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。
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。
01
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。
02
(1)Python。因为Python有很多的第三方强大的库,因此Python是数据分析的利器,也是数据分析必学的编程语言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib与python作图、Sklearn与机器学习基础等等。虽然Python是数据分析的重要工具,但是不同的职业发展方向,Python掌握的程度也是不一样的。
(2)产品运营知识。可能有些人都听过产品运营这一岗位,对于想往管理路线发展的数据分析师来讲,产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂,就是根据自身业务需求将指标拆解到最细,然后运用同比和环比两种数据分析方式。
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。
批判性思考的能力。批判性思维将助你跳脱出当前的认知,以更中立、全面的视角审视问题。当你问自己这样的问题时:“这样分析的意义是什么?” “这对过程x有什么影响?”……那么,你就走出了“人迹罕至的地方”,开始深入了解你面前的数据。发现异常值应马上进行下一步调查。异常数据中的峰值代表了什么?这是一个微不足道的异常,还是传递了一个重要的信号,你是否需要进一步评估? 可视化分析可以支持你的这些批判性思维的过程,因为它可以允许你在很短的时间内从不同的角度查看数据。当你找到特别有趣的数据点时,你还可以使用不同的图表类型快速轻松地对其进行调查,引入时间维度或有关业务其他部分的详细信息,以便提供新的视图。以不同角度探索相同情况,这有助于你回答一些问题并评估是否应该进一步深挖。在这个过程中,你既是研究员也是调查者。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
课程背景
在当今数字时代,越来越多的企业开始重视数据的价值和分析能力,对于从事数据分析的人才也提出了更高的要求。因此,成都大数据分析学习机构的课程应运而生。
课程特色
1.开发全栈技能-我们的学习课程不仅关注数据分析方法,也覆盖诸如数据清洗、数据可视化、数据库、数据模型等数据分析全栈技能的传授。
2.灵活的学习方式-学生可以根据自己的需求自由选择学习时间和难度。所有课程均为可在线上自主观看的录播课程,避免了时间和地点的限制。
3.实战案例-我们会引导学生应用所学的数据分析方法解决真实场景的问题。
课程目标
1.为学生提供具有竞争力的数据分析技能,使他们在当前竞争激烈的市场中拥有更好的职业发展和提升机会。
2.使学生能够真正掌握数据分析实践中所需的全栈技能。这让他们能够从最近的数据分析项目中获得经验并快速成长。
学习对象
我们的数据分析课程适合以下学习对象:
1.企业的管理层、技术人员、市场部门等。
2.大学生和部门员工,想了解数据分析和数据科学的基础知识和工作流程的人。
3.对数据分析感兴趣的初学者。
课程内容
1.基础篇:
- 数据清洗和数据获取技术
- SQL基础
- Python编程基础
- 数据分析及相关工具的使用
2.进阶篇:
- 模型构建及特征工程设计
- 机器学习及各种算法原理
- 数据挖掘、数据可视化
学习时长和收费范围
学习时长和学费根据学生的需求而定。我们提供免费试听课程,以供学生预约体验。
学习收获
在成都大数据分析学习机构掌握数据分析技能,可以掌握数据分析相关知识和全栈技能。这反过来会让你获得更好的职业发展机遇。更重要的是,我们会让你学习如何将您的技能应用于实际情况。
结语
本文介绍的内容仅供参考。实际情况请联系我们或前往自己选择的学校进行咨询。如果您感兴趣,欢迎联系我们的在线客服预约免费体验课程。成为一名称职的数据分析人才,我们竭诚为您服务。
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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