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。
(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。
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
课程背景
数据分析是目前社会发展的趋势,也是很多企业和组织所需要的重要技能。然而,由于数据分析是一门独立的学科,许多人在数据分析领域缺乏足够的知识和实践经验,因此,成都数据分析线下培训助你快速提升自己的能力,掌握数据分析技能。
课程特色
1.融入实践,让你掌握数据分析技能;
2.由经验丰富的专家讲授,授课内容全面,易理解;
3.注重学生的实用性,引导学生从实践出发,不断学习和进步;
4.教学相长,让同学们相互学习和交流。
课程目标
1.掌握基本的数据分析技能;
2.了解数据分析的基本原理;
3.掌握数据分析的实践方法;
4.运用数据分析技能解决日常生活和工作中的问题。
学习对象
1.希望在数据分析领域有所进一步提升的职场人士;
2.学习数据分析的学生;
3.对数据分析感兴趣的个人。
课程内容
1.数据分析基础知识;
2.数据分析的方法和步骤;
3.如何进行数据收集和数据清洗;
4.如何进行数据可视化和数据挖掘;
5.如何进行数据报表生成。
学习时长
本课程时长为3个月,每周两次课,每节课2小时。
收费范围
收费根据学生情况而定,具体费用请到校咨询。
学习收获
1.掌握数据分析基础知识及实践方法;
2.了解市场上数据分析工具及相关技术;
3.提升数据分析能力和实践经验;
4.获得实用的数据可视化技能和数据挖掘技巧。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课,让你更好地了解相关内容,同时也欢迎对数据分析感兴趣的同学加入我们。
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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