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。
EXCEL应该是数据分析师常用的统计分析工具了,原因是因为方便,所见即所得,而且具有方便的可视化功能。应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算EXCEL入门,其次EXCEL最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻我们很多工作。这里我推荐《谁说菜鸟不会数据分析》这本书作为EXCEL入门。这本书如果作为数据分析入门书籍是不合格的,因为它有太多内容是关于EXCEL基本操作的,关于数据分析的内容反而很少,但是实事求是的讲这本书里面关于EXCEL数据分析常用公式、数据可视化的内容还是不错的,可以当成一本入门书籍。
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。
重复抽样方法。重复抽样(Resampling)是一种指从原始数据样本中重复提取样本的方法。通常被用来解决机器学习中的不平衡分类问题(即某一类别的观测样本的数量显著少于其他类别,尤其在诸如银行欺诈、客户终止续订服务等异常检测中是非常严重的问题)。重复抽样属于统计推断中的一种非参数方法。换句话说,重复抽样方法不涉及利用一般的统计概率分布表来计算大概的p概率值。重复抽样会基于实际数据来生成一个独特的抽样分布。它使用实验性方法而不是分析性的方法来生成这个独特的抽样分布。由于重复抽样是基于研究人员得来数据的所有可能结果的无偏样本,因此它产生的也是无偏估计。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
成都大数据分析学习培训机构是一家专业从事大数据分析教育培训的机构,致力于为学习者提供最前沿的课程内容和最优质的课程服务,已成为西南地区最受欢迎的大数据分析学习培训机构之一。
课程背景
在当今的大数据时代,数据已经成为企业决策和发展的重要依据,大数据分析师的需求也日益增加。成都大数据分析学习培训机构开设了一系列的大数据分析课程,旨在培养高素质的大数据分析人才,满足企业对大数据分析人才的需求,推动企业数字化转型发展。
课程特色
1. 实战模拟教学:采用模拟真实企业场景的教学方式,让学员在课程中真正掌握大数据分析的应用。
2. 专业教师团队:由国内优秀的大数据分析专家、数据科学家和行业从业者执教。
3. 小班授课:每个班级只招收少数的学员,保证教学质量和学习效果。
4. 进阶提升:提供多种进阶课程,让学员能够不断提升自己的技能和竞争力。
5. 实用性强:课程注重实战应用,培养学员具有大数据分析实践能力。
课程目标
1. 掌握大数据分析的基本概念和原理;
2. 学习并掌握多种数据分析方法,包括数据预处理、数据清洗、数据可视化等;
3. 熟练使用大数据分析工具和软件;
4. 培养实践能力,通过实践操作掌握大数据分析的实际应用。
学习对象
1. 企业高管,希望了解大数据分析在企业决策中的应用;
2. 数据分析师,希望更深入地了解大数据分析;
3. 大数据相关专业的在校学生;
4. 希望转型到大数据分析领域的从业者。
课程内容
1. 大数据分析概述;
2. 数据预处理;
3. 数据可视化;
4. 数据挖掘;
5. 机器学习;
6. 高级数据分析;
7. 大数据分析实践。
学习时长
课程时长根据不同课程而定。主要分为短期培训班和长期深造班。短期培训班的课程时长一般在2个月以内,长期深造班的课程时长一般在8个月到1年之间。
收费范围
收费根据不同课程而定。一般收费在5000元到50000元之间。具体收费标准请到校咨询或在线客服预约免费体验课。
学习收获
通过成都大数据分析学习培训机构的课程学习,学员可以:
1. 熟练掌握大数据分析工具和软件,提高自己的数据分析技能;
2. 掌握大数据分析的基本概念和原理,对大数据分析有更深入的理解;
3. 培养实践能力,通过实践操作掌握大数据分析的实际应用;
4. 提高自己的竞争力,为个人职业发展带来更多的机会。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果您对成都大数据分析学习培训机构感兴趣,可以联系在线客服,预约免费体验课,了解更多课程内容和教学服务。成为一名专业的大数据分析师,让您在职场中更具竞争力。
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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