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互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户，其次是市场和客户。以数据为依据，为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。金融行业普遍重视产品与运营层面的数据分析，除此之外最为重视对客户的分析。而对于风险、信用、信贷与投资领域的分析则是金融行业特色，反映出数据分析已在金融核心业务线上都发挥着重要作用。

关于数据分析，你有这些疑问？

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如何成为数据分析师？

数据分析师前景如何？

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数据分析师待遇如何？

数据分析师就业方向有哪些？

成都加米谷数据分析课程

课程极具含金量，紧扣行业需求

课程模块	课程名称	课程内容
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
	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
	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
	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
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
	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
	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
	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
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
	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
	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
	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
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
	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
	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
	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
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。
	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。
	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。
	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。

成为数据分析师有什么要求

懂工具：是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，依靠计算器进行分析是不现实的，必须利用强大的数据分析工具完成数据分析工作。同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。
懂设计：是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。

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小班授课

小班授课，人手一机，学练结合，0元试听和重修，终身技术支持。

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教师授课与学生上机实践相结合，采用多媒体教学方式，保证学习效果。

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任课教师有多年教学经验，不仅精通所讲授课程，在教学过程中将自己的项目经验传授给学员。

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数据分析师应具备的技能

能够掌握数据整理能力。数据分析师必须学会数据整理，所谓数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式。很多数据都不能直接的看到我们需要的东西，所以，通过整理数据就能够使数据可视化，就是创建和研究数据的视觉表现。数据报表是将数据分析和分析出的结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这些技能是做数据分析师的主要技能。
懂得设计。数据分析师应该会制作报表成果，还应该注重图表的设计。这样才能够让数据更直观的呈现在人们面前。在运用图表表达数据分析师的观点时，图表的设计会直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则以后才能让结果清楚明了。如果图表十分乱，这就不能够让数据直接的表现出来。

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成都加米谷机构简介

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成都加米谷大数据教育咨询有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。做为成都大数据联盟会员单位、长虹集团软件中心实训基地、中科招商·中科创大创业孵化基地、中科创商·中科创大创业孵化基地、翰林科技实训基地等。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，技术底蕴丰厚，勤奋创新，精通主流前沿大数据及人工智能相关技术。