Data analysis issues
数据分析的应用
Data Analyst Course
课程阶段 | 课程模块 | 课程内容 |
前置课程 | python基础 |
python课程的目的、使用JupyterLab、python数据类型、元组、列表、字典、python分支结构、python字符串处理+随机函数、pthon循环结构、python面向过程函数操作、python面向对象、python关于excel操作(xlrd库)、python关于数据库操作(mysqldb库) |
统计学基础 | 描述性统计、概率的基本概念、贝叶斯、随机变量及其分布、假设检验 | |
数据分析基础 | 数据分析核心思维、数据分析思维技巧、业务分析指标、AARRR模型 | |
数据分析师职业分析 | 数据分析师技能要求、数据分析师职业发展方向 | |
传统数据分析 | excel数据分析 |
文本清洗函数、关联匹配函数、逻辑计算函数、计算统计函数、时间序列函数、excel数据分析案例 |
excel数据可视化 |
常见图表类型、高级图表类型、图表绘制、excel绘图技巧、excel数据可视化案例、 |
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excel数据透视表、图 |
数据透视表选项卡介绍、数据透视表分组、数据透视表计算字段、计算项、值汇总、数据透视表切片器、多表联动、数据透视图 |
|
sq|数据分析 |
mysq|数据库客户端工具、库语句、mysq|约束、mysq|数据插入、sq|文件使用、sq|函数、sq|正则表达式单表查询、单表查询、多表查询、关联查询、更改数据、 删除数据、mysq|事务、mysq|存储过程、mysq|视图、sq|数据分析案例 |
|
tableau数据可视化 | 数据字段管理、函数与公式计算、图表制作、仪表盘制作、tableau数据可视化案例 | |
python数据分析 | numpy数据处理 | numpy数据读取和存储、numpy字符串操作、numpy随机数生成、numpy统计相关函数、numpy线性代数、numpy数据处理案例 |
pandas数据分析 | index对象、series索引操作、dataframe索弓|操作、pandas索弓|操作、pandas文件读写、pandas数据分析案例、 | |
sciry数据分析 | scipy基本功能、scipy整合、scipy优化、scipy插值、scipy线性代数、scipy数据分析案例 | |
sklearn机器学习数据分析 | 什么是机器学习、sklearn回归、sklearn降维、sklearn分类、sklearn聚类、sklearn数据分析案例 | |
statsmodels统计模型数据分析 | 评估线性模型、评估时间序列处理、评估方差分析、statsmodels数据分析案例| | |
python数据可视化 | matplotlib数据可视化 | 什么是matplotlib、matplotlib设置、柱状图绘制、散点图绘制、直方图绘制、矩阵绘制、子图使用、matplotlib数据可视化案例 |
seaborn数据可视化 | 什么是seaborn、常用统计图形绘制、seaborn数据可视化案例 | |
pyecharts数据可视化 | pyecharts安装和配置、常用统计图形绘制、3D柱状图绘制、热力图绘制、网络图绘制、pyecharts数据可视化案例 |
Course advantages
课程注重实践,为学员提供丰富的实战项目,帮助他们将所学的理论知识应用到实际情境中。
课程设置实时互动环节,学员可以与讲师和其他学员进行交流和讨论,共同提升学习效果。
每位学员都将得到定制化的学习辅导,根据自身情况定制学习计划,提供个性化指导。
学员可以选择线下课程或在线学习,根据自己的时间和地点灵活安排学习。
数据分析师的技能
Course gains
课程背景
深圳数据分析师培训是当前热门的求职培训项目之一。数据分析是指通过对大量数据的处理和分析,为企业提供决策支持和业务优化的工作。随着大数据时代的到来,数据分析师成为许多公司迫切需要的人才。我们的机构致力于为学员提供全面系统的数据分析师培训服务。
课程特色
1、实战项目驱动:课程设置多个实战项目,帮助学员锻炼数据分析实战能力;
2、行业导师授课:由专业数据分析师担任授课导师,分享行业实战经验;
3、课程模块完备:涵盖数据分析的基础理论和实际操作技能;
4、就业指导:提供就业指导,协助学员顺利就业。
课程目标
1、掌握数据分析的基本理论和技能;
2、能够熟练运用数据分析工具进行数据处理和分析;
3、具备良好的团队合作能力和沟通能力;
4、能够独立完成数据分析项目。
学习对象
1、对数据分析感兴趣的大学生、在职人士;
2、希望转行或提升技能的个人。
课程内容
1、数据分析基础概念;
2、数据收集与清洗技术;
3、数据分析工具的应用;
4、数据可视化方法;
5、实战项目实践。
师资力量
我们的机构拥有一支高素质的师资团队,均具有丰富的数据分析实战经验和教学经验,能够为学员提供专业的指导和支持。
教学质量
我们注重教学质量,严格把关每一堂课程的教学效果,确保学员能够获得高质量的教学服务。
服务水平
我们提供个性化的学习指导和辅导服务,帮助学员解决学习中遇到的问题,确保学员顺利完成学业。
学习时长
本课程学习时长为3个月至6个月不等,灵活设置学习计划,保证学员能够充分掌握所学知识和技能。
收费范围
我们的培训课程收费范围为4000-15000元,学员可以根据个人需求选择适合自己的课程。
学习收获
通过深圳数据分析师培训,学员将获得全面系统的数据分析知识和技能,为未来就业打下良好基础。
总结
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。欢迎联系在线客服,预约免费体验课。希望每位学员都能在我们的培训中取得理想的学习效果,实现职业目标。
培训项目:软件测试培训、Web前端培训、Java全栈开发培训、Python全栈开发培训、超全栈开发培训、人工智能培训、数据分析培训、.Net培训、大数据云计算培训
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