的各項數據指標，如領取量、轉發量等，比如說瑞幸紅包領取量僅有1%，針對這一領取量提出想法。
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包括唯一性、均勻性、靈活性、定向性及分層分流。唯一性是指通過精準且高效的Hash算法，確保單個用戶每次登錄應用時被分到的試驗版本是唯一的；均勻性，則是確保分流人群，各維度分配比例均勻；靈活性，則需要支持用戶隨時在實驗的進行過程中，調節實驗版本之間的流量分配比例；定向性，則是可以根據用戶標籤來實現精準定向分流，如根據用戶設備標籤及其他自定義標籤特定分流；分層分流，則可以滿足並行進行大量A/B測試需求。
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科學統計，使用科學的統計分析方法來對實驗數據進行分析，並給出可靠的試驗結果；
區間估計，給出95%置信區間，避免點估計帶來的決斷風險；
統計顯著性判斷，通過p-value來判斷不同實驗版本之間差異顯著性；
統計功效判斷，通過Power來判斷不同實驗版本統計功效是否充足；
精益分析，對實驗數據進行去噪音處理，去除噪音數據，以提高統計結果的質量。
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導師：周景陽
前百度AI事業群資深工程師
人工智能、知識圖譜領域專家
擔任多家AI企業技術顧問
一、課程的學習中遇到了問題該怎麼辦呢？
遇到問題分為兩個時間點。
a. 上課時遇到問題，這門課程採取的是直播項目講解的形式，上課時遇到問題，可以直接跟老師提問，老師會針對這個問題進行講解。不僅可以看到屏幕，還可以看到老師哦。
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導師：周景陽
前百度AI事業群資深工程師
人工智能、知識圖譜領域專家
擔任多家AI企業技術顧問
一、課程的學習中遇到了問題該怎麼辦呢？
遇到問題分為兩個時間點。
a. 上課時遇到問題，這門課程採取的是直播項目講解的形式，上課時遇到問題，可以直接跟老師提問，老師會針對這個問題進行講解。不僅可以看到屏幕，還可以看到老師哦。
b. 在複習知識的時候，遇到了問題我們有專門的社群來進行課後的答疑，答疑不僅有老師在群裡，還有多名助教老師，專職負責解決大家學習過程中遇到的問題。
"互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
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1、分析數據：分析現有的原始版本的各項數據指標，如領取量、轉發量等，比如說瑞幸紅包領取量僅有1%，針對這一領取量提出想法。
2、提出想法：比方說由開始設定的10元優惠券，改成15元或者免費。有了該基本假設後，預估大概率可以提升的轉化率。
3、重要的排序：若是團隊資源有限，無法把所有需求全部去驗證，這就要做優先級排序，選擇重要的幾個改進方案做A/B測試，接著進入第四步。
4、時刻檢測數據的反饋結果，經過大量的測試就會發現，在這個過程中轉化領取的效果在不斷的提升。
在真實的企業增長中如何精細化的進行數據分析？
1. 科學流量分割：
包括唯一性、均勻性、靈活性、定向性及分層分流。唯一性是指通過精準且高效的Hash算法，確保單個用戶每次登錄應用時被分到的試驗版本是唯一的；均勻性，則是確保分流人群，各維度分配比例均勻；靈活性，則需要支持用戶隨時在實驗的進行過程中，調節實驗版本之間的流量分配比例；定向性，則是可以根據用戶標籤來實現精準定向分流，如根據用戶設備標籤及其他自定義標籤特定分流；分層分流，則可以滿足並行進行大量A/B測試需求。
2. 科學統計算法：
科學統計，使用科學的統計分析方法來對實驗數據進行分析，並給出可靠的試驗結果；
區間估計，給出95%置信區間，避免點估計帶來的決斷風險；
統計顯著性判斷，通過p-value來判斷不同實驗版本之間差異顯著性；
統計功效判斷，通過Power來判斷不同實驗版本統計功效是否充足；
