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上海大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班

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課程特色:

上海大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班,課程培養(yǎng)專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人才,課程內(nèi)容:據(jù)分析入門——數(shù)據(jù)分析的【道】與【術(shù)】、數(shù)據(jù)分析入門——邏輯為先——XMIND、數(shù)據(jù)分析入門——專業(yè)展現(xiàn)——PPT、數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置等等

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課程詳情
數(shù)據(jù)分析簡介
數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析,將它們加以匯總和理解并消化,以求最 大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立,但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能,并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師簡介

數(shù)據(jù)分析師指專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示,“數(shù)據(jù)分析師就是一群玩數(shù)據(jù)的人,玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價值,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。” 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)的火熱,數(shù)據(jù)分析師已成為各大公司標(biāo)配,無論是簡單數(shù)據(jù)分析、excel處理還是數(shù)據(jù)挖掘、建模等,都體現(xiàn)了企業(yè)對數(shù)據(jù)的重視。

數(shù)據(jù)分析師行業(yè)前景
01>
數(shù)字經(jīng)濟時代,用理性的數(shù)據(jù)分析代替人工的經(jīng)驗分析已經(jīng)成為主流,數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)僅為0.05,屬于高度稀缺。
人才缺口大
02>
幾乎所有行業(yè)都會應(yīng)用到數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析師不僅僅可以在IT互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域就業(yè),也可以在金融業(yè)、零售業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域發(fā)展。
跨領(lǐng)域發(fā)展不受限
03>
數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù),不但統(tǒng)計學(xué)、計算機等理工科背景可以學(xué),金融、財務(wù)、市場營銷、電子商務(wù)、信息系統(tǒng)、人力資源、物流等經(jīng)濟管理類專業(yè)出身的也可以學(xué)。
入門相對簡單
04>
數(shù)據(jù)分析師這個工作,受其他外部業(yè)務(wù)影響相對較小,所以職位也相對穩(wěn)定,而且經(jīng)驗越豐富,越受用人企業(yè)青睞。
職業(yè)壽命長
05>
職友集數(shù)據(jù)顯示:過去一年全國數(shù)據(jù)分析師年平均工資超過15萬元,數(shù)據(jù)分析師在通信、金融、房地產(chǎn)等行業(yè)在北上廣深等地的工資相對較高。
薪資相對高企
06>
大多數(shù)女生都具備細心和耐心的性格品質(zhì),而數(shù)據(jù)分析師必須以認真嚴謹?shù)膽B(tài)度去進行工作,所以從這個方面講,女生從事數(shù)據(jù)分析也是非常適宜的。
性別無歧視
為什么選博為峰?
機構(gòu)實力
高新技術(shù)企業(yè)
培訓(xùn)經(jīng)驗
專注軟件測試職業(yè)培訓(xùn)
十七年(2004-2021)
師資力量
總監(jiān)級專業(yè)大咖領(lǐng)銜授課
企業(yè)內(nèi)訓(xùn)級講師全程教導(dǎo)
課程優(yōu)勢
在線課程,不出門宅家也能學(xué)技能
面授課程,全國十七大校區(qū)可選擇
就業(yè)成果
每年可輸送10000+測試人才
70000+學(xué)員入職7000+企業(yè)
合作企業(yè)
為騰訊、阿里、HP等公司
培養(yǎng)了上百個測試團隊
課程內(nèi)容


數(shù)據(jù)分析入門——數(shù)據(jù)分析的【道】與【術(shù)】

1、數(shù)據(jù)分析入門

2、數(shù)據(jù)分析的意義

3、數(shù)據(jù)分析的流程控制

4、數(shù)據(jù)分析的思路與方法


數(shù)據(jù)分析入門——邏輯為先——XMIND

1、xmind簡介與基本使用

2、學(xué)習(xí)方法課堂案例

3、滴答拼車實戰(zhàn)演練

4、其他思維導(dǎo)圖介紹


數(shù)據(jù)分析入門——專業(yè)展現(xiàn)——PPT

1、專業(yè)展現(xiàn)——PPT

2、基本簡介

3、幾個不得不說的真相

4、經(jīng)驗分享

5、實戰(zhàn)動畫


數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置

1、Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測試

2、Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測試

3、Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測試

4、MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝、配置與環(huán)璄測試

5、SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試

6、SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試

7、Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測試


Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會

1、虛擬機的安裝配置

2、虛擬機網(wǎng)絡(luò)配置

3、安裝Linux

4、利用SSH連結(jié)Linux

5、Linux基礎(chǔ)命令

6、Linux系統(tǒng)管理


數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎(chǔ)

