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就我国目前的数据分析行业发展程度而言，即使对大数据的应用越来越广泛，但无论在整体技术水平、应用环境，还是国民意识、商业环境等各方面都仍然距离世界顶尖程度还有相当的差距。数据分析行业在其专业技术上的前沿性正是这个时代通往不断智能化道路上的关键工具之一。因此，单就行业本身的发展需求而言，也还远没有到它的夕阳期。

关于数据分析，你有这些疑问？

你所存在的疑问，加米谷帮你解答

数据分析师有哪些岗位？

数据分析师有什么要求？

大数据分析师有什么方向？

数据分析师岗位前景如何？

数据分析师主要工作有哪些？

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

懂业务：从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独特见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。从另外一个角度来说，懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师，看到的只是一个个数字;懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。

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多年品牌实力，培训更值得信赖

学习环境
教学环境优美，软硬设施齐全，生活配套完善，团队氛围浓厚。
课程时间
白班＋晚班＋周末班，适应各种学员群体，灵活匹配学员时间。
交通条件
临近世纪城地铁站，天府软件园中心，成都IT信息产业轴心。
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老师指导简历、面试技巧，推荐就业企业，保障学员就业。

丰富项目实战老师坐镇教学

均来自一线互联网公司，5年以上项目实战经验

张老师

加米谷大数据联合创始人，10年IT信息技术领域行业经验，善于用信息化技术架构和指导团队完成设计工作。

曾老师

加米谷大数据联合创始人，5+年大数据研发经验，擅长各类大数据技术架构设计，参与大数据底层核心开发。

刘老师

加米谷大数据特聘讲师，原中软国际大数据高级开发工程师，10年互联网行业工作经验，5年大数据开发经验。

李老师

加米谷大数据特聘讲师，4年大数据开发经验，国内Spark、Hadoop技术专家，注重理论与实践相结合。

数据分析师应具备的技能

技术诀窍。作为数据分析师，经常跟软件，系统和数据打交道。如果你对技术理解有好奇心，并愿意继续学习这些技能，以跟上技术的发展，那么这将会为你成为优秀的数据分析师打下良好的基础。端到端的流程中涉及到许多系统和数据，掌握技术诀窍将使你更容易理解它们的连接方式以及由谁负责哪个部分，对数据价值链了然于胸，也就能够更好地将分析内容插入报告的上下文中。对此，你需要知道：数据来自哪里？为什么收集数据，怎么收集数据，以及由谁收集？数据经历了哪些转化步骤？数据存放在哪里？你如何访问数据以及谁有权访问数据等。

舒适环境、健康学习

课程设计要精心，学习环境更要舒心