2018年6月份数据分析师小白入门到案例实战全套 完整版 绝非拼凑可比

课程介绍:

本人基于常年从事数据相关工作的经验来看,数据分析师是一个与实际经验结合非常紧密的岗位,其实数据分析本身的方法、程序语言或是软件工具,都不是最关键的,而真正关键的是如何用通过数据来发现问题,并通过分析得出结论与建议,再通过数据的回馈来提升我们的业务本身进而不断迭代优化的过程。

那么一个合格的数据分析师,除了具备基本的数据分析方法与编程、工具的能力外更重要的是业务洞察力。我总结了以下8点能力。

1 收集信息的能力

2 沟通需求的能力

3 定义问题的能力

4 梳理流程的能力

5 定义标准的能力

6 探寻原因的能力

7 提出建议的能力

8 总结汇报的能力

课程要点:

本套课程也是在数据分析基础知识,基本Python数据分析的基础上,想让初学者真正的具备数据分析师的思维方式,因为在实际的工作中,不同项目,不同公司面对不同系统平台,不同数据载体,应用的软件工具,编程语言是不确定的,所以通过多个小的案例,来锻炼大家的数据分析思维,解决问题的思路,或者说是套路,这个更为重要。

分析工具:

那么本套课程采用了Python语言这个目前最为主流的编程语言进行课程讲解,配合数据分析的四大最重要的工具,分析工具(Pandas)图表绘制工具(Matplotlib)空间分析工具(GIS)计算工具(Numpy)并结合多个实战项目,让学员能够有一个完整的数据分析师学习及工作流程的思路。

资料介绍:

本套数据分析师课程师2018年全新录制,2018月6月15日完结,共七大阶段,分别为:小白扫盲、理论基础、语言入门、分析工具、算法进阶、数据可视化、项目实战,共169课,约35小时课时,本套课程是数据分析师体系完整的系统性课程,非胡乱拼凑可比,课时和章节设计合理,建立大家利用碎片化时间来学习,上午学习1个小时,下午学习1个小时,更多的时间用来跟着项目做练习。

如果您是抱着以下的心态来学习数据分析课程,恭喜您本套课程非常适合您:

1、想对数据分析师有一个全方位的了解。

2、想要系统的来学习下数据分析课程。

3、想知道数据分析师到底需要学会那些工具。

4、零基础小白不知道怎么入手学习数据分析师。

5、想通过大量项目案例来增加自己的实战经验。

课程目录:

1.小白扫盲

课时:12 时长:3小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

主要介绍数据分析的概念,以及所用到那些工具,也会以案例的形式讲解数据分析工作的思路和方法,以及学前的准备资料和软件安装等,建议大家在学习开始之前,先看看小白扫盲部分。

2.理论基础

课时:5 时长:1小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

主要介绍数据分析师的特点,怎么从数据中挖掘价值,机器学习和数据的关系,以及是如何实现的,以案列的形式讲解什么是数据可视化。1小时

3.语言入门

课时:36 时长:5小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

本套数据分析师课程主要以python语言来开发,本章主要从零基础开始讲解python编程,主要内容:为什么选择python,开发环境及运行原理,数值类型,变量,运算符,序列,字典dict,语句,条件判断,循环语句,for循环,while循环,函数,局部变量,全局变量,python包管理工具,文件读取与写入,项目介绍,项目解答等,语言入门主要是针对零基础小白来设置的,也建议对python熟悉的同学学一下,本章讲的python比较有针对性,主要是针对数据分析而设置,学完本章未必能让你精通python,但作为数据分析师来说足够用了。

4.分析工具

课时:51 时长:20小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

本章主要讲解数据分析常用到的四种分析工具,数值计算工具(Numpy)分析工具(Pandas)图表绘制工具(Matplotlib)空间分析工具(GIS)什么是Numpy?,Numpy基础数据结构,Numpy通用函数,Numpy数据的输入输出,什么是Pandas,时间戳索引,时间序列,数值计算和统计基础,文本数据,去重及替换,透视表及交叉表, 数据结构Series,数据结构Dataframe,Matplotlib简介,散点图,极坐标图,箱型图,表格样式,刻度、注解、图表输出,图表绘制,柱状图、堆叠图,面积图、填图、饼图,直方图,什么是空间数据,GIS软件,坐标系,空间数据基本处理,几何计算,空间可视化制图,统计等

5.算法进阶

课时:23 时长:3小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

本章主要讲解数据特征的提取与分析、数据建模、数据处理,详细内容:分布分析,对比分析,统计分析,帕累托分析,正态性检验,相关性分析, 缺失值处理,异常值处理,数据连续属性离散化,数学建模概述,线性回归的python实现方法,线性回归模型评估,KNN最邻近分类,PCA主成分分析,K-means聚类,蒙塔卡罗模拟,案列解读等。

6.数据可视化

课时:28 时长:5小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

python数据可视化,关系网络数据可视化,空间数据可视化,数据图表表达,设计美学,时间线图表、热图,结构化图表可视化,Seaborn做图表,调色盘,分类散点图,线性关系数据可视化等

7.项目实战

课时:18 时长:3小时:清晰度:1080P 配套资料:讲义 代码 录制时间:2018年

主要以项目案例实战和练习,主要内容:用户增长分析项目,游戏设计项目,业务体系指标项目,汽车行业项目,消费者行为分析机器预测,数据挖掘项目。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180803A1A8V800?refer=cp_1026
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