课程简介
随着电子信息、物联网、互联网等产业的高速发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备与物联网设备已经渗入到现代生产生活的方方面面，每时每刻都产生着大量的数据，当今社会已经进入数据爆炸的时代，各领域中的相关数据不仅量大，而且种类繁多、变化速度快、价值密度低，这些日益凸显的大数据特征在全球掀起一场全新的思维、技术与商业变革，无论是产业界还是学术界都在持续加大在大数据技术和相关领域的投入。
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0基础教学
大数据分析就业班课程是立足于市场需求，精心打磨的就业课程，本课程适宜0基础有转行需求的同学学习，课程内容由浅到深，让大家逐步掌握大数据核心技术。
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全日制班
大数据分析就业班全日制教学，自制教材，所培训的技能，对口业务数据分析相关岗位，学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑。
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课程大纲
前导基础
数据分析入门
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法
逻辑为先—XMIND
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
专业展现—PPT
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
数据分析工具安装与环璄配置
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
Linux基础应用之大数据必知必会
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
数据分析的Python语言基础
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象
问题定义与数据获取
数据分析项目流程
1、问题界定
2、问题拆分
3、指标确定
4、数据收集
5、报告方案
6、趋势预测
7、数据分析
8、趋势预测
9、报告方案
问题的定义
1、边界：明确问题的边界
2、逻辑：确定业务的关键指标和逻辑
3、定性分析与定量分析
分析问题的模型
1、5W2H
2、SWORT
3、4P管理模型
4、CATWOE
5、STAR原则、波士顿5力模型
数据清洗与处理
1、数据科学过程 2、数据清洗定义
3、数据清洗任务 4、数据清洗流程
5、数据清洗环境 6、数据清洗实例说明
7、数据标准化 8、数据格式与编码
9、数据清洗常用工具 10、数据清洗基本技术方法
11、数据抽取 12、数据转换与加载
内部数据的获取
1、产品数据 2、用户数据
3、行为数据 4、订单数据
外部公开数据
1、开放网站 2、政务公开数据
3、数据科学竞赛 4、数据交易平台
5、行业报告 6、指数平台
基于业务的模型
1、用户画像
2、 销售影响因素
3、市场变化因素
4、AARRR流量模型
5、金定塔思考方法
Web网站数据抓取
1、财经数据抓取 2、投资数据抓取
3、房产数据抓取 4、舆情数据抓取
5、娱乐数据抓取 6、新媒体数据抓取
数据查询与提取 SQL基础操作
1、建库 2、建表
3、建约束 4、创建索引
5、添加、删除、修改数据 。。。。。。。
丰富的课程特色抢先看
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物美
花费几周时间，从小白成长为企业急需的Python大数据分析师，性价比高。
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货真
30+项目案例全程贯穿+五大企业级商业数据分析案例剖析精讲
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易学
不限专业，基础薄弱小白也能学，文科生、理科生、大学生均可学得会。
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