四、數(shù)據(jù)采集：

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五、Python數(shù)據(jù)分析：

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六、Python數(shù)據(jù)分析可視化：

七、Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)集合：零售行業(yè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)可視化分析, 用戶(hù)行為分析, 人口數(shù)據(jù)分析, 美國(guó)大選效果分析, EXCEL自動(dòng)化處理-體測(cè)成績(jī)自動(dòng)化打分腳本, 城市氣候與海洋距離分析, 美妝數(shù)據(jù)分析, 抖音大V分析, 超市零售數(shù)據(jù)分析

八、SQL數(shù)據(jù)分析：

SQL基礎(chǔ)：MySQL安裝配置, 數(shù)據(jù)庫(kù)管理, 表管理, 數(shù)據(jù)類(lèi)型, SQL基礎(chǔ)增刪改查 select insert update delete

SQL進(jìn)階：SQL注入, SQL條件, SQL通配符, SQL映射, SQL排序, SQL limit, SQL分組、聚合, 左右連接與上下連接, 表關(guān)系建立, SQL存儲(chǔ)過(guò)程, SQL函數(shù), SQL面試題強(qiáng)化, MySQL開(kāi)窗函數(shù), APP使用案例, 窗口函數(shù)面試題講解, SQL數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)-電商用戶(hù)行為分析

九、大數(shù)據(jù)分析：

大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)定義, 常見(jiàn)架構(gòu)介紹, 大數(shù)據(jù)常見(jiàn)流程, 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景, 數(shù)據(jù)分析介紹, 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析關(guān)系

Hadoop：為什么學(xué)Hadoop, Hadoop核心思想, Hadoop定義, Hadoop模塊, Hadoop發(fā)行商, Hadoop安裝與部署, HDFS架構(gòu), HDFS和YARN操作

十、商業(yè)分析基礎(chǔ)：

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十一、統(tǒng)計(jì)學(xué)：

描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)：離散型隨機(jī)變量, 連續(xù)性隨機(jī)變量, 集中趨勢(shì)的量度, 離散趨勢(shì)的量度, 直方圖與箱線(xiàn)圖

概率：概率與頻率, 先驗(yàn)概率/后驗(yàn)概率/條件概率, 全概率公式/貝葉斯定理, 期望, 概率密度函數(shù), 似然函數(shù), 信息熵

推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)：正態(tài)分布, 總體與樣本/抽樣, 中心極限定理, 大數(shù)定理, 置信區(qū)間, KS檢驗(yàn)/T檢驗(yàn)/F檢驗(yàn), 卡方檢驗(yàn), 線(xiàn)性相關(guān)性, 數(shù)據(jù)異常檢測(cè)

十二、EXCEL數(shù)據(jù)分析：

EXCEL基本操作：數(shù)據(jù)保護(hù), 填充柄, 自定義格式, 查找與替換, 便捷選擇, 數(shù)據(jù)有效性, 條件格式

公式與函數(shù)：基本公式的構(gòu)成, 地址引用, 統(tǒng)計(jì)函數(shù), 數(shù)學(xué)函數(shù), 邏輯函數(shù), 文本函數(shù), 時(shí)間函數(shù), 查找與引用, 數(shù)組函數(shù)

可視化圖表：直方圖/折線(xiàn)圖/餅圖/散點(diǎn)圖/條形圖/雷達(dá)圖/漏斗圖

表與透視表：表排序, 表篩選, 透視表, 透視圖, 切片器

EXCEL可視化大屏：BI項(xiàng)目-某平臺(tái)上海餐飲評(píng)價(jià)分析

十三、POWER BI：

Power BI商業(yè)智能簡(jiǎn)介與安裝：Power BI Desktop, Power BI Pro, 商業(yè)智能工具概述

Power Query 數(shù)據(jù)清洗：表拼接, 表合并, 數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換, 數(shù)值提取與替換, 填充, 透視與逆透視, 轉(zhuǎn)置, 合并與拆分

Power Pivot 數(shù)據(jù)透視：數(shù)據(jù)透視理解, 數(shù)據(jù)建模, 度量值, 新建列, DAX常用函數(shù)（篩選函數(shù)、關(guān)系函數(shù)、時(shí)間函數(shù)）, 分桶, 層次結(jié)構(gòu), 下鉆

Power View 數(shù)據(jù)可視化：視覺(jué)對(duì)象, 篩選器, 常用圖表/?；鶊D/帕累托圖/瀑布圖/熱力圖

Power BI 智能看板項(xiàng)目：BI項(xiàng)目-某品臺(tái)母嬰市場(chǎng)分析智能看板, BI項(xiàng)目-某院病歷分析智能看板

十四、Tableau：

Tableau 基本操作：Tableau 安裝與激活, 工作表, 儀表盤(pán), 故事, 行列, 布局

Tableau 表與數(shù)據(jù)：度量與維度, 表計(jì)算, 排序, 分組, 分層結(jié)構(gòu)

