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。
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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。
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。
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 |
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
随着时代的进步和技术的发展,大数据已成为当下社会发展的重要支撑。成都作为一个新兴的大数据战略性城市,吸引了大量企业投资和落户,对大数据人才的需求也日益增加。因此,成都市大数据分析培训应运而生,致力于帮助更多人成为大数据领域的专业人士。
课程特色
1)以案例为基础,快速提升实战能力
2)注重理论与实践结合,打好基础
3)融合行业知识和技术应用,实用性强
课程目标
1)系统学习大数据分析理论,了解大数据分析领域的基本概念、方法和工具,掌握大数据处理流程以及数据分析的基本流程和方法。
2)掌握数据抽样、数据清洗、数据整合、数据转换等基本技能,熟悉各种大数据处理工具和技巧,能够独立完成复杂数据分析。
3)了解行业应用场景和案例,掌握如何利用大数据分析解决实际问题,具备在行业应用领域开展数据分析的能力。
学习对象
1)大数据初学者,希望以此为职业发展方向的求职者;
2)对大数据分析有兴趣的学生、研究生以及在职人员;
3)希望提升大数据分析技能的技术人员和企业管理人员。
课程内容
1)大数据基础知识:大数据概述;数据类型;数据特点;数据采集与存储等
2)数据分析基础:数据清洗;数据整合;数据变换;数据可视化等
3)大数据技术应用:Hadoop;Spark;R;Python等
4)实战案例分析:电商领域的用户行为分析;医药行业的销售预测等
学习时长
一般为3个月,周末班为半年。
收费范围
收费根据课程种类和班级区别,一般为5000-10000元。
学习收获
通过成都市大数据分析培训的学习,学员将掌握大数据分析方面的基础知识和技能,具备在数据分析领域开展独立工作所需要的能力。学员还将深入了解大数据技术在不同行业中的实际应用,在实际应用场景中解决实际问题,提高自己的职业技能水平。
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。成都市大数据分析培训将以优质的教学质量,全方位的服务承诺,为您的职业发展铺就坚实的基础。
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