数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程；纵观当今的大数据分析盛况，以及数据分析师的火热程度，我们就可轻易发现数据分析师发展前景是求贤若渴、更是门庭若市的。面对当下数据分析人才市场的发展需求盛况，自然我们不用担心数据分析师发展前景会是黯淡的。
教学核心优势，看得见的实力
服务体系
学习规划与指导、学习方案分析、摸底测试、预习课程学习、数据资料开放、真实问题/项目/项目实战、答疑辅导、练习讲解、阶段/毕业考核、项目分析作品
咨询课程
练习题库
光环国际题库,包含数据分析全模块上千道模拟题按模块/混合模式进行刷题练习；有效提升做题速度及准确率；学习方法指导/方式调整；助教答疑/评估/问题辅导
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就业前景分析
大数据开发工程师：负责大数据平台的搭建、优化和维护，以及大数据应用的开发和部署。
数据分析师/科学家：通过收集、处理、分析和挖掘数据，为企业提供业务洞察和决策支持。
数据产品经理：结合业务需求和技术能力，设计和推动大数据产品的开发和优化。
金融数据分析师：运用大数据分析技术，对金融市场、投资组合、风险管理等方面进行深入分析
量化分析师：利用数学、统计学和计算机科学知识，开发量化交易策略和风险管理模型。
物联网数据分析师：从物联网设备收集的数据中提取有价值的信息，用于设备优化、故障预测等。
人工智能工程师：结合大数据和人工智能技术，开发智能应用，如智能客服、智能推荐等。
扫清知识死角，精选经典内容
python基础
python开发环境搭建；python快速入门；python数据类型；python输入和输出；python分支语句；python循环语句；python字符串；python列表；python元件、集合、字典；python公共操作和推导式等。
Linux
Linux概述和环境搭建；Linux文件和目录结构；Linux文件编辑器；Linux网络配置和系统管理操作；Linux远程登录；Linux常见基本命令；Linux软件包管理；Shell概述；Shell脚本入门；Shell变量和运算符等。
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数据库的概述和环境搭建；数据库的结构化查询语言；数据库的操作语言；数据库的约束；数据库的查询；数据库的多表操作；数据库的索引；开窗函数概述和over子句；开窗函数之排列函数等。
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爬虫基础；request；数据提取；selenium；反爬；mongo数据库；scrapy等。
excel
数据分析概述；数据处理；数据统计；常用函数；图标类型；图标使用；数据透视表；数据透视图；大厂周报案例。
kettle
概述；安装；快速入门；共享数据库连接；转换的插入更新；转换的条件判断；转换与作业综合实战
数据分析工程师高级证书（以下满足一条即可
报考要求
年龄要求：年满25周岁及以上。
学历要求：具备硕士及以上学历，并在数据分析或相关领域工作过3年的时间。
证书要求：已经取得数据分析工程师的中级证书，并在相关领域工作过2年的时间。 成果要求：在数据分析领域取得显著成绩，具备深厚的数据分析理论知识和丰富的实战经验，能够为企业提供高效的数据分析解决方案。
咨询详情
准备材料
本人电子相片
本人二代身份证正反两面复印件
本人学历证及学位证复印件（如有）
填写完整的培训报名表
如有数据分析实战经验或相关成果，提供相关证明材料，如数据分析报告、优化建议等
咨询详情
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