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对数据分析感兴趣的在职人员
计算机相关专业的学生和毕业生
希望提升数据分析技能的自学者
课程阶段 | 课程模块 | 课程内容 |
前置课程 | python基础 |
python课程的目的、使用JupyterLab、python数据类型、元组、列表、字典、python分支结构、python字符串处理+随机函数、pthon循环结构、python面向过程函数操作、python面向对象、python关于excel操作(xlrd库)、python关于数据库操作(mysqldb库) |
统计学基础 | 描述性统计、概率的基本概念、贝叶斯、随机变量及其分布、假设检验 | |
数据分析基础 | 数据分析核心思维、数据分析思维技巧、业务分析指标、AARRR模型 | |
数据分析师职业分析 | 数据分析师技能要求、数据分析师职业发展方向 | |
传统数据分析 | excel数据分析 |
文本清洗函数、关联匹配函数、逻辑计算函数、计算统计函数、时间序列函数、excel数据分析案例 |
excel数据可视化 |
常见图表类型、高级图表类型、图表绘制、excel绘图技巧、excel数据可视化案例、 |
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excel数据透视表、图 |
数据透视表选项卡介绍、数据透视表分组、数据透视表计算字段、计算项、值汇总、数据透视表切片器、多表联动、数据透视图 |
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sq|数据分析 |
mysq|数据库客户端工具、库语句、mysq|约束、mysq|数据插入、sq|文件使用、sq|函数、sq|正则表达式单表查询、单表查询、多表查询、关联查询、更改数据、 删除数据、mysq|事务、mysq|存储过程、mysq|视图、sq|数据分析案例 |
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tableau数据可视化 | 数据字段管理、函数与公式计算、图表制作、仪表盘制作、tableau数据可视化案例 | |
python数据分析 | numpy数据处理 | numpy数据读取和存储、numpy字符串操作、numpy随机数生成、numpy统计相关函数、numpy线性代数、numpy数据处理案例 |
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数据行业可以从事的岗位及其岗位职责是什么?
为什么全行业越来越重视数据分析师的培养?
数据分析从业者需具备的核心能力都有哪些?
零基础转行数据分析师可以吗?需要学习什么?
成立:2004年
课程背景
重庆数据分析师培训是我们为了满足市场对于数据分析岗位需求的培训项目之一。数据分析师是当前市场上非常热门的职业方向之一,具有很好的就业前景。我们致力于为学员提供系统全面的数据分析技能培训,帮助他们顺利成为行业内的专业人士。
课程特色
1. 实战项目驱动,通过真实项目案例进行教学;
2. 灵活的学习模式,结合线上教学与线下实践;
3. 个性化学习计划,侧重提升学员的实际应用能力。
课程目标
1. 掌握数据分析的基本理论知识;
2. 学习各类数据分析工具的使用方法;
3. 提升数据处理与解读能力。
学习对象
1. 对数据分析岗位感兴趣的在校大学生;
2. 已经从事数据相关工作的专业人士;
3. 希望转行进入数据分析行业的求职者。
课程内容
1. 数据分析基础知识介绍;
2. 数据采集与清洗技术;
3. 数据分析工具使用指导;
4. 数据可视化与报告撰写;
5. 实践项目案例分析。
师资力量
我们的授课团队由专业数据分析师和行业讲师组成,具有丰富的实战经验和教学经验,能够为学员提供有力的支持和指导。
教学质量
我们注重教学质量,采用小班授课的形式,确保每位学员都能得到师资的重点关注和指导,帮助他们更好地掌握课程内容。
服务水平
我们提供全程的教学服务,包括课程咨询、学习辅导、就业指导等多方面服务,为学员提供全面的支持。
学习时长
课程学习时长为3个月至6个月不等,每周约10-15小时学习时间。
收费范围
本课程的收费范围为4000-15000元,具体收费标准根据课程内容和学习时长而定。
学习收获
学员完成课程后,将具备较强的数据分析能力,能够独立完成各类数据分析任务,为自己的职业发展打下坚实的基础。
总结
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。希望通过我们的培训,学员能够实现自己的职业目标,成为一名优秀的数据分析师。
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