精益分析，對實驗數據進行去噪音處理，去除噪音數據，以提高統計結果的質量。
想要成為一個成熟的運營往往需要具備如下條件：
1. 熟知目前市面上常見的各種用戶增長方法、工具和手段，並有效的加以應用；
2. 對人工智能領域有全面的認識，形成自己的知識圖譜等手段，結合特定產品或平臺的特性，加以自己的創意，發現新的增長機會；
3.能夠為一家公司或一款產品搭建起來一個長期、穩定和健康的增長產品。
這就要求運營需要掌握數據分析能力和基本的編程能力。
我與貪心學院合作了《人工智能Python與數據分析特訓營》這門課程。希望幫助更多的運營小夥伴學會Python編程和數據分析，掌握高效運營增長技能。
課程內容超值！
10周直播課，10個實用的項目。僅需58元哦！
讓我們來認識一下這套針對0基礎小白快速入門的人工智能Python數據分析內容。
《人工智能Python編程特訓營》僅需58元
開課後24小時可以無條件退款
導師：周景陽
前百度AI事業群資深工程師
人工智能、知識圖譜領域專家
擔任多家AI企業技術顧問
一、課程的學習中遇到了問題該怎麼辦呢？
遇到問題分為兩個時間點。
a. 上課時遇到問題，這門課程採取的是直播項目講解的形式，上課時遇到問題，可以直接跟老師提問，老師會針對這個問題進行講解。不僅可以看到屏幕，還可以看到老師哦。
b. 在複習知識的時候，遇到了問題我們有專門的社群來進行課後的答疑，答疑不僅有老師在群裡，還有多名助教老師，專職負責解決大家學習過程中遇到的問題。
二、我嘗試著學習過，但是一直沒有堅持下來，怎麼辦呢？
我們考慮到這個問題，所以每個社群中，都有專職的班主任小姐姐，針對大家的學習狀況，每日都會安排一些學習的活動，包含但不限於每日一題、龍虎榜、作業分享、行業問題解決方案分享。並且會督促大家要按時完成作業哦，到時可不要閒小姐姐煩哦。
"互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
隨著流量紅利的褪去，野蠻生長的互聯網時代也接近尾聲。如今，幾乎所有企業都面臨著獲客成本越來越貴，吸引用戶越來越難的困境。以上種種，導致企業方業務增長緩慢，陷入僵局。一個能為公司帶來有效增長的運營人員將被公司視為珍寶。
如何來為企業做增長？
以下的增長思路適用於任何運營崗位，將會用兩點來說明
1、增長產品
2、數據分析
1、增長產品
舉個例子：用戶在下單一次瑞幸咖啡後，將會收到紅包。這個紅包可以自己領取，也可以被多次分享。用戶A將邀請鏈接發到朋友圈 ，如果有朋友B通過鏈接註冊了會員，兩人都可以獲得一杯免費的咖啡。
朋友B還可以繼續邀請朋友C、朋友D……這樣激發了老用戶的參與度，自發為品牌尋找新用戶，加速用戶整體的增長，還能讓企業品牌獲得在朋友圈中長期的宣傳。
瑞幸咖啡上線當天，通過社交分享，新增用戶註冊量翻番，訂單環比增長了40%。
很多人可能看完這個案例會覺得，不就是一個分享嘛，馬上模仿一個出來，可嘗試的結果卻不盡如人意！
那麼問題出在哪裡？真的是分享這個方法不適合自己的產品嘛？
其實答案出在，只是一味的模仿，缺乏對該增長產品精細化的數據分析。
數據分析
一個能引發大家共識的增長產品，往往需要大量的數據分析，不斷打磨，有成效之後，把它放大以此達到爆發式的增長效果。
以瑞幸紅包的A/B測試來說明，整體的可以分為4個步驟
1、分析數據：分析現有的原始版本的各項數據指標，如領取量、轉發量等，比如說瑞幸紅包領取量僅有1%，針對這一領取量提出想法。
2、提出想法：比方說由開始設定的10元優惠券，改成15元或者免費。有了該基本假設後，預估大概率可以提升的轉化率。
3、重要的排序：若是團隊資源有限，無法把所有需求全部去驗證，這就要做優先級排序，選擇重要的幾個改進方案做A/B測試，接著進入第四步。
4、時刻檢測數據的反饋結果，經過大量的測試就會發現，在這個過程中轉化領取的效果在不斷的提升。
在真實的企業增長中如何精細化的進行數據分析？
1. 科學流量分割：
包括唯一性、均勻性、靈活性、定向性及分層分流。唯一性是指通過精準且高效的Hash算法，確保單個用戶每次登錄應用時被分到的試驗版本是唯一的；均勻性，則是確保分流人群，各維度分配比例均勻；靈活性，則需要支持用戶隨時在實驗的進行過程中，調節實驗版本之間的流量分配比例；定向性，則是可以根據用戶標籤來實現精準定向分流，如根據用戶設備標籤及其他自定義標籤特定分流；分層分流，則可以滿足並行進行大量A/B測試需求。
