發(fā)布時間:2022-06-23 10:02:17來源:尚訓網(wǎng)綜合
大數(shù)據(jù),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
缺乏工作經(jīng)驗和技能,對未來沒有明確的規(guī)劃,求職壓力大,期望通過學習提高技能以及就業(yè)競爭力的人員。
目前工作待遇不理想,上升空間有限或已進入職業(yè)瓶頸期,想要突破轉行的人員。
具有一定的理論基礎,尋求技能提升,想升職加薪的人員。
有較強的思維邏輯能力,應對復雜業(yè)務場景處理,對IT技術感興趣的人員。
難點疑點及時解答,個性定制解決方案。
崗位課程設計以名企項目實戰(zhàn)闖關式學習為宗旨,知識點場景化教學,即學即用!
大廠實戰(zhàn)講師咨詢指導,合作企業(yè)就業(yè)機會。
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要對象是產品、運營和用戶,其次是市場和客戶。以數(shù)據(jù)為依據(jù),為產品策略、運營戰(zhàn)術、用戶研究、市場趨勢、客戶畫像等企業(yè)關鍵領域提供必要決策支持。金融行業(yè)普遍重視產品與運營層面的數(shù)據(jù)分析,除此之外較為重視對客戶的分析。而對于風險、信用、信貸與投資領域的分析則是金融行業(yè)特色,反映出數(shù)據(jù)分析已在金融核心業(yè)務線上都發(fā)揮著重要作用。下面一起來了解一下:上海職坐標數(shù)據(jù)分析課程。
上海職坐標數(shù)據(jù)分析課程
第一階段
業(yè)務數(shù)據(jù)分析師
主要內容:Excel基礎、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基礎操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表等
項目實戰(zhàn):某公司銷售儀表盤、某APP日報、學校管理系統(tǒng)、某APP留存分析、公司運營情況分析、咖啡館運營情況可視化分析等
可就業(yè)崗位:數(shù)據(jù)分析專員、初級分析師等基礎性數(shù)據(jù)分析工作
第二階段
數(shù)據(jù)可視化
主要內容:Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎操作、Tableau可視化、Tableau案例、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表、Power Service、Power BI項目等
項目實戰(zhàn):中小學生健康教育效果分析、P2P小貸平臺風險實證分析等
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
主要內容:統(tǒng)計學及統(tǒng)計數(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)計量及其抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、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
項目實戰(zhàn):民生金融數(shù)據(jù)分析項目、連鎖零售業(yè)運營數(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、機器學習工程師等
第四階段
Python數(shù)據(jù)處理與機器學習
主要內容:Python語言基礎、Python高級基礎知識、Python高級特性、IO操作、面向對象編程、內建模塊和第三方模塊、網(wǎng)絡爬蟲、網(wǎng)絡爬蟲框架、Python數(shù)據(jù)分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python機器學習等
項目實戰(zhàn):爬取51job數(shù)據(jù)并進行分析、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、客戶行為細分與預測實戰(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、機器學習工程師等
第五階段
大數(shù)據(jù)開發(fā)工具
主要內容:Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉庫應用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
項目實戰(zhàn):基于用戶關系的好友推薦系統(tǒng)、基礎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
主要內容:R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎、R語言基礎、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等
項目實戰(zhàn):股票預測分析、車險購買預測、貸款風險、犯罪率預測分析等
可就業(yè)崗位:機器學習工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機器學習算法工程師等
成為數(shù)據(jù)分析師有什么要求
懂工具:是指掌握數(shù)據(jù)分析相關的常用工具。數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具,面對越來越龐大的數(shù)據(jù),依靠計算器進行分析是不現(xiàn)實的,必須利用強大的數(shù)據(jù)分析工具完成數(shù)據(jù)分析工作。同樣,應該根據(jù)研究的問題選擇合適的工具,只要能解決問題的工具就是好工具。
懂設計:是指運用圖表有效表達數(shù)據(jù)分析師的分析觀點,使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問,如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等,都需要掌握一定的設計原則。
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