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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
finereport。帆软是业内做报表比较久的一家公司,使用类excel风格的界面,可添加图表和数据源,也可实现大屏效果。其实它的类Excel风格界面,应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库,就能方便快捷地自定义各种样式,从而制作周报、月报和季报、年报。用过FineReport 的朋友,还会有另外一种体会,它的图形效果比Tableau要酷炫的多,操作起来同样也是那样的方便。
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 |
演讲技巧。许多数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是,有些情况下,你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。因此,磨练演讲的技能非常重要,这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达,为你的分享设定正确的基调。同时要有侧重点地进行展示,并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。一个非常有价值的方法是,先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题,而是要预测潜在的后续问题。这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣,理清他们现在的优先事项和当中的关系。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
成都CDA数据分析师培训
——开启数据分析师职业生涯
课程背景
随着大数据时代的到来,数据分析师的职业需求越来越高。CDA数据分析师培训在成都开课,具有一定的课程背景和经验。
课程特色
1.全面深入讲解数据分析领域的各个方面,涵盖常用算法、数据可视化、数据库管理、数据挖掘等知识点。
2.实践课程占比高,结合数据集进行大量的实践操作,培养学员的数据分析实际能力。
3.提供就业指导和择业咨询,为学员提供更多成长机会。
课程目标
1.深入学习数据分析领域的各个方面,能够运用数据进行决策分析。
2.掌握数据分析工具和技巧,能够使用各种常用算法进行数据建模和处理。
3.具备较高的数据可视化技能和数据沟通能力,能够将数据分析结论进行有效的呈现和沟通。
学习对象
1.计算机科学、统计、管理等专业背景的大专及以上学历人群。
2.有数据分析基础并希望深入学习提高相关技能的人员。
3.希望从事数据分析师相关职业或数据分析领域的工作者。
课程内容
1.数据分析介绍与实践
2.数据挖掘基础与算法
3.数据可视化技术
4.数据库管理及SQL语言
5.Python/R语言在数据分析中的应用
6.数据清洗与数据预处理
7.机器学习与深度学习
学习时长
本课程为18周的线下正课,每周8小时,共计144小时。
收费范围
学费根据教学质量及市场需求,以每期42000元左右计算。
学习收获
通过本课程的学习,学员将掌握一系列数据分析技术和工具,能够独立进行数据分析和建模,熟练处理各种数据问题和数据挖掘难题,具备数据可视化和数据沟通技能,为后续的数据分析职业生涯做好充分准备。
结语
我们在提供优质课程的同时,也非常注重学生的学习效果和就业培训。因此,在校期间我们会投入更多精力,提供完善教学服务,帮助学生顺利完成课程,为未来的就业和职业规划提供强有力的支持。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。
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