數據分析就業班所培訓的技能,對口業務數據分析相關崗,學員只需要在培訓過程熟練掌握工具操作和業務邏輯,在老師的項目實操下掌握業務分析流程,可獲得進入業務數據分析崗所要求掌握的基本技能,常用技能重點教學,針對就業夯實基礎。


數據分析就業班所培訓的技能,對口業務數據分析相關崗,學員只需要在培訓過程熟練掌握工具操作和業務邏輯,在老師的項目實操下掌握業務分析流程,可獲得進入業務數據分析崗所要求掌握的基本技能,常用技能重點教學,針對就業夯實基礎。
熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數據分析軟件;精通數據可視化,制作可視化分析報表;可以獨立撰寫業務分析報告;SQL數據庫應用基礎;大型數據分析綜合項目現場實戰;掌握數據分析在各行業的應用場景;掌握業務數據分析模型與分析方法等。
數據對比分析。數據的趨勢變化獨立的看,其實很多情況下并不能說明問題,比如如果一個企業盈利增長10%,我們并無法判斷這個企業的好壞,如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長,則5%很多,如果行業其他企業增長平均為50%,則這是一個很差的數據。對比分析,就是給孤立的數據一個合理的參考系,否則孤立的數據毫無意義。一般而言,對比的數據是數據的基本面,比如行業的情況,全站的情況等。有的時候,在產品迭代測試的時候,為了增加說服力,會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量,其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果,就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同,上線時間保持相同,來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
課程版塊 | 課程內容 |
數據分析概述 |
數據分析分類;數據分析目的及意義;數據分析方法與流程;數據分析角色與職責;數據分析師職業道德與行為準則 |
業務分析方法與業務分析報告 |
表格結構數據特征;表格結構數據獲取方法;表格結構數據引用、查詢與計算方法;數據驅動型業務管理;指標的應用;財務指標的分析與應用;業務場景指標 ;指標的設計 、使用及分析案例;業務指標綜合分析案例;可視化分析方法 |
統計分析基礎 |
統計學概述;數據的概括性度量;統計分布;參數估計;假設檢驗;相關分析 |
多維數據分析與可視化分析 |
表結構數據特征;表結構數據獲??;表結構數據加工與使用;ETL及數據倉庫應用;多表透視分析邏輯;多維數據模型;透視分析方法;多表透視分析應用案例;客戶分析;產品分析;運營分析 |
SQL數據庫應用基礎 |
數據庫基本概念;DDL數據定義語言;DML數據操作語言;單表查詢;多表查詢;函數 |
SQL大廠面試直通車 |
SQL大廠面試題突擊訓練;查詢應用案例1 -- 電商多表查詢案例;查詢應用案例2 -- 零售業多表查詢案例 |
大型數據分析綜合項目現場實戰 |
跨國企業完整數據分析實戰案例;學生現場探索性實操;項目現場專家評審與1V1指導 |
Python編程基礎 |
Python基礎知識;Python標準數據類型;控制流語句;自定義函數 |
Python數據清洗與可視化 |
Numpy數組分析;Pandas數表分析;Pandas數據清洗與可視化;Python數據可視化包-Matplotlib介紹;Python數據可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制 |
Python數據分析案例及Python統計分析 |
斯德哥爾摩氣候可視化分析;餐飲訂單數據清洗與分析;文本數據分析之QQ聊天信息可視化分析;回歸分析;模型的診斷與調優;用戶行為顯著影響因素分析案例;用戶復購預測分析案例 |
數據分析師職業規劃課 |
職業規劃;職場溝通力;團隊協作力培養 |
面試技巧一對一輔導 |
1V1面試技巧指導與簡歷修改 |
對數據庫有充分的理解。大家都知道,一般工廠中有存放產品的庫房,所以就不難理解數據庫的意義了,一般來說,數據都是大量的,如果存放這些大量的數據就需要一個類似于工廠庫房一樣的東西里面,數據的存儲是需要庫房,就叫做數據庫。數據分析師必須知道數據庫的用途以及存在的意義,這是因為數據庫是存儲數據的地方。數據庫有很多,如MongoDB,MySQL,PostgreSQL等。理解數據庫并且能熟練使用它,這是數據分析師的一個基本能力。作為數據分析人員,我們首先要知道如何去獲取數據,其中最常見的就是從關系型數據庫中取數,因此你可以不會R,不會python,但是你不能不會SQL。
CDA數據分析講師
CDA數據分析講師
課程背景
隨著大數據時代的到來,數據分析師成為越來越熱門的職業,但市場上缺乏經驗豐富、技能全面的人才。為此,成都市推出數據分析師培訓課程,幫助學員掌握數據分析領域的核心技能,提高就業競爭力。
課程特色
1.專業團隊:由具備多年從業經驗和教學經驗的數據領域專家授課。
2.實戰案例:通過真實案例演示,讓學員更好地理解和應用數據分析技術。
3.定制化學習:根據學員背景和需求,量身定制學習方案,提高學習效率。
4.多元化教學:采用在線授課和線下教學相結合的方式,讓學習更靈活多樣。
課程目標
1.掌握數據分析的基礎知識,包括數據清洗、數據可視化、數據挖掘等方面的技術。
2.熟練掌握主流數據分析工具的使用,如Excel、Python、R等。
3.掌握各類數據分析方法,包括聚類分析、回歸分析、決策樹等。
4.實踐能力提高,能夠自主完成數據分析項目,滿足企業實際需求。
學習對象
1.企業員工:想要提高自己在數據處理、分析和挖掘能力的人員。
2.數據愛好者:對于數據分析技術感興趣,想要深入學習的人員。
3.求職者:想要成為一名專業數據分析師的學生和求職者。
課程內容
1.數據分析基礎:數據類型、數據清洗、特征工程等。
2.數據可視化:圖形繪制、交互式可視化、數據報表等。
3.統計分析:描述性統計、假設檢驗、方差分析等。
4.機器學習:聚類分析、分類器、回歸分析、決策樹等。
5.大數據分析:Hadoop、Spark等。
學習時長與收費
學習時長:一周至三個月不等。
收費范圍:5000元至2萬元不等,具體收費根據選修課程及學習時長而定。
學習收獲
1.掌握全面數據分析技能,提高職業競爭力和就業機會。
2.了解行業先進技術,滿足企業需求,有利于職業晉升。
3.拓展個人技能,為個人發展和未來職業規劃打牢基礎。
結語
以上內容僅供參考,實際情況以到校咨詢為準。學員可聯系在線客服,預約免費體驗課,了解更多詳細信息,掌握數據分析技能,開啟職業發展新篇章。
培訓項目:大數據培訓、人工智能培訓、數據分析培訓、運營