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課程詳情授課機(jī)構(gòu) 教學(xué)點(diǎn) 同類課程學(xué)員評論相關(guān)推薦相關(guān)知識

近兩年的信息革命來得悄無聲息，乍看已經(jīng)翻天覆地。最直接體現(xiàn)就是越來越多的智能化設(shè)備逐步取代人類，成為我們社會(huì)的一個(gè)組成部分。在這樣的一個(gè)大趨勢下，未來每一個(gè)人的工作都會(huì)與智能設(shè)備有交集，而這所謂的“交集”正是由數(shù)據(jù)組成的。而各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)化也會(huì)讓業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開始增多，更多的業(yè)務(wù)決策將基于數(shù)據(jù)。

關(guān)于數(shù)據(jù)分析，你有這些疑問？

你所存在的疑問，加米谷幫你解答

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師？

數(shù)據(jù)分析師行業(yè)需求如何？

數(shù)據(jù)分析師如何采集數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？

數(shù)據(jù)分析師的工作條件如何？

成都加米谷數(shù)據(jù)分析課程

課程極具含金量，緊扣行業(yè)需求

課程模塊	課程名稱	課程內(nèi)容
Python認(rèn)識和使用	python基礎(chǔ)	Python版本特性介紹、Python應(yīng)用場景及趨勢發(fā)展、Python開發(fā)環(huán)境搭建、Python開發(fā)工具及運(yùn)行環(huán)境、標(biāo)識符與關(guān)鍵字、注釋
	Python入門	Python在各系統(tǒng)中的安裝、應(yīng)用場景及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)、Python程序開發(fā)基礎(chǔ)指南、如何運(yùn)行python代碼
	python基本語法	Python選擇與循環(huán)、Python字符串處理、可視化python編程、數(shù)據(jù)及類型操作、Python對象、數(shù)字、序列、Python映射和集合類型、Python條件和循環(huán)、Python文件和輸入輸出、python錯(cuò)誤和異常
	python高級語法	函數(shù)和函數(shù)式編程、Python面向?qū)ο缶幊?、Python正則表達(dá)式、Python函數(shù)編程、Python多線程編程、Python圖形界面編程、Python數(shù)據(jù)庫編程創(chuàng)建、Python擴(kuò)展
數(shù)據(jù)庫	數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)	數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)及運(yùn)行管理、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)過程講解、概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與ER圖、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與ER轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)流圖與數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)物理模型、數(shù)據(jù)庫事務(wù)與隔離級別、數(shù)據(jù)庫范式及ACID特性、MySQL安裝與登、數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建與刪除
	數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)	表結(jié)構(gòu)創(chuàng)建，查看、字段類型與數(shù)據(jù)類型、字段增加，重命名，刪除、記錄的增加，修改，刪除、表查詢、條件查詢、模糊查詢、視圖創(chuàng)建與操作、索引創(chuàng)建與操作
	MongDB	Mongodb初識、Mongodb快速部署、Mongodb數(shù)據(jù)庫操作 Mongodb collection操作、Mongodb MapReduce、Mongodb數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出/備份/恢復(fù)、Mongodb安全、Mongodb權(quán)限控制、Mongodb Python API
	內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis	REDIS分布式緩存介紹、REDIS網(wǎng)絡(luò)模型與內(nèi)存管理、REDIS的數(shù)據(jù)一致性問題、REDIS支持的KEY類型、REDIS水平動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、REDIS數(shù)據(jù)淘汰策略、REDIS訪問工具、REDIS shell api、REDIS包引入、REDIS Python API
高階應(yīng)用	urllib.lib庫	Python urllib認(rèn)識、urllib庫的基本操作、urllib基本get請求、urllib基本post請求、超時(shí)配置與會(huì)話對象、代理與API
	requests庫	Response對象與文件上傳、Cookies與會(huì)話對象、超時(shí)與異常、綜合應(yīng)用案例、CSS選擇器與bs4、BeautifulSoup基本介紹、BeautifulSoup安裝、BeautifulSoup基本語法、BeautifulSoup的基本運(yùn)算符、BeautifulSoup語法定位
	css選擇器與Xpath	CSS選擇器基本使用、Xpath基本介紹、Xpath基本語法、XPath 軸與表達(dá)式、Xpath的基本運(yùn)算符、Xpath語法定位、常用的反爬蟲技術(shù)、多線程與多進(jìn)程爬蟲、代理設(shè)置與Cookie操作、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁內(nèi)容的抓取
