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课程设计专业化
岗位课程设计以名企项目实战闯关式学习为宗旨，知识点场景化教学，即学即用。
职坐标核心优势，让你没有后顾之忧
岗位课程设计以名企项目实战闯关式学习为宗旨，知识点场景化教学，即学即用。
2018年阿里云与职坐标正式合作，阿里云输送实战技术与经验，培养阿里云后备人才。
1对1就业指导，提供修改简历、面试技巧、模拟真实场景、推荐合作企业就业等服务。
技术方向：数据分析师在技术方面主要指的是数据挖掘方向，一般分为三种类型：数据挖掘工程师、数据库工程师、数据开发工程师。数据分析师在互联网和金融行业中的岗位是比较多的。当然，在技术方向的数据分析师的工资，要比在业务方面的数据分析师的工资要高。数据分析师已经成为企业财务转行首要的选择、中高层管理必备“软实力”，同时拥有数据分析师证书，还可以申请开数据分析事务所，实现创业的理想。
丰富的课程内容，紧贴就业市场需求设计
主要内容：Excel基础、Excel函数、数据透视表、Excel作图、Excel中的Power BI插件、数据库系统概论、MySQL简介及安装配置、MySQL数据表管理、MySQL数据管理、MySQL数据查询、MySQL函数、MySQL基础操作、可视化、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表等
项目实战：某公司销售仪表盘、某APP日报、学校管理系统、某APP留存分析、公司运营情况分析、咖啡馆运营情况可视化分析等
可就业岗位：数据分析专员、初级分析师等基础性数据分析工作
主要内容：Tableau商业智能分析、Tableau基础操作、Tableau可视化、Tableau案例、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表、Power Service、Power BI项目等
项目实战：中小学生健康教育效果分析、P2P小贷平台风险实证分析等
可就业岗位：数据分析师、BI数据分析师、可视化数据分析师等
主要内容：统计学及统计数据、收据的收集、数据图表表示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、SPSS数据分析、SPSS数据可视化、Logistic回归、主成分与因子分析、聚类分析、SPSS Modeler数据挖掘、SAS数据分析等
项目实战：民生金融数据分析项目、连锁零售业运营数据分析等
可就业岗位：数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等
主要内容：Python语言基础、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络爬虫、网络爬虫框架、Python数据分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python机器学习等
项目实战：爬取51job数据并进行分析、模拟登录并抓取知乎问题信息、从登陆到抓取人人网热门主播图片、客户行为细分与预测实战等
可就业岗位：数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等
主要内容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大数据仓库应用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
项目实战：基于用户关系的好友推荐系统、基础Spark的大数据房源画像等
可就业岗位：大数据分析工程师、AI大数据分析工程师等
主要内容：R数据分析与挖掘、R基础、R语言基础、向量、函数、Function函数、逻辑、布尔运算符、数组、R作图、R数据挖掘、R数据模型等
项目实战：股票预测分析、车险购买预测、贷款风险、犯罪率预测分析等
可就业岗位：机器学习工程师、数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等
学员关心的问题，就是我们关注的重点
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。
好的学习环境，才有好的学习氛围
随着信息技术的发展和数据处理的重要性越来越被人们认识到，数据分析岗位的需求越来越大。为此，上海设有多家数据分析员培训机构，其中一家培训机构的课程内容如下：
课程背景
在信息时代，海量的数据需要分析和处理，因此，数据分析员成为了企业和社会不可或缺的人才。该培训班专为那些想要成为数据分析员的人士量身打造。
课程特色
1.实用性强：课程以实际案例为主线，减少理论知识的比重，从实际操作中学习。
2.师资力量强大：由业内资深专家授课，总课时覆盖新的数据分析领域。
3.知识体系全面：课程内容从基本概念到实际操作全覆盖，包括数据采集、数据挖掘、数据分析以及结果可视化等方面。
4.在线学习支持：支持在线学习和互动问答，学习更轻松、灵活。
课程目标
1.系统学习数据分析基础知识；
2.掌握数据分析软件的基本操作技能；
3.熟悉和掌握数据分析的方法和流程；
4.能够独立解决一些常见的数据分析问题。
学习对象
1.想成为或正在从事数据分析岗位的人群；
2.对数据分析感兴趣，希望提高自己的人群。
课程内容
1.数据分析基础知识；
2.数据采集和清洗；
3.数据挖掘和建模；
4.数据分析方法和流程；
5.数据可视化。
学习时长
根据学员的情况和要求，学习时长可在20天至3个月不等。
收费范围
学习费用在5000元至15000元之间，收费标准根据学员情况及时调整。
学习收获
学员能够对数据进行全面分析和运用，能够熟练掌握数据分析软件的操作技巧，并在实际操作中掌握数据分析的方法和流程。
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。我们期望为您提供更完善、专业、强化的数据分析培训，帮助您开拓更加广阔的职业道路。
培训项目：物联网培训、人工智能培训、python培训、数据分析培训、大数据培训、web前端培训、JAVA培训、嵌入式培训、单片机培训、C语言培训、C++培训