1、python課程的目的

2、使用JupyterLab

3、python數(shù)據(jù)類型

4、元組、列表、字典

5、python分支結(jié)構(gòu)

6、python字符串處理+隨機函數(shù)

7、pthon循環(huán)結(jié)構(gòu)

8、python面向過程函數(shù)操作

9、python面向?qū)ο?br>


數(shù)據(jù)分析項目流程

問題界定

問題拆分

指標(biāo)確定

數(shù)據(jù)收集

報告方案

趨勢預(yù)測

數(shù)據(jù)分析

趨勢預(yù)測

報告方案


問題的定義

邊界:明確問題的邊界

邏輯:確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯

定性分析與定量分析

分析問題的模型 基于經(jīng)典的模型-1:5W2H、SWORT、4P管理模型、CATWOE、STAR原則、波士頓5力模型

基于業(yè)務(wù)的模型-2:用戶畫像、銷售影響因素、市場變化因素、AARRR流量模型、金定塔思考方法


數(shù)據(jù)清洗與處理

數(shù)據(jù)科學(xué)過程

數(shù)據(jù)清洗定義

數(shù)據(jù)清洗任務(wù)

數(shù)據(jù)清洗流程

數(shù)據(jù)清洗環(huán)境

數(shù)據(jù)清洗實例說明

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)格式與編碼

數(shù)據(jù)清洗常用工具

數(shù)據(jù)清洗基本技術(shù)方法

數(shù)據(jù)抽取

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載


內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取

產(chǎn)品數(shù)據(jù)

用戶數(shù)據(jù)

行為數(shù)據(jù)

訂單數(shù)據(jù)


外部公開數(shù)據(jù)

開放網(wǎng)站

政務(wù)公開數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)科學(xué)競賽

數(shù)據(jù)交易平臺

行業(yè)報告

指數(shù)平臺


Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取

財經(jīng)數(shù)據(jù)抓取

投資數(shù)據(jù)抓取

房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓取

輿情數(shù)據(jù)抓取

娛樂數(shù)據(jù)抓取

新媒體數(shù)據(jù)抓取

實戰(zhàn)-1:51job招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取與清洗

實戰(zhàn)-2:鏈家網(wǎng)數(shù)據(jù)的抓取與數(shù)據(jù)清洗



SQL基礎(chǔ)操作

建庫

建表

建約束

創(chuàng)建索引

添加、刪除、修改數(shù)據(jù)


利用SQL完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理

缺失值處理:對缺失數(shù)據(jù)行進行刪除或填充

重復(fù)值處理:重復(fù)值的判斷與刪除

異常值處理:清除不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)


利用SQL進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢

利用SQL進行簡單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢

利用SQL完成復(fù)雜條件查詢

利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢

利用嵌套子查詢完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析


高級SQL分析

聚合、分組、排序

函數(shù)

行列切換

視圖與存儲過程


業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計分析

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢及查詢

結(jié)果縱向融合

日常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建

應(yīng)用子查詢處理復(fù)雜業(yè)務(wù)

實戰(zhàn)-1:利用SQL進行某零售公司銷售業(yè)務(wù)分析

實戰(zhàn)-2:電商網(wǎng)站流量指標(biāo)SQL數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

基本統(tǒng)計量-1:均值、中位數(shù)、眾數(shù)、異常值 .......

概率論基礎(chǔ)-2:獨立事件、條件概率、全概率公式、貝葉斯定律 ......

數(shù)據(jù)分布-3:幾何分布、正態(tài)分布、二項分布、泊松分布.....

統(tǒng)計抽樣

置信區(qū)間

假設(shè)檢驗

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

極限的計算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)

導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運算法則

積分的概念和運算法則

冪級數(shù)、泰勒級數(shù)、傅里葉級數(shù)、傅里葉變換

向量的概念和運算

矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值

行列式的計算和性質(zhì)

凸優(yōu)化


基于Numpy庫的Python數(shù)據(jù)科學(xué)計算

創(chuàng)建數(shù)組

切片索引

數(shù)組操作

字符串函數(shù)

數(shù)學(xué)函數(shù)

統(tǒng)計函數(shù)

......

案例-1:Numpy在金融領(lǐng)域中的分析應(yīng)用

案例-2:基于Numpy的股價統(tǒng)計分析應(yīng)用


基于Pandas庫的Python數(shù)據(jù)處理與分析

利用Pandas重成數(shù)據(jù)表

利用Pandas進行數(shù)據(jù)查看

Pandas數(shù)據(jù)清洗

基于Pandas的數(shù)據(jù)預(yù)處理:數(shù)據(jù)表合并、數(shù)據(jù)表拆分與排序

利用Pandas進行數(shù)據(jù)提取

Pandas數(shù)據(jù)統(tǒng)計

......

