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课程简介
学习对象
统计学。毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是,看他对统计规律的敏感度。这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析(T 检验、方差分析等),最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。推荐书籍:《深入浅出数据分析》、《统计学习方法》李航。
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 |
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
随着数据时代的来临,数据分析成为了企业决策的核心,也成为了许多人们转行的热门职业之一。在这样的大背景下,成都数据分析学习机构应运而生,为学习数据分析的人们提供了良好的学习平台。
课程特色
1.系统全面:涵盖数据分析的各个方面,包括数据清洗、数据处理、数据可视化等。
2.实战强化:基于真实场景,通过模拟数据挖掘任务让学员全面掌握数据分析实战操作。
3.师资力量:教师由资深数据分析师、统计学专业教授、商业智能专家等组成,可针对不同学员背景及需求进行个性化教学。
课程目标
1. 提供全面的数据分析知识体系,让学员系统掌握数据分析技能。
2. 帮助学员通过数据分析解决实际问题,提高决策能力。
3. 帮助学员快速成为合格的数据分析师,实现职业转型或升级。
学习对象
1. 各行业从业人员,想通过数据分析提高工作效率和决策能力的人员。
2. 想要成为数据分析师的职业转型者。
3. 想要在数据科学领域探索的初学者。
课程内容
1. 数据清洗
2. 数据处理
3. 数据可视化
4. SQL 数据库
5. 机器学习
6. 商业智能
学习时长和收费范围
学习时长根据不同课程需要而定,费用也会有所不同。学员可联系在线客服,预约免费体验课,了解具体情况。
学习收获
通过成都数据分析学习机构的课程学习,学员可以获得全面的数据分析知识及实战经验,为实际工作提供了有力支持,也可以助力个人职业转型或升级。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如需了解更多信息,可联系在线客服预约免费体验课。成都数据分析学习机构一直以提供优质教育为宗旨,助力各行业智能化升级。
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