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 |
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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 |
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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 |
数据分析师的具体工作内容是什么?
如何提高数据分析师的业务知识?
数据分析中数据清洗对象有哪些?
数据分析师行业都囊括哪些职位?
课程背景
近年来,随着大数据技术的快速发展,合肥地区对于大数据分析师的需求量不断增加。为了满足市场对人才的需求,我们特别开设了合肥大数据分析师培训班,帮助有志于从事大数据分析工作的学员们提升自己的技能水平,成为业内精英。
课程特色
1. 实战性强:课程注重实践操作,学员将在课程中完成多个真实案例的分析与解决;
2. 专业团队:全面专业师资团队,提供一对一指导,保证学员学习效果;
3. 就业支持:提供就业推荐服务,协助学员顺利就业;
4. 实用工具:学员将学到主流大数据分析工具的使用方法。
课程目标
1. 掌握大数据分析的基本理论和技能;
2. 熟练运用各类大数据分析工具进行数据处理和分析;
3. 培养学员的数据敏感性和逻辑思维能力。
学习对象
1. 对大数据分析感兴趣的在校大学生;
2. 从事数据分析工作的实习生或职场人士。
课程内容
1. 大数据基础知识介绍;
2. 数据清洗和筛选技术;
3. 数据分析方法与工具;
4. 数据可视化与报告撰写。
师资力量
我们拥有一支经验丰富、业内知名的师资团队,他们将为学员提供专业的指导和帮助,确保学员学习效果。
教学质量
我们注重教学质量,课程设置科学合理,内容丰富全面,每一位学员都能得到个性化的指导和服务。
服务水平
我们提供全方面的服务,包括课程咨询、就业指导、学习辅导等,确保学员在学习过程中无后顾之忧。
学习时长
学习时长为3-6个月,灵活安排学习时间,方便学员根据个人情况进行学习。
收费范围
课程收费在4000-15000元不等,价格合理,满足不同学员的需求。
学习收获
通过本培训班的学习,学员将掌握大数据分析的基本理论和实践技能,为未来的工作打下坚实的基础,并获得更广阔的职业发展空间。
总结
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。希望更多有志于从事大数据分析工作的学员能够加入我们,共同成长,实现自己的职业梦想。
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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