案例-1:抖音用戶行為分析

案例-2:淘寶天貓樂高的全國銷售情況分析


利用Matplotlib/Seaborn/pyechart進行Python數(shù)據(jù)可視化

直方圖:探索變量的分布規(guī)律

條形圖:展示數(shù)值變量的集中趨勢

散點圖:表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律

箱線圖:表示數(shù)據(jù)分散性,極值,中位數(shù)

提琴圖:分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度

回歸圖:尋找數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系

熱力圖:表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低

案例-1:抖音用戶行為可視化分析

案例-2:淘寶天貓樂高的全國銷售情況可視化分析

實戰(zhàn)-1:基于Python實現(xiàn)的鏈家網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

實戰(zhàn)-2:基于Python實現(xiàn)的51JOB簡歷分析

HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺搭建 大數(shù)據(jù)概述

?數(shù)據(jù)集群 Hadoop 架構(gòu)

Hive開發(fā)環(huán)璄搭建


HIVE與MySQL進行數(shù)據(jù)交換

從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL


HQL 海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

Hive數(shù)倉

HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語法


HQL 海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL


HQL 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計分析

分區(qū)表

分桶表

關(guān)聯(lián)表

數(shù)據(jù)查詢


HQL 海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化

常?內(nèi)置函數(shù)及開窗函數(shù)

特殊類型數(shù)組查詢?式

HQL 查詢語句優(yōu)化技巧

實戰(zhàn)-1:基于Hive的電商日志點擊流量分析案例

實戰(zhàn)-2:基于Hive的企業(yè)員工行為大數(shù)據(jù)分析


數(shù)據(jù)挖掘與分析算法

描述統(tǒng)計

相關(guān)分析

判別分析

方差分析

時間序列分析

主成分分析

信度分析

因子分析

回歸分析

對應(yīng)分析

列聯(lián)表分析

聚類分析


數(shù)據(jù)挖掘工具——SPSS

課程規(guī)劃與簡介

數(shù)據(jù)挖掘項目生命周期

簡單必備的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

用Modeler試手挖掘流程

數(shù)據(jù)挖掘的知識類型

商業(yè)分析基礎(chǔ)簡介

回歸模型

決策樹模型

支持向量機

聚類模型

關(guān)聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)挖掘工具——SAS SAS概述:SAS簡介與教育版安裝

SAS概述:教育版基本使用

SAS編程基礎(chǔ)

SAS編程基礎(chǔ)7-循環(huán)

SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并

SAS數(shù)據(jù)集操作2-排序與對比

SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選

練習(xí)-斐波那契數(shù)列

練習(xí)-百元百雞問題

實戰(zhàn):證券業(yè)市場績效與市場結(jié)構(gòu)關(guān)系的實證分析


人工智能:實戰(zhàn)十大預(yù)測數(shù)據(jù)算法

機器學(xué)習(xí)入門

sk-learn機器學(xué)習(xí)庫

十大預(yù)測算法原理與使用場景

算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置

特征選擇、特征工程

回歸預(yù)測模型實戰(zhàn)

分類預(yù)測試模型實戰(zhàn)

聚類模型實戰(zhàn)

集成學(xué)習(xí)

模型優(yōu)化

實戰(zhàn)-1:天池大賽之天貓用戶重復(fù)購買行為分析及預(yù)測

實戰(zhàn)-2:天池大賽之O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測


商業(yè)智能與可視化分析實戰(zhàn)

案例-1:BI電商數(shù)據(jù)市場分析項目實戰(zhàn)

案例-2:BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項目實戰(zhàn)

案例-3:BI可視化關(guān)于公司運營情況的相關(guān)分析

案例-4:基于Tableau的客戶主題對客戶進行合理分群

案例-5:基于Tableau實現(xiàn)的營銷主題分析

案例-6:基于Tableau的保公司索賠情況分析


數(shù)據(jù)可視化報告撰寫

數(shù)據(jù)可視化的概念

數(shù)據(jù)可視化的意義

數(shù)據(jù)可視化的對比

數(shù)據(jù)可視化的分類

數(shù)據(jù)可視化圖表舉例

數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用領(lǐng)域

數(shù)據(jù)可視化步驟

數(shù)據(jù)可視化工具梯度

圖標(biāo)呈現(xiàn)流程

數(shù)據(jù)報告撰寫


實戰(zhàn):O2O電商平臺功能優(yōu)化效果評估及可視化數(shù)據(jù)分析報告撰寫

了解電商業(yè)務(wù)背景

基于客戶分析場景的數(shù)據(jù)加載、清洗、分析及模型建立

以貨品分析為應(yīng)用場景,針對品類銷售及商品銷售進行分析

以流量分析為應(yīng)用場景,針對流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析

根據(jù)業(yè)務(wù)實際背景做輿情分析

將分析結(jié)果及建議制成報告進行發(fā)布

五大商業(yè)項目實戰(zhàn)

