数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在老师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能,常用技能重点教学,针对就业夯实基础。
数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在老师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能,常用技能重点教学,针对就业夯实基础。
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件;精通数据可视化,制作可视化分析报表;可以独立撰写业务分析报告;SQL数据库应用基础;大型数据分析综合项目现场实战;掌握数据分析在各行业的应用场景;掌握业务数据分析模型与分析方法等。
数据对比分析。数据的趋势变化独立的看,其实很多情况下并不能说明问题,比如如果一个企业盈利增长10%,我们并无法判断这个企业的好坏,如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长,则5%很多,如果行业其他企业增长平均为50%,则这是一个很差的数据。对比分析,就是给孤立的数据一个合理的参考系,否则孤立的数据毫无意义。一般而言,对比的数据是数据的基本面,比如行业的情况,全站的情况等。有的时候,在产品迭代测试的时候,为了增加说服力,会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量,其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果,就需要保持A/B两组用户质量保持相同,上线时间保持相同,来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
课程版块 | 课程内容 |
数据分析概述 |
数据分析分类;数据分析目的及意义;数据分析方法与流程;数据分析角色与职责;数据分析师职业道德与行为准则 |
业务分析方法与业务分析报告 |
表格结构数据特征;表格结构数据获取方法;表格结构数据引用、查询与计算方法;数据驱动型业务管理;指标的应用;财务指标的分析与应用;业务场景指标 ;指标的设计 、使用及分析案例;业务指标综合分析案例;可视化分析方法 |
统计分析基础 |
统计学概述;数据的概括性度量;统计分布;参数估计;假设检验;相关分析 |
多维数据分析与可视化分析 |
表结构数据特征;表结构数据获取;表结构数据加工与使用;ETL及数据仓库应用;多表透视分析逻辑;多维数据模型;透视分析方法;多表透视分析应用案例;客户分析;产品分析;运营分析 |
SQL数据库应用基础 |
数据库基本概念;DDL数据定义语言;DML数据操作语言;单表查询;多表查询;函数 |
SQL大厂面试直通车 |
SQL大厂面试题突击训练;查询应用案例1 -- 电商多表查询案例;查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例 |
大型数据分析综合项目现场实战 |
跨国企业完整数据分析实战案例;学生现场探索性实操;项目现场专家评审与1V1指导 |
Python编程基础 |
Python基础知识;Python标准数据类型;控制流语句;自定义函数 |
Python数据清洗与可视化 |
Numpy数组分析;Pandas数表分析;Pandas数据清洗与可视化;Python数据可视化包-Matplotlib介绍;Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制 |
Python数据分析案例及Python统计分析 |
斯德哥尔摩气候可视化分析;餐饮订单数据清洗与分析;文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析;回归分析;模型的诊断与调优;用户行为显著影响因素分析案例;用户复购预测分析案例 |
数据分析师职业规划课 |
职业规划;职场沟通力;团队协作力培养 |
面试技巧一对一辅导 |
1V1面试技巧指导与简历修改 |
对数据库有充分的理解。大家都知道,一般工厂中有存放产品的库房,所以就不难理解数据库的意义了,一般来说,数据都是大量的,如果存放这些大量的数据就需要一个类似于工厂库房一样的东西里面,数据的存储是需要库房,就叫做数据库。数据分析师必须知道数据库的用途以及存在的意义,这是因为数据库是存储数据的地方。数据库有很多,如MongoDB,MySQL,PostgreSQL等。理解数据库并且能熟练使用它,这是数据分析师的一个基本能力。作为数据分析人员,我们首先要知道如何去获取数据,其中最常见的就是从关系型数据库中取数,因此你可以不会R,不会python,但是你不能不会SQL。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
课程背景
随着大数据时代的到来,数据分析师成为越来越热门的职业,但市场上缺乏经验丰富、技能全面的人才。为此,成都市推出数据分析师培训课程,帮助学员掌握数据分析领域的核心技能,提高就业竞争力。
课程特色
1.专业团队:由具备多年从业经验和教学经验的数据领域专家授课。
2.实战案例:通过真实案例演示,让学员更好地理解和应用数据分析技术。
3.定制化学习:根据学员背景和需求,量身定制学习方案,提高学习效率。
4.多元化教学:采用在线授课和线下教学相结合的方式,让学习更灵活多样。
课程目标
1.掌握数据分析的基础知识,包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘等方面的技术。
2.熟练掌握主流数据分析工具的使用,如Excel、Python、R等。
3.掌握各类数据分析方法,包括聚类分析、回归分析、决策树等。
4.实践能力提高,能够自主完成数据分析项目,满足企业实际需求。
学习对象
1.企业员工:想要提高自己在数据处理、分析和挖掘能力的人员。
2.数据爱好者:对于数据分析技术感兴趣,想要深入学习的人员。
3.求职者:想要成为一名专业数据分析师的学生和求职者。
课程内容
1.数据分析基础:数据类型、数据清洗、特征工程等。
2.数据可视化:图形绘制、交互式可视化、数据报表等。
3.统计分析:描述性统计、假设检验、方差分析等。
4.机器学习:聚类分析、分类器、回归分析、决策树等。
5.大数据分析:Hadoop、Spark等。
学习时长与收费
学习时长:一周至三个月不等。
收费范围:5000元至2万元不等,具体收费根据选修课程及学习时长而定。
学习收获
1.掌握全面数据分析技能,提高职业竞争力和就业机会。
2.了解行业先进技术,满足企业需求,有利于职业晋升。
3.拓展个人技能,为个人发展和未来职业规划打牢基础。
结语
以上内容仅供参考,实际情况以到校咨询为准。学员可联系在线客服,预约免费体验课,了解更多详细信息,掌握数据分析技能,开启职业发展新篇章。
培训项目:大数据培训、人工智能培训、数据分析培训、运营
¥16800起10152人关注
¥22800起44735人关注
¥10800起3001人关注
¥231123864人关注
¥128001376人关注
¥2700起4284人关注
¥11800起6795人关注
¥22800起64639人关注
¥20800起1074人关注
¥138001296人关注