| 课程模块 | 课程名称 | 课程内容 |
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Python认识和使用 |
python基础 |
Python版本特性介绍、Python应用场景及趋势发展、Python开发环境搭建、Python开发工具及运行环境、标识符与关键字、注释 |
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Python入门 |
Python在各系统中的安装、应用场景及数据存储设计、Python程序开发基础指南、如何运行python代码 |
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python基本语法 |
Python选择与循环、Python字符串处理、可视化python编程、数据及类型操作、Python对象、数字、序列、Python映射和集合类型、Python条件和循环、Python文件和输入输出、python错误和异常 |
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python高级语法 |
函数和函数式编程、Python面向对象编程、Python正则表达式、Python函数编程、Python多线程编程、Python图形界面编程、Python数据库编程创建、Python扩展 |
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数据库 |
数据库设计 |
数据库设计及运行管理、数据库设计过程讲解、概念结构设计与ER图、逻辑结构设计与ER转换规则、数据流图与数据字典、数据库设计物理模型、数据库事务与隔离级别、数据库范式及ACID特性、MySQL安装与登、数据库创建与删除 |
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数据库基础 |
表结构创建，查看、字段类型与数据类型、字段增加，重命名，删除、记录的增加，修改，删除、表查询、条件查询、模糊查询、视图创建与操作、索引创建与操作 |
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MongDB |
Mongodb初识、Mongodb快速部署、Mongodb数据库操作 Mongodb collection操作、Mongodb MapReduce、Mongodb数据导入/导出/备份/恢复、Mongodb安全、Mongodb权限控制、Mongodb Python API |
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内存数据库Redis |
REDIS分布式缓存介绍、REDIS网络模型与内存管理、REDIS的数据一致性问题、REDIS支持的KEY类型、REDIS水平动态扩展、REDIS数据淘汰策略、REDIS访问工具、REDIS shell api、REDIS包引入、REDIS Python API |
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高阶应用 |
urllib.lib库 |
Python urllib认识、urllib库的基本操作、urllib基本get请求、urllib基本post请求、超时配置与会话对象、代理与API |
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requests库 |
Response对象与文件上传、Cookies与会话对象、超时与异常、综合应用案例、CSS选择器与bs4、BeautifulSoup基本介绍、BeautifulSoup安装、BeautifulSoup基本语法、BeautifulSoup的基本运算符、BeautifulSoup语法定位 |
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css选择器与Xpath |
CSS选择器基本使用、Xpath基本介绍、Xpath基本语法、XPath 轴与表达式、Xpath的基本运算符、Xpath语法定位、常用的反爬虫技术、多线程与多进程爬虫、代理设置与Cookie操作、动态网页内容的抓取 |
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Scrapy分布式爬虫 |
Selenium与PhantomJS、模拟表单登录、创建项目与定义Item、命令行工具、Spiders参数与选择器、Scrapy的Feed输出、数据收集与终端输出、Scrapy爬虫常见问题、vvScrapy爬虫调试优化 |
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进军数据分析 |
数据分析 |
数据分析工具讲解、数值计算包学习、数据处理包Pandas、Pandas与数据库、读取文本文件、函数解析、利用DataFrame、关系型数据库驱动、非关系型数据库驱动、Web API操作网络资源 |
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数据处理 |
数据清洗原理、缺失数据处理、合并数据集、数据DataFrame合并、数据轴向连接、数据样本分位数、数据聚合运算、面向列的多函数应用、定义不同列的函数、通过函数进行分组 |
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Matplotlib |
Matplotlib基本介绍、Matplotlib可视化包认识、2D与3D图表图表使用、Matplotlib图像显示、Matplotlib应用、从文件加载数据、从网络加载数据、绘图与可视化、统计学基础、时间序列分析基础 |
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SPSS、SK-LEARN |
