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成都数据分析师线上培训班

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成都数据分析师线上培训班

【课程目的】

帮助学员构建完善的数据分析知识体系,提升业务实战能力,助力学员获得数据分析相关高薪offer,成为业务操盘手或AI专业数据人才。

【招生对象】

想从事数据分析行业的人员;

希望掌握业务数据分析技能提升职场竞争力的在职人员;

市场营销、产品运营等业务岗位想进行数据赋能的人员;

想转行互联网行业的人员。

要求本科及以上学历,22-32岁。

【学习周期】

一般为3个月,分阶段学习不同内容。 

【学习内容】

第一阶段:Excel商业数据分析

基础知识点(29小节)

进阶练习(10小节)

项目实战(14小节)

第二阶段:BI数据可视化

PowerBl(21小节)

Tableau (9小节)

FineReport(13小节)

FineBl(7小节)

第三阶段:数据运营指标体系

数据运营指标体系(15小节)

项目实战(持续更新)(13小节)

第四阶段:MySQL数据库

MySQL数据库(16小节)

练习题&企业项目实战(11小节)

第五阶段:Python数据分析

Python基础(11小节)

Python数据分析-Numpy(14小节)

Python数据分析-Pandas(33小节)

Python数据分析-Matplotlib(10小节)

Python数据分析-清洗项目(持续更新)(20小节)

Python数据分析-Python数据分析周测(1小节)

Python数据分析-爬虫(9小节)

Python数据分析-爬虫项目(持续更新)(10小节)

第六阶段:机器学习

机器学习(28小节)

第七阶段:AI数据分析

AIGC&影刀(6小节)

第八阶段:ETL和数据仓库

Oracle数据库(9小节)

Kettle数据分析(6小节)

第九阶段:求职陪跑

求职陪跑(4小节)

【部分师资介绍】

何丹    数据分析导师

名师介绍

数学专业背景出生,四川省优秀大学毕业生。9年数据挖掘、算法相关工作经验,精通R、Python、机器学习算法、深度学习算法和数据库。主要从事行业覆盖电商、金融、房地产和网络安全等。精通用户画像,金融评分卡建立、指标体系搭建和网络安全异常用户行为分析。

2018年代表公司,参加全国网络安全研究创新算法比赛,并获得二等奖。

2021年发表授权算法模型专利《一种基于长时间行为分析的VPN账号失陷智能检测模型》

项目介绍

金融借贷用户画像及推荐系统,贷前、贷中和贷后评分卡,基于用户登录行为的暴力破解异常行为分析,用户访问服务器异常实时监测模型,某省统计局企业运营行业算法分析,房地产征信体系指标搭建和租金价格实时预测,验证码图片识别,监控策略实现及其部署等。

授课内容

MySQL,Python基础,Python可视化展现Python数据清洗,Python爬虫,Python数据分析,统计学基础,算法原理公式推导,机器学习算法,深度学习算法,机器学习项目等。

技术栈

Python,R,SAS,SQL,NoSQL,机器学习算法,OpenCV,深度学习,金融评分ABC卡,FICO Model Builder模型建立,BI报表Linux等。

授课特点

通俗易懂,思维严谨,认真负责,目标明确。

周老师    技术导师

导师介绍

两年数据分析经验(租车行业)能独自完善某租车公司指标框架,并且搭建数据看板,也有带小型数据团队相关经验。熟练使用Excel,Python,PowerBl等工具。

项目介绍

租车运营分析,公司日/周/月报开发,搭建看板,人事情况分析等

授课内容

Excel,PowerBl, Python, MySQL, Tableau,数据可视化,综合实战项目。

技术栈

Excel,PowerBl,Python,SQL,Tableau,Numpy,Pandas,Kettle,Oracle等

授课特点

会从基础原理耐心解释问题,并且编写实例直观展示,鼓励学员动手实践。

王老师  就业导师

陪跑岗位:数据分析、AI大模型应用开发、AIGC产品经理:AI大模型微调、AIGC应用、鸿蒙Next应用开发等

工作地点:北上广深、杭州、成都、西安、重庆、武汉长沙、郑州等

陪跑服务:职业规划、专项训练、简历精修、面试辅导岗位推荐、薪酬谈判、背景提升等

【上课安排】

采用在线学习+直播复盘的模式,还有4V1私教答疑,学员可利用业余时间学习,错过直播可看回放。

【课程优势】

实战教学,课程内容基于企业真实项目,学员毕业后可直接上手工作;

师资力量雄厚,讲师团队由行业资深专家组成;提供求职陪跑服务,包括职业规划、简历精修、模拟面试、岗位推荐等;

课程权益终生有效,持续更新行业专题课程,接轨市场。

【学员offer】

就业喜报

优秀学员

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