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  • 数据分析培训

    2014-08-08 17:49:21
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  • 数据分析培训提纲

    2020-12-13 16:59:12
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    对于想学习大数据相关课程的同学来说,肯定会被网上一大波培训机构的广告弄得眼花缭乱。没关系,今天要和你们分享的就是怎样选择数据分析培训机构以及靠谱的数据分析培训机构有哪些。
    数据分析定义:
    数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
    怎样选数据分析培训机构:
    如何选择适合自己的大数据培训机构?个人觉得每个大数据培训机构都有自己的优势,选择哪一家还是要看你注重些什么,那么应该注重些什么呢?
    第一、授课老师的专业度。选择一位好的老师会让你的学习过程轻松顺利许多。看师资的时候要看老师的经验是否丰富,经验丰富的老师会让你少走弯路。在遇到问题的时候和老师交流起来也会轻松不少。
    第二、上课的方式。大数据是一门非常需要操作练手的技术,选择线下授课的方式是最好的,特别是没有基础或者基础薄弱,又或者自学和自控力比较差的朋友。在选择大数据培训机构的时候一定要注意,线下培训可以缩短你的学习周期,保证你的学习效率。
    第三、是否有项目练手。因为大数据是一门非常需要多练习多操作的技术,所以选择培训机构的时候你要考察下是否有项目可以练手,最终你要面对的还是就业,想要找到好的工作,项目这一块是挺重要的。
    第四、学习环境和氛围。现在已经是大家都可以享受好的学习环境的年代了,如果有好的选择,为什么不选择一家环境舒服,学习氛围良好的培训公司呢?
    第五、班型大小。因为大数据的学习过程中是困难且乏味的,大班普遍情况是人太多,老师不可能照顾到所有学生,所以在选择班型时,应尽量选择小班。
    靠谱的数据分析培训机构有哪些:
    数据分析培训机构现在还是很多的,成都地区的有加米谷大数据、达内等等,重要的是去了解一下课程。
    至于数据分析培训后能做什么,还是很多的
    首先分享一下运营分析师的工作内容,对于绝大多数数据分析师来说,都是将你手中的数据服务于一线的运营同事。具体一点可以理解成你的工作内容可能是:
    报表开发:其他业务部门(如市场营销部、产品部等)会扔一些需求过来,需要数据分析师帮他们做一下常规的日报、周报、月报等;
    数据监控:数据部门经常会根据业务需求,对关键性的指标进行监控(如活跃度指标、转化率指标、留存类指标等),监控不是问题,问题是数据出现波动后的查因及解决方案;
    数据化运营:说白了就是让数据指导运营决策、驱动业务增长。需要将数据分析师与一线运营者的各自优势进行搭配,实现数据功效的最大化;
    输出分析报告:需要数据分析师根据目标项目,整理出一系列相关的分析报告,包括可视化化的数据展现、问题的原因、可执行的行动方案、预期的效果等等。

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  • 但是有不少朋友还在犹豫,不知道应该怎样选择大数据分析培训机构。 个人觉得每一家大数据培训机构都有自己的优势,选择哪一家还是要看你注重些什么,那么应该注重些什么呢? (一)实地考察大数据培训班要看什么 1....

    在这里插入图片描述大数据行业前景光明,不少已经在工作或者大数据毕业的朋友都想投身到大数据行业。但是有不少朋友还在犹豫,不知道应该怎样选择大数据分析培训机构。
    个人觉得每一家大数据培训机构都有自己的优势,选择哪一家还是要看你注重些什么,那么应该注重些什么呢?
    (一)实地考察大数据培训班要看什么
    1.看大数据培训班环境。虽然教学品质才是才是重要的,但如果学员不能习惯培训机构的教学环境,学习效果也会受到影响。
    2.授课老师的专业度。选择一位好的老师会让你的学习过程轻松顺利许多。看师资的时候要看老师的经验是否丰富,经验丰富的老师会让你少走弯路。在遇到问题的时候和老师交流起来也会轻松不少。
    3.看大数据培训班人数。人数当然是越少越好,这样讲师能平分给每个学员的精力就会多很多。
    4.看是否面授。建议学员在选择大数据培训班时,把面授当作一个硬性要求,在之后的学习中,你就会庆幸自己选择了面授班。
    5.看大数据培训班所占比例。有的培训机构,教学课程很杂,众多班级中,大数据培训班寥寥无几,这大致能说明两点:一是培训机构在大数据课程上为半路出家,不够专业;二是培训机构对大数据不够重视,在大数据课程研究上花费精力较少。
    6.是否有项目练手。因为大数据是一门非常需要多练习多操作的技术,所以选择培训机构的时候你要考察下是否有项目可以练手,最终你要面对的还是就业,想要找到好的工作,项目这一块是挺重要的。
    (二)实地考察大数据培训班要问什么

