B 站疯传,堪称最强,一整套数据分析课程,学完月薪30K+!

Wesley13
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2020魔幻之年,疫情下就业大受影响,很多岗位缩招,而数据分析相关工作岗位恋习Python(如数据分析师、数据挖掘师等岗位)却在增加。非专业数据分析岗位(如运营、市场、销售等岗位)也要求“数据分析”能力。大数据时代的未来,数据分析将是每个岗位的必备技能。

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很多人知道数据分析非常重要,下载了一些资料,却觉得无从下手,很难学。为你推荐 奈学教育 精心打造的“全栈大数据分析师”课程, 本课通过多业务场景引入,深度讲解数据分析底层思维逻辑、相关技术工具、实战案例,让你成为更懂业务的全栈大数据分析师!

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适合人群

1. 初阶数据分析师

需构建完整的数据分析知识体系,提升业务实战能力摆脱“人肉取数机器”,突破薪资瓶颈 拥有更开阔的业务视角,提升职场竞争力满足大厂数据分析能力模型,斩获高薪Offer。

2. 在校大学生和研究生

想从事数据分析行业,获得高薪offer专业不受限,岗位薪资高,0基础就能学,学完就能用,能写在校招和社招中体现简历上的真实项目经验。

3. 产品/运营/市场

想要拿到大厂高薪Offer,成为业务操盘手,不拍脑门,用数据驱动业务决策,搭建核心指标体系,抓住业务核心本质,自动化办公,提升工作效率。

职业发展前景

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学完课程,你将收获

1. 实战项目助力解决业务问题,工作一通百通

多业务场景进行数据分析项目实战,同时提供大厂脱敏案例。针对不同行业,深入实际场景,真正学会数据分析的技能,达到赋能,学以致用。

2. 掌握数据分析思维底层逻辑

掌握数据分析的流程和方法论,快速搭建数据分析结构和业务指标,对数据分析有清晰的认知。掌握Excel常用技能,学会对业务数据进行科学有效处理和分析并展示分析结果。

3. 应用BI数据可视化和大数据分析平台

使用Tableau软件绘制各类图表,并能够制作仪表板,掌握各大企业高频使用的Power BI可视化工具;大数据分析平台Hadoop分布式集群知识,重点学习Hive数仓,学习Hql查询,窗口函数的使用以及优化查询,轻松处理海量数据。

4. Python数据分析与建模

能够掌握数据分析库numpy,pandas,matplotlib和sklearn,以及Python自动化办公;掌握常用的数据分析方法,如描述统计分析法,分类分析,方差分析,回归分析,数据降纬,时间序列分析等,并结合项目深入理解分析,从企业真实生产环境出发,将算法与场景完美结合,真正实现技术的深度赋能。

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名师教学,前途可期

李钊

数据分析专家、用户增长专家,10余年数据分析工作经验;原美国伯克利大学副研究员,深谙统计机器学习算法。前IT教育公司数据分析方向负责人,任学科总监,长期担任C端用户增长团队负责人。曾多次获得“最佳讲师”称号。有丰富的课程讲授的实战经验,历史受训学员3000+。

孙娟

8年数据分析及企业内训工作经验,曾就职于亚信移动事业部,参与CRM系统二期开发;数据库指标魔方统计,参于数据仓库的体系架构;某银行数据分析师,负责业务需求实现可视化开发。精通Oracle数据库,及Informatica,可视化Tableau实现企业驾驶舱,擅长将工作中所应用到的知识运用到教学实践,学以致用,熟悉商业智能体系架构。有丰富的企业技术培训和技术讲座的实战经验,历史受训学员2000+。

马中华

前Oracle数据开发技术组负责人,动批网数据运营系统负责人,阿里云/腾讯云全球第一位认证金牌讲师,阿里云栖大会NLP专场特邀演讲嘉宾,混迹大数据开发和分析之江湖多年,精通各大大数据分析和处理技术,架构经验丰富,在数据挖掘,数据建模等方向也有丰富企业实战经验。有丰富的企业技术培训和技术讲座的实战经验,历史受训学员2000+。

曾益强

大数据技术专家、数据分析专家,前阿里巴巴大数据资深架构师,7年大数据研发经验,精通大数据生态技术源码;在数据分析方面,机器学习、深度学习方面,也有深入研究。著有《TensorFlow机器学习实战指南》《R语言编程指南:数据分析和可视化》等多本畅销书。

李希沅

前转转公司大数据资深架构师,Hadoop平台负责人,带头研发了公司任务调度平台,即席查询平台等核心平台,曾任东方国信大数据架构师,大数据技术经理,负责《联通全流量查询平台》《联通IP溯源平台》等多个PB级数据知名项目,曾架构管理联通10000+台机器大数据集群,并为中国平安,中国移动等多家企业内训,有丰富的授课经验。

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3. 高级课题公开课:数据分析算法应用之客户流失预警实战!几乎所有企业,都会面临客户流失率问题。实际业务场景中,招揽新客户比维护现有客户的花费大得多(通常5-20倍的差距)。因此,提升客户留存率,对于企业而言是一项非常有意义的事情。十年数据分析老兵,通过一个真实的客户流失率案例,带你理解如何把机器学习预测算法应用到实际中。

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本文分享自微信公众号 - Python爬虫与数据挖掘(crawler_python)。
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