Data analysis issues
Data Analyst Course
課程階段 | 課程模塊 | 課程內容 |
前置課程 | python基礎 |
python課程的目的、使用JupyterLab、python數據類型、元組、列表、字典、python分支結構、python字符串處理+隨機函數、pthon循環結構、python面向過程函數操作、python面向對象、python關于excel操作(xlrd庫)、python關于數據庫操作(mysqldb庫) |
統計學基礎 | 描述性統計、概率的基本概念、貝葉斯、隨機變量及其分布、假設檢驗 | |
數據分析基礎 | 數據分析核心思維、數據分析思維技巧、業務分析指標、AARRR模型 | |
數據分析師職業分析 | 數據分析師技能要求、數據分析師職業發展方向 | |
傳統數據分析 | excel數據分析 |
文本清洗函數、關聯匹配函數、邏輯計算函數、計算統計函數、時間序列函數、excel數據分析案例 |
excel數據可視化 |
常見圖表類型、高級圖表類型、圖表繪制、excel繪圖技巧、excel數據可視化案例、 |
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excel數據透視表、圖 |
數據透視表選項卡介紹、數據透視表分組、數據透視表計算字段、計算項、值匯總、數據透視表切片器、多表聯動、數據透視圖 |
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sq|數據分析 |
mysq|數據庫客戶端工具、庫語句、mysq|約束、mysq|數據插入、sq|文件使用、sq|函數、sq|正則表達式單表查詢、單表查詢、多表查詢、關聯查詢、更改數據、 刪除數據、mysq|事務、mysq|存儲過程、mysq|視圖、sq|數據分析案例 |
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tableau數據可視化 | 數據字段管理、函數與公式計算、圖表制作、儀表盤制作、tableau數據可視化案例 | |
python數據分析 | numpy數據處理 | numpy數據讀取和存儲、numpy字符串操作、numpy隨機數生成、numpy統計相關函數、numpy線性代數、numpy數據處理案例 |
pandas數據分析 | index對象、series索引操作、dataframe索弓|操作、pandas索弓|操作、pandas文件讀寫、pandas數據分析案例、 | |
sciry數據分析 | scipy基本功能、scipy整合、scipy優化、scipy插值、scipy線性代數、scipy數據分析案例 | |
sklearn機器學習數據分析 | 什么是機器學習、sklearn回歸、sklearn降維、sklearn分類、sklearn聚類、sklearn數據分析案例 | |
statsmodels統計模型數據分析 | 評估線性模型、評估時間序列處理、評估方差分析、statsmodels數據分析案例| | |
python數據可視化 | matplotlib數據可視化 | 什么是matplotlib、matplotlib設置、柱狀圖繪制、散點圖繪制、直方圖繪制、矩陣繪制、子圖使用、matplotlib數據可視化案例 |
seaborn數據可視化 | 什么是seaborn、常用統計圖形繪制、seaborn數據可視化案例 | |
pyecharts數據可視化 | pyecharts安裝和配置、常用統計圖形繪制、3D柱狀圖繪制、熱力圖繪制、網絡圖繪制、pyecharts數據可視化案例 |
Course advantages
我們的師資團隊由經驗豐富的行業專業人士組成,擁有廣泛的實戰經驗和專業知識。他們將通過案例分析、項目實踐等方式,幫助學員深入理解數據分析的核心概念和技術。
我們的培訓課程注重實際操作,將理論知識與真實案例相結合。學員將通過實操課程和實際項目,掌握數據分析工具的使用技巧,并能夠應用于實際工作中。
我們提供靈活的學習路徑,根據學員的背景和需求,定制個性化學習計劃。無論是想從零開始了解數據分析,還是希望提升職業競爭力,我們都能提供相應的課程內容和輔導。
我們與眾多企業合作,了解市場需求,為學員提供就業指導和職業發展建議。我們的目標是培養具備業務洞察力和數據分析能力的專業人士,幫助他們順利進入就業市場或在職場上取得更好的發展。
數據分析師的技能
Course gains
課程介紹
近年來,數據分析師這個職業備受矚目,成為了許多求職者的熱門選擇。而基于對市場需求的分析和用戶反饋,我們特別推出了深圳數據分析師培訓班,旨在為有志于從事數據分析工作的學員提供全面系統的學習和培訓,幫助他們更好地適應職場需求。
課程特色
1. 實戰項目:我們注重學以致用,為學員安排豐富的實戰項目,讓他們能夠在實際操作中熟練掌握數據分析技能。
2. 行業導師:本機構邀請專業的數據分析師擔任講師,結合自身經驗分享實用技巧,讓學員受益良多。
課程目標
1. 系統學習數據分析相關知識,包括數據清洗、數據建模、數據可視化等方面的技能。
2. 培養學員的數據分析思維和能力,使其能夠獨立完成數據分析項目。
學習對象
1. 對數據分析工作感興趣,希望從事數據分析師職業的求職者。
2. 已從事數據分析相關工作,希望提升技能和職業發展的從業人員。
課程內容
1. 數據分析基礎知識
2. Python/R編程語言
3. 數據分析工具使用
4. 數據可視化技巧
5. 實戰項目實踐
師資力量
本培訓班擁有一支由專業數據分析師組成的師資團隊,具備豐富的行業經驗和專業知識,能夠為學員提供高質量的教學服務。
教學質量
我們注重教學質量,采用小班教學模式,為每位學員提供個性化的學習指導,確保教學效果。
服務水平
本機構提供完善的售后服務,為學員解答疑問,及時調整教學計劃,確保學員的學習需求得到滿足。
學習時長
本培訓班學習時長為3個月至6個月,讓學員在較短的時間內掌握數據分析技能。
收費范圍
學費收費范圍為4000-15000元,具體收費標準根據課程內容和教學安排而定。
學習收獲
通過深圳數據分析師培訓班的學習,學員將掌握扎實的數據分析技能,提升自身競爭力,為未來的職業發展打下堅實的基礎。
總結
以上信息僅供參考,如有更多疑問或需要了解更多詳情,歡迎聯系我們的在線客服,預約免費體驗課。我們期待在未來的學習中,與您共同探索數據分析的奧秘。
培訓項目:軟件測試培訓、Web前端培訓、Java全棧開發培訓、Python全棧開發培訓、超全棧開發培訓、人工智能培訓、數據分析培訓、.Net培訓、大數據云計算培訓
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