序列分析周期算法与应用、机器学习知识、spss软件介绍、spss使用算法简单讲解、sk-learn算法讲解、sk-learn安装、sk-learn算法调用、pandas接入模型、statsmodels使用、线性模型估计 |
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项目实战 |
个人用户信用评估 |
针对脱敏的几十个维度的用户数据，以及银行提供的黑名单，建立个人用户的信用评估模型；在建模过程中涉及到用户数据缺失值处理，特征筛选，特征量化，类别不平衡策略，模型参数调优；涉及到SPSS数据分析，pandas，sklearn工具的使用；通过该项目的学习，完整掌握各类数据分析软件，分析流程以及相关算法。 |
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运营商数据统计分析 |
对运营商用户真实浏览记录，利用浏览数据分类，以及爬虫抓取数据扩充标签，统计用户浏览行为，给用户贴上对应标签，针对个人用户以及群体用户的特征，进行相关数据推荐；涉及到数据全量与增量统计，实时计算，协同过滤等技术与算法，分布式爬虫部署，以及反爬虫策略；通过该项目学习，完整掌握数据抓取技术，海量数据实时计算，以及主流用户推荐算法。 |
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电商网站评价情感分析 |
针对某互联网电商平台上的商品数据，抓取其评论数据，进行情感分析，并抽取评论关键词，分析用户关心的商品问题；涉及到爬虫知识，数据筛选，清洗，去重以及贝叶斯，LDA算法等；通过该项目的学习，加深对数据处理流程的理解以及对自然语言处理知识的认识。 |
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股票数据拟合与推荐 |
针对网上获取的实时股票数据，利用多种方法对数据进行短期拟合，评估拟合效果，并在拟合多支股票的基础上，进行有价值股票的推荐；涉及到时间序列数据拟合，预警等技术；通过该项目的学习，加深对时间序列分析与理解。 |
去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司。公司想要在市场上拥有特殊的竞争优势，从而实现与众不同的市场地位，其实途径方法都有很多种。有一些利用价格来区分自己，比如靠低价来获取市场竞争优势;还有一些公司愿意通过更加优质的产品来达到鹤立鸡群的效果;更有一些人通过订单处理进程的快慢赢得顾客的认可与忠诚，更快的配送上门服务就是很好的例证。一个数据分析师应该选的这家公司，应该凭借数据学来做到自己与其他竞争对手之间的「切割」。请注意，有可能数据学可以用来支持更低的价格，更优质的产品，更快的配送速度，但是它绝对不是实现这些优势的主要原因。直接，且主要的原因通常情况下是规模经济造成了更低的价格，专利和品牌带来了更加优质的产品，自动化的技术使得配送速度提升。如果公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上，那么它会迅速跟其他竞争者拉开几个身位。
理论深入讲解，项目驱动教学，注重学员自训，10-15人小班授课，面授+1对1辅导。教学环境优美，软硬设施齐全，生活配套完善，团队氛围浓厚。
由来自阿里、华为、京东、星环等国内知名企业的多位技术大牛联合创办，多年一线开发经验讲师授课，技术底蕴丰厚，精通主流前沿大数据及人工智能相关技术。
加米谷特聘讲师
加米谷特聘讲师
A/B 测试。A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。
数学建模。当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。
校区门口
宽敞教室
认真上课
休息区
专业教学
互动课堂
成都数据分析学习是一门面向广大IT从业者和数据分析爱好者的在线课程，旨在为学员提供系统化、全面的数据分析知识与技能的培训。该课程由成都蓝鲸教育有限公司承办，深度挖掘了成都地区数据分析市场的需求，并根据市场需求进行课程策划和设计，以满足学员实际应用能力的提升。
课程特色
1.专业性强：本课程集成了数据分析领域内新的技术与理论，涵盖数据预处理、数据可视化、机器学习等热门技术方向，为从业者提供全面的数据分析技能培训。
2.实战性强：该课程采用项目驱动的教学模式，学员将在完成实际解决方案的项目中应用所学知识和技能，培养实际数据分析应用能力。
3.师资力量强：本课程邀请了多位具有丰富实践经验和教学经验的专业人士，为学员提供全方位的指导和支持。
4.自主学习性强：学员可以自主安排学习进度，灵活学习。
课程目标
1.让学员掌握数据分析的基础理论与技术，提升数据分析的应用能力。
2.让学员能够独立完成数据分析项目，解决实际问题。
3.让学员具备团队协作和沟通能力，为职业发展提供有力支持。
学习对象
1.想要进入数据分析领域或提升自身数据分析技能的从业者；
2.IT人员、金融从业者、市场研究者等数据分析相关工作者；
3.对数据分析感兴趣的广大群众。
课程内容
1.数据分析基础：掌握Python编程语言、数据预处理、数据可视化等基础技能。
2.统计学基础：掌握统计学的基础知识和方法。
3.机器学习与深度学习：掌握机器学习和深度学习的基础理论和应用场景，了解常用算法和技术。
4.数据挖掘：掌握数据挖掘的常用技术方法和应用场景。
5.实战项目：进行项目驱动式实践，完成真实的数据分析项目。
学习时长及收费范围
该课程预计学习时间为6个月，学费为5000元。
学习收获
学员在学习该课程后将会：
1.全面掌握数据分析的基础理论与技术；
2.能够独立完成数据分析项目，解决实际问题；
3.具备团队协作和沟通能力。
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，了解更多课程详情。成都数据分析学习课程将为你的职业发展提供有力支持。
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