	Scrapy分布式爬蟲	Selenium與PhantomJS、模擬表單登錄、創(chuàng)建項(xiàng)目與定義Item、命令行工具、Spiders參數(shù)與選擇器、Scrapy的Feed輸出、數(shù)據(jù)收集與終端輸出、Scrapy爬蟲常見問題、vvScrapy爬蟲調(diào)試優(yōu)化
進(jìn)軍數(shù)據(jù)分析	數(shù)據(jù)分析	數(shù)據(jù)分析工具講解、數(shù)值計(jì)算包學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理包Pandas、Pandas與數(shù)據(jù)庫、讀取文本文件、函數(shù)解析、利用DataFrame、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)、Web API操作網(wǎng)絡(luò)資源
	數(shù)據(jù)處理	數(shù)據(jù)清洗原理、缺失數(shù)據(jù)處理、合并數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)DataFrame合并、數(shù)據(jù)軸向連接、數(shù)據(jù)樣本分位數(shù)、數(shù)據(jù)聚合運(yùn)算、面向列的多函數(shù)應(yīng)用、定義不同列的函數(shù)、通過函數(shù)進(jìn)行分組
	Matplotlib	Matplotlib基本介紹、Matplotlib可視化包認(rèn)識、2D與3D圖表圖表使用、Matplotlib圖像顯示、Matplotlib應(yīng)用、從文件加載數(shù)據(jù)、從網(wǎng)絡(luò)加載數(shù)據(jù)、繪圖與可視化、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、時(shí)間序列分析基礎(chǔ)
	SPSS、SK-LEARN	序列分析周期算法與應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)知識、spss軟件介紹、spss使用算法簡單講解、sk-learn算法講解、sk-learn安裝、sk-learn算法調(diào)用、pandas接入模型、statsmodels使用、線性模型估計(jì)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	個(gè)人用戶信用評估	針對脫敏的幾十個(gè)維度的用戶數(shù)據(jù)，以及銀行提供的黑名單，建立個(gè)人用戶的信用評估模型；在建模過程中涉及到用戶數(shù)據(jù)缺失值處理，特征篩選，特征量化，類別不平衡策略，模型參數(shù)調(diào)優(yōu)；涉及到SPSS數(shù)據(jù)分析，pandas，sklearn工具的使用；通過該項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，完整掌握各類數(shù)據(jù)分析軟件，分析流程以及相關(guān)算法。
	運(yùn)營商數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析	對運(yùn)營商用戶真實(shí)瀏覽記錄，利用瀏覽數(shù)據(jù)分類，以及爬蟲抓取數(shù)據(jù)擴(kuò)充標(biāo)簽，統(tǒng)計(jì)用戶瀏覽行為，給用戶貼上對應(yīng)標(biāo)簽，針對個(gè)人用戶以及群體用戶的特征，進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)推薦；涉及到數(shù)據(jù)全量與增量統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)計(jì)算，協(xié)同過濾等技術(shù)與算法，分布式爬蟲部署，以及反爬蟲策略；通過該項(xiàng)目學(xué)習(xí)，完整掌握數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算，以及主流用戶推薦算法。
	電商網(wǎng)站評價(jià)情感分析	針對某互聯(lián)網(wǎng)電商平臺上的商品數(shù)據(jù)，抓取其評論數(shù)據(jù)，進(jìn)行情感分析，并抽取評論關(guān)鍵詞，分析用戶關(guān)心的商品問題；涉及到爬蟲知識，數(shù)據(jù)篩選，清洗，去重以及貝葉斯，LDA算法等；通過該項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，加深對數(shù)據(jù)處理流程的理解以及對自然語言處理知識的認(rèn)識。
	股票數(shù)據(jù)擬合與推薦	針對網(wǎng)上獲取的實(shí)時(shí)股票數(shù)據(jù)，利用多種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行短期擬合，評估擬合效果，并在擬合多支股票的基礎(chǔ)上，進(jìn)行有價(jià)值股票的推薦；涉及到時(shí)間序列數(shù)據(jù)擬合，預(yù)警等技術(shù)；通過該項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，加深對時(shí)間序列分析與理解。

成為數(shù)據(jù)分析師有什么要求

懂業(yè)務(wù)：從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就是需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨(dú)特見解，若脫離行業(yè)認(rèn)知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果只會(huì)是脫了線的風(fēng)箏，沒有太大的實(shí)用價(jià)值。從另外一個(gè)角度來說，懂業(yè)務(wù)也是數(shù)據(jù)敏感的體現(xiàn)。不懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師，看到的只是一個(gè)個(gè)數(shù)字;懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師，則看到的不僅僅是數(shù)字，他明白數(shù)字代表什么意義，知道數(shù)字是大了還是小了，心中有數(shù)，這才是真正意義的數(shù)據(jù)敏感性。

