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上海职坐标数据分析课程

发布时间:2022-06-23 10:02:17来源:尚训网综合

大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

为什么选择学习大数据开发课程?
  • 01
    缺口较大
  • 02
    需求量大
  • 03
    高薪纳才
大数据课程适合对象
  • 01

    应届毕业生

    缺乏工作经验和技能,对未来没有明确的规划,求职压力大,期望通过学习提高技能以及就业竞争力的人员。

  • 02

    计划转行人员

    目前工作待遇不理想,上升空间有限或已进入职业瓶颈期,想要突破转行的人员。

  • 03

    有基础寻求提升

    具有一定的理论基础,寻求技能提升,想升职加薪的人员。

  • 04

    技术爱好者

    有较强的思维逻辑能力,应对复杂业务场景处理,对IT技术感兴趣的人员。

职坐标环境展示
教室
少儿主题教室
书架
 
职坐标大数据开发课程能获得什么?
 
 
真题解析
高质量教育
阿里,百度,腾讯大厂真题解析
 
 
简历修改
个人能力养成
点出你的优势,易过筛选
 
 
面试指导
欢迎国际学生
面试模拟,应答如流
 
 
大厂内推
享受纯美环境
求职更加稳定
课程优势
  • 01
    拓宽眼界
    深度答疑辅导

    难点疑点及时解答,个性定制解决方案。

  • 02
    学习全面
    课程设计专业化

    岗位课程设计以名企项目实战闯关式学习为宗旨,知识点场景化教学,即学即用!

  • 03
    综合素质
    学员就业指导

    大厂实战讲师咨询指导,合作企业就业机会。

为什么选择坐标学习?
  • 1

    上市公司指定委培IT人才

  • 2

    成功入职即可申请返还学费

  • 3

    金融、航空等行业实战项目


互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户,其次是市场和客户。以数据为依据,为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。金融行业普遍重视产品与运营层面的数据分析,除此之外较为重视对客户的分析。而对于风险、信用、信贷与投资领域的分析则是金融行业特色,反映出数据分析已在金融核心业务线上都发挥着重要作用。下面一起来了解一下:上海职坐标数据分析课程

上海职坐标数据分析课程

第一阶段

业务数据分析师

主要内容:Excel基础、Excel函数、数据透视表、Excel作图、Excel中的Power BI插件、数据库系统概论、MySQL简介及安装配置、MySQL数据表管理、MySQL数据管理、MySQL数据查询、MySQL函数、MySQL基础操作、可视化、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表等

项目实战:某公司销售仪表盘、某APP日报、学校管理系统、某APP留存分析、公司运营情况分析、咖啡馆运营情况可视化分析等

可就业岗位:数据分析专员、初级分析师等基础性数据分析工作

第二阶段

数据可视化

主要内容:Tableau商业智能分析、Tableau基础操作、Tableau可视化、Tableau案例、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表、Power Service、Power BI项目等

项目实战:中小学生健康教育效果分析、P2P小贷平台风险实证分析等

可就业岗位:数据分析师、BI数据分析师、可视化数据分析师等

第三阶段

建模数据分析师

主要内容:统计学及统计数据、收据的收集、数据图表表示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、SPSS数据分析、SPSS数据可视化、Logistic回归、主成分与因子分析、聚类分析、SPSS Modeler数据挖掘、SAS数据分析等

项目实战:民生金融数据分析项目、连锁零售业运营数据分析等

可就业岗位:数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等

第四阶段

Python数据处理与机器学习

主要内容:Python语言基础、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络爬虫、网络爬虫框架、Python数据分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python机器学习等

项目实战:爬取51job数据并进行分析、模拟登录并抓取知乎问题信息、从登陆到抓取人人网热门主播图片、客户行为细分与预测实战等

可就业岗位:数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等

第五阶段

大数据开发工具

主要内容:Hadoop、HDFS、MapReduce、大数据仓库应用、Hive、Hbase、Scala、Spark等

项目实战:基于用户关系的好友推荐系统、基础Spark的大数据房源画像等

可就业岗位:大数据分析工程师、AI大数据分析工程师等

第六阶段

R数据分析与挖掘

主要内容:R数据分析与挖掘、R基础、R语言基础、向量、函数、Function函数、逻辑、布尔运算符、数组、R作图、R数据挖掘、R数据模型等

项目实战:股票预测分析、车险购买预测、贷款风险、犯罪率预测分析等

可就业岗位:机器学习工程师、数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等

成为数据分析师有什么要求

懂工具:是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,依靠计算器进行分析是不现实的,必须利用强大的数据分析工具完成数据分析工作。同样,应该根据研究的问题选择合适的工具,只要能解决问题的工具就是好工具。

懂设计:是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等,都需要掌握一定的设计原则。

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