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。
01
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。
02
統計學。毫不夸張的說統計學是整個數據分析的靈魂。判別一個數據分析師強弱的一個重要方法就是,看他對統計規律的敏感度。這里我們需要從基礎的統計理論(描述性統計、區間估計、假設檢驗等)出發,到基本的統計分析(T 檢驗、方差分析等),最后到商業常用的模型(回歸分析、方差分析等),學習數據分析背后的邏輯,掌握實用統計學的概念和會利用統計的思維去思考問題。推薦書籍:《深入淺出數據分析》、《統計學習方法》李航。
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;表結構數據獲取;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 |
分類。分類(classification)是一種數據挖掘技術,它可以將一組數據分成不同的類別。分類有時也被稱為決策樹。兩種主要的分類技術是:邏輯回歸(Logistic Regression)和判別分析(Discriminant Analysis)當因變量是二分的(比如,轉化,只有轉化了vs沒轉化兩個值)時候,邏輯回歸就是一個正確的回歸方法來分析數據。就像所有的回歸分析那樣,邏輯回歸是一個預測分析。邏輯回歸是用來描述數據和解釋一個二分的因變量和一個或多個定類變量、定序變量、定距變量和定比變量的關系。
CDA數據分析講師
CDA數據分析講師
課程特色
1.實戰教學:全方位覆蓋從理論學習到實戰開發的課程體系。
2.專業導師:一線從業教師授課,實際操作豐富,對行業有深入的理解。
3.定制化服務:根據學員職業背景和需求提供個性化的課程安排和學習計劃。
4.優質學習環境:教師和學員之間互動頻繁,學員之間互相交流和學習,為學員提供極佳的學習和成長氛圍。
課程目標
1.提升學員數據分析技能水平,能夠熟練運用各類數據分析工具。
2.提高學員對數據的敏感度,能夠更好地研究市場趨勢和消費者偏好,為企業決策提供支持。
3.幫助學員更好地理解數據分析在企業中的應用,提高數據驅動決策的能力。
學習對象
1.企業數據分析從業人員,需要進一步提升數據分析能力。
2.有志于從事數據分析行業的人員,需要系統深入的學習數據分析方面知識和技能。
3.對數據分析有興趣的人員,需要進一步拓展數據分析知識和技能。
課程內容
1.數據科學基礎
2.數據分析流程和工具
3.常用數據分析方法和模型
4.數據可視化和報告展示
5.數據質量和數據處理
6.實戰案例分析和業界經驗分享
學習時長
根據學員需求和專業背景,培訓時長會略有不同。通常為2個月至6個月。
收費范圍
成都數據分析培訓的收費標準根據學習時長和課程難度等不同因素而不同,一般在1萬元至3萬元之間。
學習收獲
通過成都數據分析培訓,學員能夠深化對數據分析的認識和理解,掌握專業實戰技能,提高數據驅動決策的排擋能力和落地能力。同時,學員還能夠拓寬視野,結交同行,擴大人脈,為自己的職業生涯打下堅實的基礎。
結語
以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢為準。如果您對成都數據分析培訓感興趣,可以聯系在線客服,預約免費體驗課,親自體驗。
培訓項目:大數據培訓、人工智能培訓、數據分析培訓、運營