2766-刘同学-python数据分析-就业:是 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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价格: 免费

【2766】【刘同学】

【个人情况】:学员目前在职,从事数据分析岗位,目前已经接触到SQL+BI工具,但用的不深,建议把SQL多学多练下。学员目前BI工具已经使用到了Tableau了,课程里的其他BI工具可以跳过的。另外Python的基础比较薄弱建议,学员多学习多练习下。数据科学库这部分在数据分析中用的挺多,建议这部分好好掌握下。另外学习课程中的后期会有机器学习的内容。可以选择学习,如果有需要或者感兴趣可以学习了解下。但Python+数据科学库+数据库+Tableau必须要会

【学习目标】:已经在职。打算提升自己的技术能力。

【备注】:

【学习方向】:Python数据分析

【是否需要就业】:否

【目标就业地点】:

【课程学习顺序】:如学生有特殊要求,比如需要紧急完成论文,学习哪个阶段的内容。可以在该阶段下写上需要先学习的内容(可以按照阶段前面的数字进行标号)。方便学生和复审老师明确学习顺序。

(按照顺序学习即可,有问题随时跟老师联系调整)

【学员课程安排】:有任何疑问,在群里随时艾特或者ding教务老师和电话测评的老师!尽快解决,达到当前阶段没有疑问为止。

 

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【第1阶段】:数据分析阶段

【监督方式】:弱监督

「第1章」:数据分析思维篇

课程名称:【27434】【数据分析-思维分析逻辑「自由式学习」】

课程内容:该课程主要分析了国企、BAT、小型企业等的数据分析工作的模式,讲解了电商、游戏、互联网、传统销售等行业的案例分析、讲解了指标体系的搭建(路径、竞品、营销、用户增长、问题定义等)、撰写分析报告、AB测评、数据仓库研究、用户研究等。刚听的时候可能有点不太好理解,可以暂时跳过,后期再回头好好看下。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第2阶段】:机器学习阶段

【监督方式】:弱监督

「第1章」:机器学习基础篇

课程名称:【728】【机器学习---导论「自由式学习」】

课程内容:主要是把数据分析和机器学习关联上,也就是把算法入门应用到数据分析上。这部分也是有点不太好理解,可以暂时跳过,后期再回头好好看下。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第3阶段】:基础阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:编程语言篇

课程名称:【22207】【Python_Pyhton基础语法(QZ)「解锁式学习」】

课程内容:必须要会。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:数据库基础篇

课程名称:【733】【数据库_Mysql基础「自由式学习」】

课程内容:必须要会。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第3阶段】:数据科学库阶段

【监督方式】:强监督

「第1章」:数据科学库篇

课程名称:【14282】【机器学习-数据科学库(HM)「解锁式学习」】【9】天

课程内容:主要是numpy+pandas+matplotlib。在数据分析方向中用的还是很多的。要掌握好的。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 



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【第4阶段】:数据科学库项目阶段

【监督方式】:弱监督

「第1章」:数据科学库篇

课程名称:【19638】【数据分析项目-合集「自由式学习」】【2天】

课程内容:这个课程和上面的数据科学库主要讲解的是python的几个常用的库,里面是padnas、numpy这些,数据分析常用的库。这个建议上手练习,这个结合excel啊这些可以处理文件的。

其实数据分析在实操上,最主要的不是代码,而是对数据的处理思路问题,了解业务之后,知道要得到什么数据,然后去进行处理,这个就是学习的处理手段。

可以多加练习。需要其他的更多的练习的话 可以联系老师,在群里发就好

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第4阶段】:数据分析阶段

【监督方式】:弱监督

「第1章」:数据分析工具篇

课程名称:【28600】【3、数据分析-Power BI智能分析「自由式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了数据仓库应用方法,数据建模以及汇总规则、初级综合应用案例、客户行为分析案例、快消行业分析案例、电商互联网分析案例、进销存分析案例、市场数据分析应用案例、商业智能拓展综合案例、BI串讲等知识点。目前已经开始使用Tableau,所以这部分可以跳过的。如果有兴趣可以查看下了解下的。

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:数据分析基础篇

课程名称:【28603】【4、数据分析-统计基础「自由式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了集中趋势、离散测度、均值、中位数、众数、方差等、点估计、区间估计等相关的知识、统计理论原理(假设验证、三个T验证、方差)等知识点

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第3章」:数据分析进阶篇

课程名称:【28616】【9、数据分析-机器学习第一阶段「自由式学习」】

课程内容:KNN、聚类分析,决策树、决策树案例,回归相关的分析,关联规则、协同过滤,推荐系统案例、集成算法、SVM、神经网络、数据预处理和特征工程、XGBoost、XBoost案例

