数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在老师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能,常用技能重点教学,针对就业夯实基础。
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件;精通数据可视化,制作可视化分析报表;可独立撰写业务分析报告;SQL数据库应用基础;大型数据分析综合项目现场实战;掌握数据分析在各行业的应用场景;掌握业务数据分析模型与分析方法等。
Excel。说起Excel可能会有人觉得这个很简单,但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具,具体学习内容有Excel函数技巧(查找函数、统计函数、逻辑函数)、Excel快速处理技巧(格式调整、查找定位、快捷键技巧等)和Excel可视化技巧(组合图、条形图、数据气泡地图)。
数据挖掘、机器学习。这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求,而且数据挖掘和机器学习的难度较大,门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如:分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。
课程版块 | 课程内容 |
数据分析概述 |
数据分析分类;数据分析目的及意义;数据分析方法与流程;数据分析角色与职责;数据分析师职业道德与行为准则 |
业务分析方法与业务分析报告 |
表格结构数据特征;表格结构数据获取方法;表格结构数据引用、查询与计算方法;数据驱动型业务管理;指标的应用;财务指标的分析与应用;业务场景指标 ;指标的设计 、使用及分析案例;业务指标综合分析案例;可视化分析方法 |
统计分析基础 |
统计学概述;数据的概括性度量;统计分布;参数估计;假设检验;相关分析 |
多维数据分析与可视化分析 |
表结构数据特征;表结构数据获取;表结构数据加工与使用;ETL及数据仓库应用;多表透视分析逻辑;多维数据模型;透视分析方法;多表透视分析应用案例;客户分析;产品分析;运营分析 |
SQL数据库应用基础 |
数据库基本概念;DDL数据定义语言;DML数据操作语言;单表查询;多表查询;函数 |
SQL大厂面试直通车 |
SQL大厂面试题突击训练;查询应用案例1 -- 电商多表查询案例;查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例 |
大型数据分析综合项目现场实战 |
跨国企业完整数据分析实战案例;学生现场探索性实操;项目现场专家评审与1V1指导 |
Python编程基础 |
Python基础知识;Python标准数据类型;控制流语句;自定义函数 |
Python数据清洗与可视化 |
Numpy数组分析;Pandas数表分析;Pandas数据清洗与可视化;Python数据可视化包-Matplotlib介绍;Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制 |
Python数据分析案例及Python统计分析 |
斯德哥尔摩气候可视化分析;餐饮订单数据清洗与分析;文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析;回归分析;模型的诊断与调优;用户行为显著影响因素分析案例;用户复购预测分析案例 |
数据分析师职业规划课 |
职业规划;职场沟通力;团队协作力培养 |
面试技巧一对一辅导 |
1V1面试技巧指导与简历修改 |
掌握专业技能。很多数据分析师需要有专业技能,这里说的专业技能有社会学技能、财物管理、统计学技能、以及心理学。统计学是数据分析的基础,掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。对于社会学技能来说,从社会化角度看,人都有社会性质,收到群体心理的影响。倘若数据分析师没有社会学基本技能,很难对市场现象做出合理解释。当然,如果还能懂得财务管理知识和心理学知识那就最好不过了。这些都将会使数据分析师做数据分析的过程更容易。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
课程背景
成都作为国内人口大城市之一,数据分析师成为其中越来越热门的职业之一,越来越多的人开始将目光放在这个领域。然而,很多人并没有相关的专业背景,缺乏技能和实践经验。针对这一问题,成都零基础数据分析师培训应运而生。
课程特色
1. 实践性:
我们注重实践,课程中多使用实际案例,帮助学员更好地掌握数据分析思路和技能。
2. 难易结合:
我们既注重基础概念的讲解,又考虑到学员的实际能力,课程内容难易程度逐渐递进,最终能帮助学员掌握实战技能。
3. 小班授课:
我们每个班级规模都不超过20人,通过小班授课的方式,我们能更好地为每个学员提供个性化的引导和教学服务。
课程目标
1. 掌握基础概念:
帮助学员掌握数据分析的相关基础概念,能够理解相关专业术语的含义。
2. 掌握数据分析方法:
引导学员熟悉和掌握数据分析的方法,能够独立完成初步的数据分析任务。
3. 掌握数据可视化技巧:
帮助学员掌握数据可视化的技巧,能够将分析结果通过图表的形式进行呈现。
学习对象
1. 对数据分析感兴趣的人士;
2. 想要转行从事数据分析职业的人士;
3. 数据媒体从业人士。
课程内容
1. 数据分析基础:介绍数据分析的基本概念和流程;
2. 常见数据分析方法:介绍常见的数据分析方法,包括数据清洗、数据探索、数据建模等;
3. 数据分析工具:介绍市面上常见的数据分析工具,包括Excel、SPSS、Python等;
4. 数据可视化:介绍数据可视化的基本图表类型和呈现方式;
5. 实战案例分析:通过具体的实战案例,帮助学员熟悉和掌握数据分析的整个过程。
学习时长
本课程总学时为48小时,分为12节课,每节课为4小时。
收费范围
课程收费为5800元,包含教材费和证书费。
学习收获
通过学习本课程,学员将掌握基础的数据分析概念和相关方法,能够独立完成初步的数据分析任务,具备初步的数据可视化技巧,为今后从事数据分析职业奠定坚实的基础。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。我们相信,通过本课程的学习,学员们将会走上一条更加精彩的职业道路。
培训项目:大数据培训、人工智能培训、数据分析培训、运营
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