适学人群广泛，与其观望不如行动
有打算从事数据分析相关工作的广大毕业生
对数据分析有兴趣，有一定的抗压力与耐心
希望快速转行IT互联网、金融等高薪行业的人士
用户细查。用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。绝大多数产品都或多或少存在一些反人类的设计或者BUG，通过用户细查可以很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。
留存分析。留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。
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。
要打好扎实的SQL基础。SQL基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的SQL功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。尽管有部分数据可以通过报表等其他途径获得，但绝大多数的数据仍需要通过自己写SQL语句。对于一些需要深入分析用户行为的数据，用SQL提取数据的时间可能会占据整个数据分析过程的50%，甚至80%，而对于未开发成数据报表的常用数据需求，比如游戏封测、开测期间的日报和周报，则需要编写大量的SQL语句来查询相应数据，这时如果熟悉存储过程，能够自动化或半自动化地实现日常数据收集，就会事半功倍了。
职坐标教你跻身互联网+时代
近年来，数据分析已经成为了企业领域内发展最为迅速的一项技术。随着全球信息化程度的不断提升，数据分析技术在企业中的应用也越来越广泛。为了满足市场需求，许多机构开设了线上数据分析培训班，为有志于从事数据分析行业的学员提供全面、系统的专业知识和技能培训。
课程特色
列举线上数据分析培训班的特点
1.课程内容丰富，覆盖数据分析领域的多个方向，包括数据清洗、统计分析、机器学习、数据可视化等；
2.采用线上教学方式，学员可以随时随地进行学习，无需考虑地域和时间的限制；
3.课程设置专门的练习环节和实战项目，帮助学员掌握实际操作技能；
4.聘请行业权威专家担任讲师，教学内容紧跟行业前沿。
课程目标
说明学员在学习线上数据分析培训班后能够达到的目标
1.掌握数据分析领域的基本理论和方法；
2.熟悉数据分析工具的使用，能够灵活运用；
3.能够针对实际问题，提出合理的数据分析方案；
4.具备一定的数据可视化和数据报告撰写能力；
5.有能力应对数据分析岗位的面试。
学习对象
介绍适合学习线上数据分析培训班的对象
1.从事或有意从事数据分析行业的初学者；
2.有一定的数据分析基础但想进一步深入掌握数据分析技能的从业者；
3.有一定编程基础或经验，希望学习如何应用编程语言进行数据分析的人。
课程内容
按顺序说明线上数据分析培训班的课程内容
1.数据分析入门：介绍数据分析的基础知识、数据类型、数据清洗等；
2.统计分析与机器学习：从理论和实践两个角度，介绍主流的统计分析方法和机器学习算法；
3.数据可视化：介绍数据可视化的基础知识和流程，并以常用可视化工具为例；
4.实战项目：学员将独立完成一项数据分析项目，包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和报告撰写等环节。
学习时长、收费范围
说明学习线上数据分析培训班需花费的时间和金钱
1.学习时长：根据课程设置，学员需花费约3个月时间完成学习；
2.收费范围：收费标准因机构而异，一般在几千元至万元不等。
学习收获
介绍学员在学习线上数据分析培训班后能够获得的收益
1.掌握数据分析行业的核心知识，能够胜任相关工作；
2.提升自身竞争力，具备更大的就业空间；
3.了解行业前沿、掌握最新技术，有利于未来的发展；
4.学习过程中结识的同行业学友，有助于以后的合作与交流。
结语
概括线上数据分析培训班的信息，并提醒学员仅供参考，具体情况以咨询机构为准
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。想要获得更多的信息，可以通过连线客服预约免费体验课。希望同学们在学习过程中，能够认真学习、勤加练习，掌握实用的数据分析技能，为未来的发展打下坚实的基础。
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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