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课程模块 | 课程名称 | 课程内容 |
Python认识和使用 |
python基础 |
Python版本特性介绍、Python应用场景及趋势发展、Python开发环境搭建、Python开发工具及运行环境、标识符与关键字、注释 |
Python入门 |
Python在各系统中的安装、应用场景及数据存储设计、Python程序开发基础指南、如何运行python代码 |
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python基本语法 |
Python选择与循环、Python字符串处理、可视化python编程、数据及类型操作、Python对象、数字、序列、Python映射和集合类型、Python条件和循环、Python文件和输入输出、python错误和异常 |
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python高级语法 |
函数和函数式编程、Python面向对象编程、Python正则表达式、Python函数编程、Python多线程编程、Python图形界面编程、Python数据库编程创建、Python扩展 |
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数据库 |
数据库设计 |
数据库设计及运行管理、数据库设计过程讲解、概念结构设计与ER图、逻辑结构设计与ER转换规则、数据流图与数据字典、数据库设计物理模型、数据库事务与隔离级别、数据库范式及ACID特性、MySQL安装与登、数据库创建与删除 |
数据库基础 |
表结构创建,查看、字段类型与数据类型、字段增加,重命名,删除、记录的增加,修改,删除、表查询、条件查询、模糊查询、视图创建与操作、索引创建与操作 |
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MongDB |
Mongodb初识、Mongodb快速部署、Mongodb数据库操作 Mongodb collection操作、Mongodb MapReduce、Mongodb数据导入/导出/备份/恢复、Mongodb安全、Mongodb权限控制、Mongodb Python API |
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内存数据库Redis |
REDIS分布式缓存介绍、REDIS网络模型与内存管理、REDIS的数据一致性问题、REDIS支持的KEY类型、REDIS水平动态扩展、REDIS数据淘汰策略、REDIS访问工具、REDIS shell api、REDIS包引入、REDIS Python API |
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高阶应用 |
urllib.lib库 |
Python urllib认识、urllib库的基本操作、urllib基本get请求、urllib基本post请求、超时配置与会话对象、代理与API |
requests库 |
Response对象与文件上传、Cookies与会话对象、超时与异常、综合应用案例、CSS选择器与bs4、BeautifulSoup基本介绍、BeautifulSoup安装、BeautifulSoup基本语法、BeautifulSoup的基本运算符、BeautifulSoup语法定位 |
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css选择器与Xpath |
CSS选择器基本使用、Xpath基本介绍、Xpath基本语法、XPath 轴与表达式、Xpath的基本运算符、Xpath语法定位、常用的反爬虫技术、多线程与多进程爬虫、代理设置与Cookie操作、动态网页内容的抓取 |
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Scrapy分布式爬虫 |
Selenium与PhantomJS、模拟表单登录、创建项目与定义Item、命令行工具、Spiders参数与选择器、Scrapy的Feed输出、数据收集与终端输出、Scrapy爬虫常见问题、vvScrapy爬虫调试优化 |
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进军数据分析 |
数据分析 |
数据分析工具讲解、数值计算包学习、数据处理包Pandas、Pandas与数据库、读取文本文件、函数解析、利用DataFrame、关系型数据库驱动、非关系型数据库驱动、Web API操作网络资源 |
数据处理 |
数据清洗原理、缺失数据处理、合并数据集、数据DataFrame合并、数据轴向连接、数据样本分位数、数据聚合运算、面向列的多函数应用、定义不同列的函数、通过函数进行分组 |
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Matplotlib |
Matplotlib基本介绍、Matplotlib可视化包认识、2D与3D图表图表使用、Matplotlib图像显示、Matplotlib应用、从文件加载数据、从网络加载数据、绘图与可视化、统计学基础、时间序列分析基础 |
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SPSS、SK-LEARN |
序列分析周期算法与应用、机器学习知识、spss软件介绍、spss使用算法简单讲解、sk-learn算法讲解、sk-learn安装、sk-learn算法调用、pandas接入模型、statsmodels使用、线性模型估计 |
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项目实战 |
个人用户信用评估 |
针对脱敏的几十个维度的用户数据,以及银行提供的黑名单,建立个人用户的信用评估模型;在建模过程中涉及到用户数据缺失值处理,特征筛选,特征量化,类别不平衡策略,模型参数调优;涉及到SPSS数据分析,pandas,sklearn工具的使用;通过该项目的学习,完整掌握各类数据分析软件,分析流程以及相关算法。 |
