對于想要進入數據分析領域的同學,提供了系統(tǒng)入門的機會。
幫助學者們學習如何使用數據分析工具和方法,提升研究效率。
對于需要進行數據分析的工作者,提供了實用的工具和技能。
對于希望提升個人能力和數據思維的人士,提供了學習和成長的平臺。
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(huán)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(tǒng)計學基礎 | 描述性統(tǒng)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(yè)務分析指標、AARRR模型 | |
數據分析師職業(yè)分析 | 數據分析師技能要求、數據分析師職業(yè)發(fā)展方向 | |
傳統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(yōu)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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 |
數據分析師的具體工作內容是什么?
如何提高數據分析師的業(yè)務知識?
數據分析中數據清洗對象有哪些?
數據分析師行業(yè)都囊括哪些職位?
課程背景
鄭州大數據分析師面授培訓是我們?yōu)闈M足市場需求特別設計的一門專業(yè)培訓課程。隨著大數據時代的到來,數據分析師成為各行業(yè)中炙手可熱的職業(yè)。本課程旨在為有志于從事數據分析工作的學員提供系統(tǒng)全面的培訓,幫助他們快速掌握數據分析技能,提高就業(yè)競爭力。
課程特色
1.由專業(yè)數據分析師授課,實戰(zhàn)經驗豐富;
2.采用案例教學、項目實踐相結合的教學模式;
3.課程內容貼近企業(yè)實際需求,實用性強。
課程目標
1.掌握數據清洗、分析、可視化等關鍵技能;
2.理解大數據技術原理,能夠運用多種數據分析工具;
3.具備解決實際業(yè)務問題的能力。
學習對象
1.數據分析、統(tǒng)計、信息管理等相關專業(yè)學生;
2.希望轉行從事數據分析工作的職場人士;
3.對大數據分析感興趣的個人。
課程內容
1.數據分析基礎知識介紹;
2.數據清洗與處理技術;
3.統(tǒng)計分析方法與工具;
4.數據可視化技術;
5.大數據技術與應用。
師資力量
我們擁有一支經驗豐富的師資隊伍,均具備多年數據分析實戰(zhàn)經驗,能夠將理論與實踐相結合,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,每一位學員都會得到認真耐心的指導和輔導。課程設置科學合理,能夠有效提高學員的學習效率。
服務水平
我們提供個性化的服務,為學員解決學習中遇到的各種問題。課程結束后,還會為學員提供就業(yè)指導和技術支持。
學習時長
課程學習時長為3個月至6個月不等,視學員實際學習情況而定。
收費范圍
課程收費范圍為4000-15000元,具體收費標準根據課程安排和師資費用而定。
學習收獲
學員通過本課程的學習,將掌握數據分析的核心技能,具備在企業(yè)中從事數據分析工作的能力,為自己的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。
總結
以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢?yōu)闇???陕撓翟诰€客服,預約免費體驗課。希望通過我們的培訓,學員們能夠實現自己的職業(yè)目標,開啟數據分析師的職業(yè)生涯。
培訓項目:軟件測試培訓、Web前端培訓、Java全棧開發(fā)培訓、Python全棧開發(fā)培訓、超全棧開發(fā)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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