2. 科學統計算法：
科學統計，使用科學的統計分析方法來對實驗數據進行分析，並給出可靠的試驗結果；
區間估計，給出95%置信區間，避免點估計帶來的決斷風險；
統計顯著性判斷，通過p-value來判斷不同實驗版本之間差異顯著性；
統計功效判斷，通過Power來判斷不同實驗版本統計功效是否充足；
精益分析，對實驗數據進行去噪音處理，去除噪音數據，以提高統計結果的質量。
想要成為一個成熟的運營往往需要具備如下條件：
1. 熟知目前市面上常見的各種用戶增長方法、工具和手段，並有效的加以應用；
2. 對人工智能領域有全面的認識，形成自己的知識圖譜等手段，結合特定產品或平臺的特性，加以自己的創意，發現新的增長機會；
3.能夠為一家公司或一款產品搭建起來一個長期、穩定和健康的增長產品。
這就要求運營需要掌握數據分析能力和基本的編程能力。
我與貪心學院合作了《人工智能Python與數據分析特訓營》這門課程。希望幫助更多的運營小夥伴學會Python編程和數據分析，掌握高效運營增長技能。
課程內容超值！
10周直播課，10個實用的項目。僅需58元哦！
讓我們來認識一下這套針對0基礎小白快速入門的人工智能Python數據分析內容。
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開課後24小時可以無條件退款
導師：周景陽
前百度AI事業群資深工程師
人工智能、知識圖譜領域專家
擔任多家AI企業技術顧問
一、課程的學習中遇到了問題該怎麼辦呢？
遇到問題分為兩個時間點。
a. 上課時遇到問題，這門課程採取的是直播項目講解的形式，上課時遇到問題，可以直接跟老師提問，老師會針對這個問題進行講解。不僅可以看到屏幕，還可以看到老師哦。
b. 在複習知識的時候，遇到了問題我們有專門的社群來進行課後的答疑，答疑不僅有老師在群裡，還有多名助教老師，專職負責解決大家學習過程中遇到的問題。
二、我嘗試著學習過，但是一直沒有堅持下來，怎麼辦呢？
我們考慮到這個問題，所以每個社群中，都有專職的班主任小姐姐，針對大家的學習狀況，每日都會安排一些學習的活動，包含但不限於每日一題、龍虎榜、作業分享、行業問題解決方案分享。並且會督促大家要按時完成作業哦，到時可不要閒小姐姐煩哦。
三、學完之後，我能收穫什麼？
1. 完全掌握Python語言，上千個大小知識點
2. 對人工智能領域有全面的認識，形成自己的知識圖譜
3. 數據分析的思路、技術和技巧應用
4. 推薦算法的原理
5. 圖像識別技術
6. 爬蟲技術
四、這樣的服務質量，課程很貴吧？
市面上，這樣的課程確實一般都是幾千塊，這一次為了回饋大家，前200名加入，只要58元。
你將獲得的超值服務：
10周直播授課
社群答疑
作業批改
工作中問題解決等多項服務
互聯網運營的崗位很多，產品運營、內容運營、用戶運營、活動運營、社群運營、新媒體運營，雖然分工不同，但有一個共同的考核標準就是增長！
隨著流量紅利的褪去，野蠻生長的互聯網時代也接近尾聲。如今，幾乎所有企業都面臨著獲客成本越來越貴，吸引用戶越來越難的困境。以上種種，導致企業方業務增長緩慢，陷入僵局。一個能為公司帶來有效增長的運營人員將被公司視為珍寶。
如何來為企業做增長？
以下的增長思路適用於任何運營崗位，將會用兩點來說明
1、增長產品
2、數據分析
1、增長產品
舉個例子：用戶在下單一次瑞幸咖啡後，將會收到紅包。這個紅包可以自己領取，也可以被多次分享。用戶A將邀請鏈接發到朋友圈 ，如果有朋友B通過鏈接註冊了會員，兩人都可以獲得一杯免費的咖啡。
朋友B還可以繼續邀請朋友C、朋友D……這樣激發了老用戶的參與度，自發為品牌尋找新用戶，加速用戶整體的增長，還能讓企業品牌獲得在朋友圈中長期的宣傳。
瑞幸咖啡上線當天，通過社交分享，新增用戶註冊量翻番，訂單環比增長了40%。
很多人可能看完這個案例會覺得，不就是一個分享嘛，馬上模仿一個出來，可嘗試的結果卻不盡如人意！
那麼問題出在哪裡？真的是分享這個方法不適合自己的產品嘛？
