适学人群广泛，与其观望不如行动
想从事数据分析行业的在校学生
零基础想进入数据分析领域的人
希望转行数据领域分析师的人员
对数据分析感兴趣的业界人士
聚类分析。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
丰富的课程内容，紧贴市场需求设计
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
多方位的教学指导，让你省时省力
“督学教辅练测”6维教学体系，智能学习平台根据学员能力差异提供专属学习方案，知识点场景化教学，解决学习与就业问题。
在这十余年服务学员的过程中，不断的打磨迭代课程多次，将课程改造成为简单，易学、易懂的练中学打怪升级的闯关学习模式。
不需要死记硬背理论知识，只要动手实操项目案例，相关的技能知识点你在操作项目的同时就能轻松掌握，教学品质看得见。
行业积累和业务熟悉度。作为数据分析师，只有对行业现状和业务场景有所了解，才能明白数据背后的逻辑。比如，以互联网金融小额现金贷的回款来说，每逢周末或者节假日，回款就会减少，逾期会相应增加。究其背后的原因，是因为周末或者节假日是用钱高峰，本来可能用来还款的钱都被用来消费了。再比如，以二手房成交来说，如果某区域在某个月的成交量大涨。那么可能的原因有：附近动迁了、有相关的交易或者学区政策刺激、某一个小区的产证集中满5年等。如果刚入行的分析师，遇到类似的问题，光从数据上是看不出原因的。这个时候，多和同事交流、多参与到业务中去，多了解行业资讯，都是非常有必要的。
职坐标教你跻身互联网+时代
课程特色
1.灵活的学习时间：线上培训可以根据自己的时间安排学习，不受到地点和时间的限制。
2.全方位的教学资源：除了视频课程外，还有各种实践题、笔记和在线交流平台等，覆盖了学生学习各个方面的需求。
3.名校师资阵容：我们的课程由数据分析领域知名专家和名校教授来授课，给学生提供优秀的教学体验。
课程目标
1.了解数据分析的基本概念和应用场景。
2.掌握常见的数据分析工具和方法。
3.具备数据分析的实践能力和思维模式。
学习对象
1.希望学习数据分析的初学者。
2.已从事数据分析相关工作的人员，希望提升技能和水平的人员。
3.希望转行从事数据分析工作的人员。
课程内容
1. 数据分析基础
2. 数据清洗和预处理
3. 常用的统计分析方法
4. 机器学习在数据分析中的应用
5. 可视化分析
学习时长
根据不同课程设置，学时从10个小时到100个小时不等。
收费范围
根据不同课程和机构收费标准不同。具体费用请咨询在线客服或官网查询。
学习收获
通过本课程，学生将获得清晰易懂的数据分析基础知识和实践技巧，能够快速掌握常用数据分析工具和方法，并在实践中提升自己的思维和分析能力。
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。我们将竭诚为您提供优秀的教学服务，帮助您更好地学习和应用数据分析知识。
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
勤学教育网