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第4章」:数据分析进阶篇

课程名称:【28617】【10、数据分析-机器学习第二阶段「自由式学习」】

课程内容:KNN、聚类分析,决策树、决策树案例,回归相关的分析,关联规则、协同过滤,推荐系统案例、集成算法、SVM、神经网络、数据预处理和特征工程、XGBoost、XBoost案例

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第5章」:数据分析进阶篇

课程名称:【28615】【11、数据分析-机器学习第三阶段「自由式学习」】

课程内容:KNN、聚类分析,决策树、决策树案例,回归相关的分析,关联规则、协同过滤,推荐系统案例、集成算法、SVM、神经网络、数据预处理和特征工程、XGBoost、XBoost案例

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

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【第5阶段】:数据分析阶段

【监督方式】:弱监督

「第1章」:数据分析工具篇

课程名称:【28613】【12、数据分析-Tableau智能分析「自由式学习」】

课程内容:该课程主要讲解Tableau的产品简介、Tableau应用的小技巧、筛选器、按照类别分析、创建工作表、饼图分析、仪表盘等功能

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第2章」:数据分析工具篇

课程名称:【28607】【13、数据分析-SPSS智能分析「自由式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了SPSS的安装使用以及各种功能的应用讲解,搭配案例

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第3章」:数据分析项目篇

课程名称:【28606】【14、数据分析-评分卡项目「自由式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了信用风控中的评分卡项目,其中讲解了行业介绍,从什么是评分卡,信用风险评级模型开发流程,信用评分卡考虑因素等理论进行讲解。讲解了数据从何入手,客户生命周期,客户关系管理,CRM的手段和目的,客户信息等知识。讲解了业务场景定义。讲解了项目介绍,项目实现,从读取数据、去除数据重复行、缺失值处理、异常值处理等特征工程的建立到建模、生成评分卡、模型评估、新数据预测分析、模型监控等详细讲解了改项目的整体流程

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

「第4章」:数据分析项目篇

课程名称:【28602】【15、数据分析-文本挖掘项目「自由式学习」】

课程内容:该课程主要讲解了神经网络的基本知识、然后讲解电商案例的整体结构、以及电商案例的市场分析、电商案例的指标实现和分析、以及文本的探索和预处理、舆情分析案例的实现等等知识点,从行业到技术再到分析

                    ---考核---(可选择,联系教务老师)

 

 

【简历辅导阶段】

写出来初版的简历,然后老师进行建议,再次修改简历。简历合格,进行模拟面试。沟通面试问题等,具体事宜,到该阶段之后联系相应的教务老师进行安排。

 

【时间安排】:

学员可以自主安排学习时间。具体的时间可以灵活调整。

【相关规定】:

(1)每天完成今日学习任务,提交相应的csdn或者是有道云笔记之类的链接到每日作业中。老师会进行审核,每个阶段结束,进行阶段测评,测评通过,提交老师发布的通过截图到下一个课程的第一节的阶段卡点之后,方可进行下一章内容的学习。

(2)每个章节结束,如果觉得吸收比较乱,知识点多,可以进行xmind脑图的构造一下整体的思路!

(3)项目阶段,需要录制或者文档落地针对做过的项目的自述!

(4)每天必须按计划完成任务,临时有事需在日报中说明情况即可,长期请假请联系教务老师。

(5)考核不通过需要缴费补考,50元是第一次,每次增加50元,200元封顶(此项如有疑问,可以联系教务老师进行更改)。

【参考博客】:第二天早晨八点半,会有拜师晨报提醒。当中有学生优秀博客,可以查看学生的排版

【监督相关说明】:

弱监督:不需要每天提交作业,直接可以解锁课程,适合于自制力能力强的。

强监督:需要学习完一个课程通过管理员解锁才能继续学习下一个阶段,适合于自制力不够强,已经参加工作的学员。

【工作安排】:

(1)、批改作业,环境安装!还有学习过程中有不会的问题的话,艾特软件安装以及基础答疑老师!

(2)、学习过程中如果有什么问题和疑问,可以艾特答疑老师!

(3)、如果计划需要更改,可以群里艾特我和跟你电话测评沟通的老师进行沟通!

(4)、如果有什么方向上面的疑问,可以艾特相关的答疑老师和计划制定的老师!

(5)、如果不知道找哪位老师的话,或者问题比较紧急的可以艾特教务老师进行处理,或者有什么意见和建议(直接私聊教务老师)!教务老师会进行受理!