Tableau 可視化：顏色/大小/文本, 詳細(xì)信息, 工具提示, 線(xiàn)/條, 區(qū)域, 圓, 地圖/甘特圖/標(biāo)靶圖/盒須圖/瀑布圖/樹(shù)狀圖/氣泡圖

Tableau 智能分析：BI項(xiàng)目-大型連鎖超市零售銷(xiāo)售額與毛利率分析, BI項(xiàng)目-毛利率異常門(mén)店定位

十五、機(jī)器學(xué)習(xí)：

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十六、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目：

十七、就業(yè)階段：

如何說(shuō)服你的面試官：行業(yè)崗位認(rèn)知簡(jiǎn)歷制作, 項(xiàng)目準(zhǔn)備, 如何準(zhǔn)備項(xiàng)目, 如何介紹項(xiàng)目, 如何面試, 如何投遞簡(jiǎn)歷, 優(yōu)秀簡(jiǎn)歷分享, 業(yè)務(wù)邏輯表達(dá)訓(xùn)練, 1V1簡(jiǎn)歷指導(dǎo), 1V1模擬面試

【python數(shù)據(jù)分析&挖掘】

隨著科技的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的開(kāi)發(fā)崗位已然度過(guò)了其紅利時(shí)代。當(dāng)下，IT行業(yè)面臨著崗位飽和、從業(yè)人員激增的嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)，競(jìng)爭(zhēng)壓力空前巨大。然而，在這一片紅海之中，Python數(shù)據(jù)分析與挖掘正乘風(fēng)破浪，迎來(lái)屬于它的黃金時(shí)代。

我們正處于一個(gè)全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能等技術(shù)正在重塑各個(gè)行業(yè)的商業(yè)模式和交易方式。根據(jù)新數(shù)據(jù)顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在全球經(jīng)濟(jì)中的占比已超過(guò)30%，并且這一比例還在持續(xù)上升。在中國(guó)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈和用戶(hù)需求個(gè)性化的核心戰(zhàn)略。

在這一背景下，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求急劇增加。不論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還是傳統(tǒng)企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型都成為其保持競(jìng)爭(zhēng)力的必經(jīng)之路。數(shù)據(jù)分析作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，扮演著越來(lái)越重要的角色。Python，憑借其簡(jiǎn)潔高效的語(yǔ)法和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，成為數(shù)據(jù)分析師的初選工具。

學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析，意味著打開(kāi)了通向多個(gè)高需求領(lǐng)域的大門(mén)。首先，向下可以對(duì)接大數(shù)據(jù)，參與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。數(shù)據(jù)被視為新時(shí)代的石油，而大數(shù)據(jù)技術(shù)則是開(kāi)采、提煉這些寶貴資源的關(guān)鍵。掌握Python數(shù)據(jù)分析技能，可以參與到數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)等核心工作中，為企業(yè)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

其次，數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)處理和清洗方面也大有可為。數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和決策的有效性。Python提供了豐富的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，如Pandas、NumPy等，使得數(shù)據(jù)清洗、整理和轉(zhuǎn)換變得高效而便捷。

最后，Python在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用更是廣泛。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠洞察市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升用戶(hù)體驗(yàn)。而數(shù)據(jù)挖掘則能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的規(guī)律和價(jià)值，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供有力支持。Python中的Scikit-learn、TensorFlow等庫(kù)，為數(shù)據(jù)分析和挖掘提供了強(qiáng)大的算法支持。

數(shù)據(jù)分析不僅是一項(xiàng)技術(shù)，更是一種復(fù)合型能力。它要求從業(yè)者具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、業(yè)務(wù)知識(shí)等多方面的素養(yǎng)。這種復(fù)合型能力，使得數(shù)據(jù)分析師在就業(yè)市場(chǎng)上具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力和更廣泛的適應(yīng)性。

總之，面對(duì)傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)崗位的紅利消退和激烈競(jìng)爭(zhēng)，Python數(shù)據(jù)分析與挖掘正迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇。它不僅符合當(dāng)前的就業(yè)趨勢(shì)，更是未來(lái)職業(yè)發(fā)展的重要方向。對(duì)于有志于在數(shù)字化時(shí)代脫穎而出的職場(chǎng)人士來(lái)說(shuō)，掌握Python數(shù)據(jù)分析技能，無(wú)疑是明智的選擇

【師資優(yōu)勢(shì)】

我們的師資團(tuán)隊(duì)堪稱(chēng)業(yè)界翹楚，他們不僅擁有深厚的學(xué)術(shù)底蘊(yùn)，更在實(shí)戰(zhàn)中積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)成員多為來(lái)自知名企業(yè)的數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，他們對(duì)于數(shù)據(jù)分析的各個(gè)環(huán)節(jié)都了如指掌。授課過(guò)程中，他們能夠以深入淺出的方式，將復(fù)雜的理論講解得通俗易懂，確保學(xué)員能夠輕松掌握Python數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)。同時(shí)，他們還密切關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，及時(shí)更新教學(xué)內(nèi)容，確保學(xué)員所學(xué)與市場(chǎng)需求緊密結(jié)合。

