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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(píng)論相關(guān)推薦相關(guān)知識(shí)

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(shì)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

數(shù)據(jù)分析師有前途嗎？

數(shù)據(jù)分析師待遇前景如何？

數(shù)據(jù)分析師工作內(nèi)容是什么？

數(shù)據(jù)分析師主要職責(zé)有哪些？

大數(shù)據(jù)分析師證書有什么用？

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(shí)和使用	python基礎(chǔ)	Python版本特性介紹、Python應(yīng)用場(chǎng)景及趨勢(shì)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(shí)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(chǎng)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(duì)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(jí)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(jí)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(shí)、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(shí)、urllib庫的基本操作、urllib基本get請(qǐng)求、urllib基本post請(qǐng)求、超時(shí)配置與會(huì)話對(duì)象、代理與API
	requests庫	Response對(duì)象與文件上傳、Cookies與會(huì)話對(duì)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(shí)、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(shí)、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(píng)估	針對(duì)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(píng)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(duì)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(duì)應(yīng)標(biāo)簽，針對(duì)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(píng)價(jià)情感分析	針對(duì)某互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)上的商品數(shù)據(jù)，抓取其評(píng)論數(shù)據(jù)，進(jìn)行情感分析，并抽取評(píng)論關(guān)鍵詞，分析用戶關(guān)心的商品問題；涉及到爬蟲知識(shí)，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(duì)數(shù)據(jù)處理流程的理解以及對(duì)自然語言處理知識(shí)的認(rèn)識(shí)。
	股票數(shù)據(jù)擬合與推薦	針對(duì)網(wǎng)上獲取的實(shí)時(shí)股票數(shù)據(jù)，利用多種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行短期擬合，評(píng)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(duì)時(shí)間序列分析與理解。

數(shù)據(jù)分析師有什么用

關(guān)鍵決策權(quán)。大數(shù)據(jù)分析是任何公司的附加價(jià)值，使其能夠做出明智的決策并提供優(yōu)于競爭對(duì)手的優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)職業(yè)生涯增加了成為公司關(guān)鍵決策者的機(jī)會(huì)。
提高M(jìn)icrosoft Excel技能。數(shù)據(jù)分析職業(yè)需要使用Excel來清理、組織、操作和可視化數(shù)據(jù)。Excel是管理數(shù)據(jù)不可或缺的工具之一，因此擁有一些知識(shí)可以破解數(shù)據(jù)分析工作。

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多年品牌實(shí)力，培訓(xùn)更值得信賴

教學(xué)特色

理論深入講解，項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)教學(xué)，注重學(xué)員自訓(xùn)，10-15人小班授課，面授+1對(duì)1輔導(dǎo)。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。

師資力量

由來自阿里、華為、京東、星環(huán)等國內(nèi)知名企業(yè)的多位技術(shù)大牛聯(lián)合創(chuàng)辦，多年一線開發(fā)經(jīng)驗(yàn)講師授課，技術(shù)底蘊(yùn)豐厚，精通主流前沿大數(shù)據(jù)及人工智能相關(guān)技術(shù)。

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)

劉老師

加米谷特聘講師

原中軟國際大數(shù)據(jù)高級(jí)開發(fā)工程師，10年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)，5年大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，國內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專家。在Hadoop、Spark開發(fā)和運(yùn)維方面積累了豐富的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。

景老師

加米谷特聘講師

原京東人工智能高級(jí)開發(fā)工程師，高級(jí)數(shù)據(jù)架構(gòu)師，5年人工智能開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。精通Python編程、Al人工智能、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的項(xiàng)目實(shí)踐（Tensorflow、 Keras、 PyTorch、 Caffe、 Theano, CNTK等）。

數(shù)據(jù)分析師具備哪些專業(yè)能力

用戶分群。針對(duì)符合某種特定行為或背景信息的用戶，進(jìn)行歸類處理，是我們常常講到的用戶分群(segmentation )的手段。
轉(zhuǎn)化漏斗。絕大部分商業(yè)變現(xiàn)的流程，都可以歸納為漏斗。漏斗分析是我們最常見的數(shù)據(jù)分析手段之一，無論是注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗，還是電商下單的漏斗。通過漏斗分析可以從先到后還原用戶轉(zhuǎn)化的路徑，分析每一個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的效率。其中，我們往往關(guān)注三個(gè)要點(diǎn)：從開始到結(jié)尾，整體的轉(zhuǎn)化效率是多少？每一步的轉(zhuǎn)化率是多少?哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用戶符合哪些特征?

舒適環(huán)境、健康學(xué)習(xí)

課程設(shè)計(jì)要精心，學(xué)習(xí)環(huán)境更要舒心

寬敞教室