您為何選擇我們？

多年品牌實(shí)力，培訓(xùn)更值得信賴

學(xué)習(xí)環(huán)境
教學(xué)環(huán)境優(yōu)美，軟硬設(shè)施齊全，生活配套完善，團(tuán)隊(duì)氛圍濃厚。
課程時(shí)間
白班＋晚班＋周末班，適應(yīng)各種學(xué)員群體，靈活匹配學(xué)員時(shí)間。
交通條件
臨近世紀(jì)城地鐵站，天府軟件園中心，成都IT信息產(chǎn)業(yè)軸心。
就業(yè)指導(dǎo)
老師指導(dǎo)簡歷、面試技巧，推薦就業(yè)企業(yè)，保障學(xué)員就業(yè)。

豐富項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)老師坐鎮(zhèn)教學(xué)

均來自一線互聯(lián)網(wǎng)公司，5年以上項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

大數(shù)據(jù)老師張老師

[學(xué)術(shù)背景]

15+年互聯(lián)網(wǎng)IT技術(shù)經(jīng)驗(yàn)

6+年大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

國家大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)組成員

[名師簡介]

精通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域各類技術(shù)Apache開源項(xiàng)目Hadoop、Hbase、Flink、Storm、Kafka、Spark等。主要研究方向包括大數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。在企業(yè)級應(yīng)用軟件、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、教育大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域有近15年的系統(tǒng)設(shè)計(jì)、研發(fā)、管理經(jīng)驗(yàn)。

數(shù)據(jù)分析師具備哪些專業(yè)能力

A/B 測試。A/B 測試用來對比不同產(chǎn)品設(shè)計(jì)/算法對結(jié)果的影響。產(chǎn)品在上線過程中經(jīng)常會(huì)使用 A/B 測試來測試不同產(chǎn)品或者功能設(shè)計(jì)的效果，市場和運(yùn)營可以通過 A/B 測試來完成不同渠道、內(nèi)容、廣告創(chuàng)意的效果評估。
數(shù)學(xué)建模。當(dāng)一個(gè)商業(yè)目標(biāo)與多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)性時(shí)，我們通常會(huì)使用數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行建模，預(yù)測該商業(yè)結(jié)果的產(chǎn)生。

關(guān)于我們，你了解多少

專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)

成都加谷米學(xué)院

專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)

加米谷學(xué)院以國家規(guī)劃大數(shù)據(jù)及人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略為指引，以全國大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析及AI人才的培養(yǎng)為使命，以提升就業(yè)能力、強(qiáng)化職業(yè)技術(shù)為目標(biāo)。面向個(gè)人提供大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析、人工智能等前沿技術(shù)的培訓(xùn)業(yè)務(wù)；面向行業(yè)企業(yè)提供大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)內(nèi)訓(xùn)服務(wù)、大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)咨詢服務(wù)、大數(shù)據(jù)及人工智能行業(yè)咨詢規(guī)劃服務(wù)等多項(xiàng)配套服務(wù)。

課程特色

1. 實(shí)踐指導(dǎo)型教學(xué)，注重實(shí)際數(shù)據(jù)分析案例的演練；

2. 課程內(nèi)容切合時(shí)下行業(yè)熱點(diǎn)，高效提升學(xué)員就業(yè)競爭力；

3. 緊密結(jié)合企業(yè)崗位需求，內(nèi)容深入淺出，不過度理論化。

課程目標(biāo)

1. 培養(yǎng)學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析核心技能；

2. 提升學(xué)員對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的理解；

3. 幫助學(xué)員掌握Python數(shù)據(jù)分析工具的使用。

學(xué)習(xí)對象

1. 有一定編程基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)分析感興趣的大學(xué)生或科研工作者；

2. 從事數(shù)據(jù)相關(guān)崗位，希望提升自己的技能和競爭力的IT從業(yè)者。

課程內(nèi)容

1. 數(shù)據(jù)分析概述；

2. 數(shù)據(jù)分析工具及環(huán)境的安裝配置；

3. 數(shù)據(jù)清洗與準(zhǔn)備；

4. 數(shù)據(jù)可視化；

5. 數(shù)據(jù)挖掘與建模；

6. 案例分析與實(shí)操。

學(xué)習(xí)時(shí)長

學(xué)習(xí)時(shí)長根據(jù)課程設(shè)置不同會(huì)有所差異，一般為30-60個(gè)課時(shí)。

收費(fèi)范圍

收費(fèi)范圍因地區(qū)和學(xué)校而異，具體收費(fèi)請到校咨詢。

學(xué)習(xí)收獲

通過此課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠

1. 掌握數(shù)據(jù)分析的核心技能；

2. 熟練使用常見的數(shù)據(jù)分析工具；

3. 參加數(shù)據(jù)分析崗位面試。

結(jié)語

以上信息僅供參考，實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)?？陕?lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。我們相信，成都數(shù)據(jù)分析教學(xué)將會(huì)帶給你一次實(shí)用高效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和技能提升機(jī)會(huì)。