上海數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班學(xué)費(fèi)一般是多少?上海數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)費(fèi)用根據(jù)所報(bào)讀的班級(jí)不同，價(jià)格從五千到兩萬不等，詳情請(qǐng)咨詢客服。數(shù)據(jù)分析師本身所處的職業(yè)發(fā)展平臺(tái)往往會(huì)在規(guī)模、資源、技術(shù)、資金等方面都具有較大的優(yōu)勢。例如互聯(lián)網(wǎng)、金融、BAT等數(shù)據(jù)平臺(tái)企業(yè)，以及其他數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的非數(shù)據(jù)公司都會(huì)需要大量專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家。

上海職坐標(biāo)數(shù)據(jù)分析課程

第一階段

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師

主要內(nèi)容：Excel基礎(chǔ)、Excel函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、MySQL簡介及安裝配置、MySQL數(shù)據(jù)表管理、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢、MySQL函數(shù)、MySQL基礎(chǔ)操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報(bào)表等

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：某公司銷售儀表盤、某APP日?qǐng)?bào)、學(xué)校管理系統(tǒng)、某APP留存分析、公司運(yùn)營情況分析、咖啡館運(yùn)營情況可視化分析等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析專員、初級(jí)分析師等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析工作

第二階段

數(shù)據(jù)可視化

主要內(nèi)容：Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎(chǔ)操作、Tableau可視化、Tableau案例、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報(bào)表、Power Service、Power BI項(xiàng)目等

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：中小學(xué)生健康教育效果分析、P2P小貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、BI數(shù)據(jù)分析師、可視化數(shù)據(jù)分析師等

第三階段

建模數(shù)據(jù)分析師

主要內(nèi)容：統(tǒng)計(jì)學(xué)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、收據(jù)的收集、數(shù)據(jù)圖表表示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、SPSS數(shù)據(jù)分析、SPSS數(shù)據(jù)可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類分析、SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘、SAS數(shù)據(jù)分析等

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：民生金融數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、連鎖零售業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等

第四階段

Python數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)

主要內(nèi)容：Python語言基礎(chǔ)、Python高級(jí)基礎(chǔ)知識(shí)、Python高級(jí)特性、IO操作、面向?qū)ο缶幊獭?nèi)建模塊和第三方模塊、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架、Python數(shù)據(jù)分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python機(jī)器學(xué)習(xí)等

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：爬取51job數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析、模擬登錄并抓取知乎問題信息、從登陸到抓取人人網(wǎng)熱門主播圖片、客戶行為細(xì)分與預(yù)測實(shí)戰(zhàn)等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等

第五階段

大數(shù)據(jù)開發(fā)工具

主要內(nèi)容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用、Hive、Hbase、Scala、Spark等

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：基于用戶關(guān)系的好友推薦系統(tǒng)、基礎(chǔ)Spark的大數(shù)據(jù)房源畫像等

可就業(yè)崗位：大數(shù)據(jù)分析工程師、AI大數(shù)據(jù)分析工程師等

第六階段

R數(shù)據(jù)分析與挖掘

主要內(nèi)容：R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎(chǔ)、R語言基礎(chǔ)、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運(yùn)算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：股票預(yù)測分析、車險(xiǎn)購買預(yù)測、貸款風(fēng)險(xiǎn)、犯罪率預(yù)測分析等

可就業(yè)崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師等