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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
要学习数据分析的职业发展规划的相关内容。绝大部分人,尤其是零基础开始学习数据分析的朋友都是从数据运营或是商业分析这个岗位开始自己的数据分析之路。大数据时代,数据分析可以为许多公司提供决策的辅助。这类岗位的职位一般是监控数据的波动和异常,找出问题,然后优化和驱动业务,推动数据化运营。一般来讲,数据分析有两条发挥路线,一条是管理路线,一条是技术路线。往管理端发展,比如数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能,需要撰写市场分析报告。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友,比较适合这条非技术的职业发展之路。
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 |
线性回归。在统计中,线性回归是通过拟合因变量和自变量之间最佳的线性关系来预测一个目标变量的。最佳拟合是怎么找到的呢?是通过找到实际观测值和预测值的最小加和来确定的。直观上说,就是实际值的曲线和预测值的曲线越贴合越好。两个主要的线性回归类型是简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归就是用一个自变量来预测一个因变量。多元线性回归是用多于一个自变量来预测因变量。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
作为数据时代的代表,数据分析已经成为重要的职业方向。随着技术的不断发展,获得相关技能已经成为很多人的必要选择。在成都,有许多专门的数据分析技术培训机构,为需要学习的人们提供了帮助和支持。
课程背景
数据分析技术的高需求,推动了数据分析培训市场的发展。成都培训机构的开发者开始意识到数据分析学习的重要性,因此推出了针对此类课程的相关培训。
课程特色
1. 实践课程:通过实际的案例和数据模拟,学习者可以更深入地了解数据分析领域的相关知识。
2. 小班授课:采用小班授课形式,确保每位学习者得到充分的关注和咨询,有助于课程的深入学习。
3. 个性化课程:针对不同的学习者,制定个性化的课程培训计划,满足不同学习者的需求。
课程目标
1. 掌握数据分析的基础知识和技能,包括数据预处理、数据挖掘和数据可视化等模块。
2. 了解数据分析工具和技术的特点和优势。
3. 获得一定的数据分析实践技能,能够通过数据分析解决实际问题。
学习对象
1. 希望进入数据分析领域的初学者;
2. 已经从事数据分析工作但希望进一步提升自己的技能的专业人士;
3. 有兴趣了解数据分析领域的人士。
课程内容
1. 数据预处理
2. 数据挖掘
3. 数据可视化
4. 探索性数据分析
5. 机器学习
6. 算法优化
7. 数据模拟
学习时长
学习时长根据不同的课程计划而定,从48小时到120小时不等,大部分课程时间分为工作日下班和周末班。此外,该机构也推出了一些短期课程,时长在20小时左右。
收费范围
收费根据课程的不同而不同,一般的数据分析课程收费在5000元到1万元人民币之间。短期课程学费较低,平均在2000元人民币左右。
学习收获
在学习完相关的课程后,学习者将掌握数据分析的基础知识和技能,能够通过实际数据分析和解决问题提升个人能力。在求职方面,也将拥有更好的就业机会。
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。成都数据分析技术培训机构提供优质的数据分析培训服务,欢迎来校参观咨询,寻找最适合您的培训课程。
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