【師資介紹】

Dancer智哥——CTO

北航計(jì)算機(jī)碩士，名企內(nèi)訓(xùn)特聘講師

11年IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，4年教學(xué)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，授課經(jīng)驗(yàn)豐富

精通Python數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、精通Python、Numpy、Scipy、Pandas、Seaborn、Keras、Scikit-Learn

精通深度學(xué)習(xí)，精通Tensorfow和PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架

Tina老師——教學(xué)總監(jiān)

德國(guó)漢諾威大學(xué)碩士

5年商業(yè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)

Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師

前微軟數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)師，3年數(shù)據(jù)分析師培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)

精通Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、精通BI工具

Richa老師——精英講師

前上市金融公司數(shù)據(jù)Owner

5年數(shù)據(jù)分析及業(yè)務(wù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，B端企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)

精通Python數(shù)據(jù)分析、精通Numpy、Pandas、Seaborn，精通自動(dòng)化處理技術(shù)，精通B1工具

精通Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，精通數(shù)據(jù)管理與維護(hù)

周老師——精英講師

前上市公司爬蟲(chóng)工程師，名校Python授課老師

從事多年企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，具備扎實(shí)的編程功底，精通Python編程語(yǔ)言

擁有5年的線(xiàn)上教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，授課幽默風(fēng)趣，思路邏輯清晰

精通Python爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts

宋老師——職業(yè)規(guī)劃師

5年職業(yè)規(guī)劃咨詢(xún)經(jīng)驗(yàn)，專(zhuān)注于個(gè)人職業(yè)定位與發(fā)展

前Linkedin職業(yè)發(fā)展顧問(wèn)，3年企業(yè)職業(yè)規(guī)劃培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)

培訓(xùn)師背景，累計(jì)培養(yǎng)超過(guò)500名職業(yè)規(guī)劃師

精通職業(yè)測(cè)評(píng)工具(如MBTI、霍蘭德職業(yè)興趣測(cè)試)

擅長(zhǎng)職業(yè)路徑設(shè)計(jì)與轉(zhuǎn)型策略

熟悉職場(chǎng)趨勢(shì)分析與行業(yè)研究

精通職業(yè)咨詢(xún)技術(shù)與心理輔導(dǎo)

【機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介】

楓海教育培訓(xùn)中心成立于2020年，是一家專(zhuān)注于提供優(yōu)質(zhì)教育培訓(xùn)服務(wù)的機(jī)構(gòu)。我們致力于幫助學(xué)生提升學(xué)術(shù)成績(jī)，培養(yǎng)綜合素質(zhì)，成為未來(lái)的領(lǐng)軍人才。中心擁有一支高素質(zhì)的教師團(tuán)隊(duì)，他們大多來(lái)自國(guó)內(nèi)外知名高校，具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和深厚的學(xué)術(shù)造詣。

我們的教師團(tuán)隊(duì)以“因材施教”為理念，針對(duì)每個(gè)學(xué)生的不同需求制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，注重激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和創(chuàng)新思維，幫助學(xué)生充分發(fā)揮潛力。在課程設(shè)置上，教育培訓(xùn)中心只做python數(shù)據(jù)分析&挖掘一個(gè)學(xué)科.我們采用小班授課的形式，確保每位學(xué)生都能得到充分的關(guān)注和指導(dǎo)。為了滿(mǎn)足不同學(xué)生的需求，我們還提供一對(duì)一輔導(dǎo)和在線(xiàn)教學(xué)服務(wù)。

教育培訓(xùn)中心注重教學(xué)質(zhì)量和學(xué)員反饋，不斷優(yōu)化教學(xué)方法與課程內(nèi)容。我們的使命是為學(xué)員提供最優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù)，幫助他們?cè)趯W(xué)術(shù)和職業(yè)道路上取得卓越成就。通過(guò)豐富多彩的教學(xué)活動(dòng)和實(shí)踐機(jī)會(huì)，我們努力培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和自主學(xué)習(xí)能力，讓每個(gè)學(xué)員在輕松愉快的學(xué)習(xí)氛圍中不斷成長(zhǎng)。

自成立以來(lái)，教育培訓(xùn)中心已幫助數(shù)千名學(xué)生實(shí)現(xiàn)了他們的學(xué)業(yè)和職業(yè)目標(biāo)，贏得了廣大學(xué)生和家長(zhǎng)的信賴(lài)和好評(píng)。我們將繼續(xù)秉持“以學(xué)生為中心,以就業(yè)為目標(biāo)”的教育理念，不斷創(chuàng)新和進(jìn)步，為更多的學(xué)員提供全面且個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，助力他們成就美好未來(lái)。