职坐标核心优势，让你没有后顾之忧
督学指导
监督学员日常考勤，组织班级图案件活动和学员激励，帮助学员解决学习和生活中的问题。
学习交流
在学习和作业过程中相互交流学习到的经验技巧，有目的的培养学员的团队沟通协作能力。
阶段考试
闯关式学习，享受学习乐趣，边学边测，掌握章节知识点，判断学员是否能够进入下一个阶段学习。
可申请重修
课程学习结束后，发现自己还没有完全掌握相关知识点，或者希望巩固有关知识点，可以申请重修。
目前政府机构及企业中都积极配备了与数据分析相关的专职部门及人员。主要专职岗位如下：数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等。从国外的发展经验看，大量企业都有自己专职的数据分析人员，为企业长期采集和分析企业内部及所属行业的数据，为决策层提供详细而准确的依据。获得“数据分析师”证书的学员，可以在任何工作岗位中引入数据分析技术，从而提升工作绩效和决策准确性。
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
数据可视化的技能。使用什么工具，以及你是以数字化方式还是在白板上呈现数据分析报告并不重要，重要的是能够描绘出一幅展示正在发生的事情的全局图。这可以像在白板上绘制流程一样简单。以可视化图像作为基础，可以消灭许多的分歧。相信你经常会在报告、交互式信息中心或图表中传达你的数据分析的见解。为了达到可视化呈现的效果，请确保为数据选择正确的图表类型，并能够清晰，快速地显示关键结果。尤其需要注意上下文的衔接，不要孤立地呈现数据报告，这是在弱化数据分析的意义。这些数据与业务前期、其他部门、行业基准有何关联？将结果放在透视中，指导您的受众结局是好还是坏，以及是否需要采取行动以及采取何种紧急措施。都需要熟悉数据可视化的实践并尽可能地应用它们。
好的学习环境，才有好的学习氛围
随着大数据时代的到来，数据分析的重要性逐渐凸显。在上海，越来越多的人开始关注数据分析培训课程。那么，上海的数据分析培训学费是多少呢？接下来，我们一起了解一下。
课程特色
1.培训课程全面涵盖数据分析的各个领域。
2.课程教材由资深数据分析师编写，内容经验丰富。
3.以实战为主，通过实例操作帮助学生掌握技能。
4.定期组织考核，学生可获得数据分析培训证书。
课程目标
1.掌握数据分析的基本理论和实践技能。
2.了解常用的数据分析工具和技术，如SQL、Python、R等。
3.学习如何通过数据分析为企业提供决策和解决问题的支持。
4.通过实战练习，提高数据分析能力和实战应用能力。
学习对象
1.有志于从事数据分析相关工作的人士。
2.企业内部需要进行数据分析的员工。
3.对数据分析有兴趣，想提升数据分析能力的人士。
4.对互联网、电商、金融等行业感兴趣，希望能从事这些领域相关工作的人士。
课程内容
1.数据分析基础知识和理论。
2.数据清洗、处理和分析的方法与技术。
3.数据可视化和数据挖掘工具的使用。
4.针对金融、电商、互联网行业的案例实战演练等。
学习时长和收费范围
根据学生的不同需求，学习时长和收费范围也有所不同。一般来说，课程时长可以在2-3个月左右，学费在5000-15000元之间。不同机构收费标准有所差异，具体情况需咨询相关机构。
学习收获
通过数据分析培训，学生可以轻松掌握数据分析的基本理论和实践技能。掌握数据分析工具和技术，如SQL、Python、R等。真正领悟能够通过数据分析为企业提供决策和解决问题的支持。并且在实战中不断提高数据分析能力和实战应用能力。同时，还能获得数据分析培训证书，为自己更好的职业发展打下基础。
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。对于想要提升数据分析能力的人士来说，数据分析培训是一个不错的选择，通过实战操作来提升自己的实际能力，并且具有很好的职业发展前景。
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
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