如何成為數(shù)據(jù)分析師0基礎(chǔ)快速入門到精通
  框架：數(shù)據(jù)規(guī)劃,數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)決策
  工具：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化
  軟件：Python、Hadoop、Hive、SQL、ExcelTableau、Spark、SAS、SPSS、MySQLPower BI、MapRe-duce、Sala....
  思維：信效度，平衡，分類，漏斗，相關(guān)，遠(yuǎn)近度，邏輯樹(shù)，時(shí)間序列......
  思維：信效度，平衡,分類，漏斗，相關(guān)，遠(yuǎn)近度,邏輯樹(shù)，時(shí)間序列....
  方法：PEST分析方法、5W2H分析法、4P營(yíng)銷分析法、邏輯樹(shù)分析法、指標(biāo)拆分法、對(duì)比分析法、漏斗分析法、用戶行為分析法、用戶生命周期分析法、金字塔分析法....
  模型：線性回歸,LOGISTIC回歸,決策樹(shù)，隨機(jī)森林,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)....
  算法：分類，聚類，關(guān)聯(lián)，序列，異常....
  維度：時(shí)間,空間,標(biāo)準(zhǔn),屬性.....
適合學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工程師課程人員
  1、大學(xué)生：在校大學(xué)生或者剛畢業(yè)想要學(xué)習(xí)一門技能提高自己的能力，或者想要找兼職的人。
  2、全能型人才：對(duì)大數(shù)據(jù)，人工智能感興趣希望對(duì)自己的能級(jí)進(jìn)行進(jìn)一步的提升。
  3、無(wú)業(yè)人員：不知道自己想要從事什么工作，但是又想要找到高薪的工作,只等你來(lái)。
  4、在職轉(zhuǎn)行：對(duì)現(xiàn)在的工作不滿意，想要尋找更加好的發(fā)展空間，期待自己能夠漲薪或者提高能力的人。
  5、運(yùn)維轉(zhuǎn)開(kāi)發(fā)：系統(tǒng)運(yùn)維人員希望轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析工程師課程大綱
  階段一：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師
  主要內(nèi)容：Excel基礎(chǔ)、Excel函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論、MySQL簡(jiǎn)介及安裝配置、MySQL數(shù)據(jù)表管理、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢、MySQL函數(shù)、MySQL基礎(chǔ)操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報(bào)表等
  項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：某公司銷售儀表盤、某APP日?qǐng)?bào)、學(xué)校管理系統(tǒng)、某APP留存分析、公司運(yùn)營(yíng)情況分析、咖啡館運(yùn)營(yíng)情況可視化分析等
  主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)分析專員、初級(jí)分析師等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析工作
  第二階段：數(shù)據(jù)可視化
  主要內(nèi)容：
  Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎(chǔ)操作、Tableau可視化、Tableau案例
  Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報(bào)表、Power Service、Power BI項(xiàng)目等
  項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：中小學(xué)生健康教育效果分析、P2P小貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析等
  主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)分析師、BI數(shù)據(jù)分析師、可視化數(shù)據(jù)分析師等
  第三階段：建模數(shù)據(jù)分析師
  主要內(nèi)容：統(tǒng)計(jì)學(xué)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、收據(jù)的收集、數(shù)據(jù)圖表表示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、SPSS數(shù)據(jù)分析、SPSS數(shù)據(jù)可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類分析、SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘、SAS數(shù)據(jù)分析等
  項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：民生金融數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、連鎖零售業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析等
  可崗位：數(shù)據(jù)分析師、爬蟲(chóng)工程師、數(shù)據(jù)分析工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等
  第四階段：Python數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)
  主要內(nèi)容：Python語(yǔ)言基礎(chǔ)、Python高級(jí)基礎(chǔ)知識(shí)、Python高級(jí)特性、IO操作、面向?qū)ο缶幊獭?nèi)建模塊和第三方模塊、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架、Python數(shù)據(jù)分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python機(jī)器學(xué)習(xí)等
  項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：爬取51job數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析、模擬登錄并抓取知乎問(wèn)題信息、從登陸到抓取人人網(wǎng)熱門主播圖片、客戶行為細(xì)分與預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)等
  可崗位：數(shù)據(jù)分析師、爬蟲(chóng)工程師、數(shù)據(jù)分析工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等
  第五階段：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具
  主要內(nèi)容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
  項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：基于用戶關(guān)系的好友推薦系統(tǒng)、基礎(chǔ)Spark的大數(shù)據(jù)房源畫(huà)像等
  可崗位：大數(shù)據(jù)分析工程師、AI大數(shù)據(jù)分析工程師等
  第六階段：R數(shù)據(jù)分析與挖掘
  主要內(nèi)容：R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎(chǔ)、R語(yǔ)言基礎(chǔ)、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運(yùn)算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等
  項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：股票預(yù)測(cè)分析、車險(xiǎn)購(gòu)買預(yù)測(cè)、貸款風(fēng)險(xiǎn)、犯罪率預(yù)測(cè)分析等
  可崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師等
3項(xiàng)特色服務(wù)
  1.職場(chǎng)求職秘籍：幫你輕松面對(duì)面試
  2.指導(dǎo)：專業(yè)指導(dǎo)方向
  3.大廠內(nèi)推：大廠內(nèi)推
為什么選擇上海職坐標(biāo)IT培訓(xùn)
  1.6維教學(xué)體系："督學(xué)教輔練測(cè)”6維教學(xué)體系,針對(duì)能力差異提供專屬個(gè)性化學(xué)習(xí)方案,知識(shí)點(diǎn)場(chǎng)景化教學(xué)，全方位解決學(xué)習(xí)與問(wèn)題。
  2.闖關(guān)式教學(xué)模式：在累計(jì)服務(wù)數(shù)萬(wàn)+學(xué)員的過(guò)程中，不斷的打磨迭代課程13次,將課程改造成為簡(jiǎn)單，易學(xué)、易懂的練中學(xué)打怪升級(jí)的闖關(guān)學(xué)習(xí)模式。
  3.場(chǎng)景化教學(xué)方法：不需要死記硬背理論知識(shí)，只要?jiǎng)邮謱?shí)操項(xiàng)目案例，相關(guān)的技能知識(shí)點(diǎn)你在操作項(xiàng)目的同時(shí)就能輕松掌握。