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。
机器学习。对于想要进阶成为高级数据分析师的朋友来说,就要掌握机器学习相关的知识:特征工程的基础:如何统计数据特征、选用不同的特征,做模型的优化;基本的分类算法:决策树、随机森林等;基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等机器学习相关的知识学习成本会比较高,对某些同学来说可能会有一定难度,但对于业务型数据分析师来说,一般不会要求你去推导算法公式,能做到明白不同算法的适用场景、优缺点、原理大概懂就基本可以了。
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 |
有十几个社区,上百个版块。每日讨论的热点话题及资料以千计。学员在学后可以到相关版块进行交流、提问、下载资料等,形成数据分析专业聚集地,促进学员在圈子交流中高效发展。
每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,保证当日学习效果。除了作业,还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,考察学员对本阶段知识掌握程度。
在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常的答疑解惑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
助教线上服务要求5分钟内有问必答,并能做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教一个班主任配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,解决线上提问。
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
数据分析技能越来越受到企业和个人的关注,在应用领域不断上升。为此,成都的数学分析机构推出了一系列专为数据分析而设计的培训课程。这些课程旨在帮助学员获得实用的数据分析技能,并应用这些技能来解决真实世界问题。
课程特色
1.实际案例分析
2.与数据分析专家互动
3.现场实验训练
4.深入讨论课程思路
课程目标
1.掌握数据分析流程
2.了解各种数据分析方法
3.掌握常用的数据分析工具
4.获得解决实际问题的能力
学习对象
1.企业数据分析员
2.数据科学家
3.普通用户想了解数据分析技能的人士
课程内容
1.数据准备和数据质量
2.使用统计软件进行分析
3.数据可视化和解释
4.推荐系统
5.数据科学基础
6.机器学习
7.网络分析
8.社交网络分析
9.现有的数据分析工具
10.与数据科学家的会话
学习时长
课程的时长因课程的复杂性和深度而异。从1天到半个月的课程都会提供,教学前最好与教授进行咨询,为你的需求定制合适的课程。
收费范围
收费取决于您选择的课程类型和持续时间。平均而言,入门级课程在5000元左右,中级课程在10000元左右,高级课程在15000元左右。
学习收获
经过培训后,学员可以:
1.掌握数据分析的流程和方法;
2.应用不同的数据分析工具解决问题;
3.分析和展示数据;
4.对实际问题提出解决方案。
结语
以上内容仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如需了解更多信息,请联系在线客服预约免费体验课。
培训项目:大数据培训、人工智能培训、数据分析培训、运营
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