其實答案出在，只是一味的模仿，缺乏對該增長產品精細化的數據分析。
數據分析
一個能引發大家共識的增長產品，往往需要大量的數據分析，不斷打磨，有成效之後，把它放大以此達到爆發式的增長效果。
以瑞幸紅包的A/B測試來說明，整體的可以分為4個步驟
1、分析數據：分析現有的原始版本的各項數據指標，如領取量、轉發量等，比如說瑞幸紅包領取量僅有1%，針對這一領取量提出想法。
2、提出想法：比方說由開始設定的10元優惠券，改成15元或者免費。有了該基本假設後，預估大概率可以提升的轉化率。
3、重要的排序：若是團隊資源有限，無法把所有需求全部去驗證，這就要做優先級排序，選擇重要的幾個改進方案做A/B測試，接著進入第四步。
4、時刻檢測數據的反饋結果，經過大量的測試就會發現，在這個過程中轉化領取的效果在不斷的提升。
在真實的企業增長中如何精細化的進行數據分析？
1. 科學流量分割：
包括唯一性、均勻性、靈活性、定向性及分層分流。唯一性是指通過精準且高效的Hash算法，確保單個用戶每次登錄應用時被分到的試驗版本是唯一的；均勻性，則是確保分流人群，各維度分配比例均勻；靈活性，則需要支持用戶隨時在實驗的進行過程中，調節實驗版本之間的流量分配比例；定向性，則是可以根據用戶標籤來實現精準定向分流，如根據用戶設備標籤及其他自定義標籤特定分流；分層分流，則可以滿足並行進行大量A/B測試需求。
2. 科學統計算法：
科學統計，使用科學的統計分析方法來對實驗數據進行分析，並給出可靠的試驗結果；
區間估計，給出95%置信區間，避免點估計帶來的決斷風險；
統計顯著性判斷，通過p-value來判斷不同實驗版本之間差異顯著性；
統計功效判斷，通過Power來判斷不同實驗版本統計功效是否充足；
精益分析，對實驗數據進行去噪音處理，去除噪音數據，以提高統計結果的質量。
想要成為一個成熟的運營往往需要具備如下條件：
1. 熟知目前市面上常見的各種用戶增長方法、工具和手段，並有效的加以應用；
2. 對人工智能領域有全面的認識，形成自己的知識圖譜等手段，結合特定產品或平臺的特性，加以自己的創意，發現新的增長機會；
3.能夠為一家公司或一款產品搭建起來一個長期、穩定和健康的增長產品。
這就要求運營需要掌握數據分析能力和基本的編程能力。
我與貪心學院合作了《人工智能Python與數據分析特訓營》這門課程。希望幫助更多的運營小夥伴學會Python編程和數據分析，掌握高效運營增長技能。
課程內容超值！
10周直播課，10個實用的項目。僅需58元哦！
讓我們來認識一下這套針對0基礎小白快速入門的人工智能Python數據分析內容。
《人工智能Python編程特訓營》僅需58元
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導師：周景陽
前百度AI事業群資深工程師
人工智能、知識圖譜領域專家
擔任多家AI企業技術顧問
一、課程的學習中遇到了問題該怎麼辦呢？
遇到問題分為兩個時間點。
a. 上課時遇到問題，這門課程採取的是直播項目講解的形式，上課時遇到問題，可以直接跟老師提問，老師會針對這個問題進行講解。不僅可以看到屏幕，還可以看到老師哦。
b. 在複習知識的時候，遇到了問題我們有專門的社群來進行課後的答疑，答疑不僅有老師在群裡，還有多名助教老師，專職負責解決大家學習過程中遇到的問題。
二、我嘗試著學習過，但是一直沒有堅持下來，怎麼辦呢？
我們考慮到這個問題，所以每個社群中，都有專職的班主任小姐姐，針對大家的學習狀況，每日都會安排一些學習的活動，包含但不限於每日一題、龍虎榜、作業分享、行業問題解決方案分享。並且會督促大家要按時完成作業哦，到時可不要閒小姐姐煩哦。
三、學完之後，我能收穫什麼？
1. 完全掌握Python語言，上千個大小知識點
2. 對人工智能領域有全面的認識，形成自己的知識圖譜
3. 數據分析的思路、技術和技巧應用
4. 推薦算法的原理
5. 圖像識別技術
6. 爬蟲技術
四、這樣的服務質量，課程很貴吧？
市面上，這樣的課程確實一般都是幾千塊，這一次為了回饋大家，前200名加入，只要58元。
你將獲得的超值服務：
10周直播授課
社群答疑
作業批改
工作中問題解決等多項服務