运营商数据统计分析 |
对运营商用户真实浏览记录,利用浏览数据分类,以及爬虫抓取数据扩充标签,统计用户浏览行为,给用户贴上对应标签,针对个人用户以及群体用户的特征,进行相关数据推荐;涉及到数据全量与增量统计,实时计算,协同过滤等技术与算法,分布式爬虫部署,以及反爬虫策略;通过该项目学习,完整掌握数据抓取技术,海量数据实时计算,以及主流用户推荐算法。 |
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电商网站评价情感分析 |
针对某互联网电商平台上的商品数据,抓取其评论数据,进行情感分析,并抽取评论关键词,分析用户关心的商品问题;涉及到爬虫知识,数据筛选,清洗,去重以及贝叶斯,LDA算法等;通过该项目的学习,加深对数据处理流程的理解以及对自然语言处理知识的认识。 |
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股票数据拟合与推荐 |
针对网上获取的实时股票数据,利用多种方法对数据进行短期拟合,评估拟合效果,并在拟合多支股票的基础上,进行有价值股票的推荐;涉及到时间序列数据拟合,预警等技术;通过该项目的学习,加深对时间序列分析与理解。 |
懂业务:从事数据分析工作的前提就是需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独特见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的实用价值。从另外一个角度来说,懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师,看到的只是一个个数字;懂业务的数据分析师,则看到的不仅仅是数字,他明白数字代表什么意义,知道数字是大了还是小了,心中有数,这才是真正意义的数据敏感性。
线下小班教学,每期学员20人以内,老师全天解答疑惑,问题不过夜。
每个阶段针对所学课程进行阶段性测评,即可掌握学习情况,查漏补缺。
云平台拥有丰富项目实战库,随时随地都可以操作练习,不怕没得练习。
根据学生报到时间,了解学员的基础情况,集体为基础薄弱学员做补习。
4+年大数据开发经验
8+年互联网行业工作经验
国内Spark、Hadoop技术专家
多年大数据技术研发与培训经验,曾任职知名互联网企业,具备丰富的大数据研发和培训经验。精通hadoop和spark技术研发,精通Java,Scala等编程语言。在大数据技术领域有扎实的技术功底,教学细致负责,并注重理论与实践相结合。
数字和趋势。看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。 在数据分析中,我们可以通过直观的数字或趋势图表,迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等,从而直观的吸收数据信息,有助于决策的准确性和实时性。 维度分解。当单一的数字或趋势过于宏观时,我们需要通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时,需要仔细思考其对于分析结果的影响。
随着数据时代的来临,数据分析的重要性也越来越突出。成都数据分析师培训课程作为专业的数据分析培训课程,旨在帮助学员掌握数据分析的核心技能和实践经验,提升其在相关领域的专业水平和竞争力。
成都数据分析师培训多少钱
- 课程特色
1. 数据分析实践:课程注重实践,通过案例分析和项目实战,帮助学员更好地掌握数据分析技能和应用,提升实际操作能力。
2. 强大的师资力量:成都数据分析师培训课程,拥有一支实力强大的师资团队,由业内专家和优秀企业从业人员组成,具有丰富的实战经验和教学经验。
3. 灵活的授课形式:课程采用灵活多样的授课方式,包括线上线下结合的授课模式,随时随地都可进行学习。
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- 课程目标
1. 掌握数据分析的理论知识和实践技能,包括数据预处理、数据可视化、数据分析和建模等核心技能。
2. 熟悉常用数据分析工具和软件,如Python、R、Tableau等。
3. 掌握项目实战经验,具备解决实际业务问题的能力和思维方式。
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- 学习对象
1. 有志于从事数据分析工作的初学者。
2. 工作中需要进行数据分析的从业人员。
3. 对数据分析感兴趣的各界人员。
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- 课程内容
1. 数据分析基础知识:数据类型、数据清洗、数据可视化等。
2. 数据分析工具和软件:Python、R、Tableau等。
3. 数据建模和预测:线性回归、逻辑回归、决策树等。
4. 项目实战:通过实际的案例分析和项目实战,提升学员的实战经验和应用能力。
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- 学习时长和收费范围
学习时长:成都数据分析师培训课程时长根据不同课程内容有所区别,一般在3个月-6个月不等。
收费范围:成都数据分析师培训课程的收费标准根据课程内容和学习时长不同而有所不同。一般收费在1万-2万元之间。
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- 学习收获
通过成都数据分析师培训课程的学习,学员可以掌握关于数据分析的核心技能和实践经验,提升其在相关领域的专业水平和竞争力。同时,学员还可以通过实际项目实战的经验,拓展自己的职业视野和实践能力,为自己的职业发展打下坚实的基础。
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- 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,了解更多关于成都数据分析师培训的信息。让我们一起通过数据分析,探索商业和社会的无限可能。
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