商業(yè)項目實戰(zhàn)01:電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化

商業(yè)項目實戰(zhàn)02:電商用戶行為與營銷模型實戰(zhàn)

商業(yè)項目實戰(zhàn)03:金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實戰(zhàn)

商業(yè)項目實戰(zhàn)04:展會電話邀約項目數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

商業(yè)項目實戰(zhàn)05:零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析

實戰(zhàn)項目
電商實戰(zhàn)項目
餐飲實戰(zhàn)項目
金融實戰(zhàn)項目
房地產(chǎn)實戰(zhàn)項目
快遞實戰(zhàn)項目
游戲?qū)崙?zhàn)項目
講師介紹
童金浩 資深教育專家
童金浩 資深教育專家

中科大計算機專業(yè),工信部大數(shù)據(jù)專家評委,十年技術(shù)開發(fā)經(jīng)驗,十年教學(xué)管理經(jīng)驗,中國最早的一批在線教育踐行者。近些年專注于大數(shù)據(jù)、人工智能及區(qū)塊鏈等方面的研究與落地教學(xué)實踐工作。長期與企業(yè)一線技術(shù)總監(jiān)、項目經(jīng)理,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)接觸合作進行課程聯(lián)合研制,產(chǎn)品的落地實踐工作,對技術(shù)、架構(gòu)和教育與商業(yè)有極深的理解和敏銳洞察力。

擅長領(lǐng)域:

NET、Java、手機移動開發(fā)、大前端技術(shù)、軟件架構(gòu)及項目管理

工作經(jīng)歷:科大訊飛工作背景、北大青鳥學(xué)術(shù)經(jīng)理、教學(xué)副校長、校長

學(xué)校簡介
博為峰
上海博為峰軟件

博為峰,中國職業(yè)人才培訓(xùn)領(lǐng)域的先行者,隸屬于上海博為峰軟件技術(shù)股份有限公司(股票代碼:836392,2020年4月入選新三板創(chuàng)新層)。 公司總部位于上海,在北京、深圳、廣州、成都、南京、西安、武漢、杭州、重慶、濟南、合肥、蘇州、長沙、南昌、石家莊、濟南、鄭州、昆山等地均設(shè)有分支服務(wù)機構(gòu)。

十?dāng)?shù)年來,博為峰始終堅守教學(xué)品質(zhì),真誠服務(wù)學(xué)員,發(fā)展至今,每年畢業(yè)學(xué)員10000+,就業(yè)率長期保持在99%以上。博為峰已先后為7000多家國內(nèi)外 企業(yè)輸送軟件技術(shù)精英,未來還將根據(jù)產(chǎn)業(yè)變遷和技術(shù)革新開設(shè)更多的緊缺人才實訓(xùn)項目:幫助更多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場新人找到滿意工作,實現(xiàn)職業(yè)夢想;幫助更多 的用人單位輕松招到可用之才,推動企業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)進步。

四大就業(yè)**,學(xué)員放心選擇
不拋棄不放棄

只要學(xué)員不放棄,我們一定管到底

入學(xué)簽訂協(xié)議

學(xué)員入學(xué)即簽訂就業(yè)**協(xié)議,培訓(xùn)合格者**就業(yè)

分期付款

學(xué)員符合條件,可享受培訓(xùn)費“0首付”低利率分期付款政策

ACE計劃

全面啟動ACE計劃,All your life(終身)Career(職業(yè))Escort(護航),讓學(xué)員享受到“不止于就業(yè)**,還延伸至終身職業(yè)護航”

優(yōu)美環(huán)境
展示墻
環(huán)境
教學(xué)環(huán)境
博為峰前臺
休息區(qū)
學(xué)校榮譽

榮譽資質(zhì)

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上海博為峰軟件測試培訓(xùn)學(xué)校,中國職業(yè)人才培訓(xùn)領(lǐng)域的先行者,隸屬于上海博為峰軟件技術(shù)股份有限公司(股票代碼:836392,2020年4月入選新三板創(chuàng)新層)。[詳情]

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