    1. 就业保障。相信只有极少数学员是完全因为兴趣选择学习大数据的,大多学员学习大数据的目的就是能找到一份好工作。
    2. 上课时间。看看培训班安排的上课你是否能接受。这时你要了解大数据讲师的工作时间,遇到特殊的问题有没有机会找到专业的大数据讲师进行辅导等。
    3. 学费问题。大数据面授培训班的学费都不会太便宜,这要学员们做好心理准备。遇到一些特殊情况是否允许退费、学不会是否能够免费重修等问题。
    4. 学习周期。大数据的课程较难,从0基础开始学起的话,至少也要3个月的时间。问好学习周期,方便你安排好接下来几个月的时间安排,避免半途而废。
      加米谷,一家专注于大数据人才培养的机构。有不懂的,欢迎来官网咨询。
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    数据分析培训学习多久?以博学谷的Python数据分析与应用课程为例,学习数据分析只要22课时。那么都学什么呢?内容大概包括了Python数据分析的相关知识。感兴趣的小伙伴可以一起来看看课程介绍。

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    1、哪些人适合学数据分析培训课程

    适合有一定Python基础,想要快速提升且深入学习Python数据分析或者数据可视化的人员使用。简而言之,该课程主要是给有一定基础,想要提升自我能力的学员。

    2、数据分析培训课程有哪些优势?

    (1)本课程采用理论与案例相结合的形式,以Anaconda为主要开发工具,系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。如:数据分析的基本概念,以及开发工具的安装和使用;Python数据分析的常用库及其应用,涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh,较为全面地讲述了Python数据分析技术等。

    (2)本课程涉及的Python数据分析和可视化的学习内容是很丰富的,读者学完后,能够具备以下能力:

    能够全面地掌握数据分析常见库的使用,例如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh库等;能够掌握数据清洗、分组和聚合等常见方法;能够掌握和时间序列、文本序列相关的数据分析;能够结合配套案例,提高动手能力,可以独立对数据进行处理分析及其可视化,真正做到举一反三。

    3、数据分析培训课程学什么?

    第1部分:

    主要是带领大家了解数据分析,包括数据分析产生背景、什么是数据分析、数据分析的应用场景、数据分析的流程、开发工具的基本使用及常见数据分析工具等。通过本章的学习,希望大家能够对数据分析有一个初步的认识,并为后续章节的学习准备好开发环境。

    第2部分:

    主要针对科学计算库NumPy进行讲解,包括创建数组、数据类型、数组运算、索引和切片操作、转置和轴对称、通用函数、使用数组处理数据、线性代数模块及随机数模块等,并结合酒鬼漫步的案例,讲解如何使用NumPy数组参与简单的运算。希望读者能熟练使用NumPy包,为后面章节的学习奠定基础。

    第3部分:

    主要介绍的是Pandas的基础功能,包括数据结构分析、索引操作、算术运算与数据对齐、数据排序、统计计算与描述、层次化索引和读写操作,并结合北京高考分数线的分析案例,讲解如何使用Pandas操作数据。通过对本章的学习,希望大家可以用Pandas实现简单地操作,为后续深入地学习打好扎实的基础。

    第4部分:

    进一步介绍了Pandas的数据预处理,包括数据清洗、数据合并、数据重塑和数据转换,并结合预处理部分地区信息的案例,讲解了如何利用Pandas预处理数据。数据预处理是数据分析中必不可少的环节,希望大家要多加练习,并能够在实际场景中选择合理的方式对数据进行预处理操作, 另外还可以参考官网提供的文档深入地学习。

    第5部分:

    继续介绍了Pandas的聚合与分组运算,包括分组聚合的原理、分组操作、数据聚合及其它分组级运算,并结合运动员基本信息的案例,讲解如何在项目中应用分组与聚合运算。大家在学习与理解的同时,要多加练习,可根据具体情况选择合理的技术进行运用即可。

    第6部分:

    介绍了几个数据可视化工具,包括Python 2D绘图库Matplotlib、绘制统计数据的库Seaborn和交互式可视化的库Bokeh,并结合某年旅游景点的案例,讲解如何使用Matplotlib库绘制图表辅助分析。希望通过本章的学习,读者可以体会到在数据分析中运用可视化的好处。

    第7部分:

    围绕着时间序列数据分析进行了介绍,包括创建时间序列、时间序列的索引和切片操作、固定频率的时间序列、时间周期与计算、重采样、滑动窗口及时序模型ARIMA,并结合预测股票收盘价的案例,讲解了在项目中如何用时序模型对时间序列数据进行预测分析。通过对本章内容的学习,读者应该掌握处理时间序列数据的一些技巧,并灵活加以运用。

    第8部分:

    主要针对文本数据分析进行讲解,包括文本数据分析的工具、文本预处理、文本情感分析、文本相似度和文本分类,并结合商品评论分析的案例,讲解了如何利用NLTK与jieba预处理和分析文本数据。希望通过对本章知识的学习,读者可以理解文本数据分析的原理,以便后续能基于机器学习更深入地去探索。

    第9部分:

    这部分是一个完整的实战项目,用于统计分析当前北京租房的信息,包括数据收集、预处理数据、数据分析,以及利用图表展现数据。希望通过对本章的学习,读者能够灵活地运用数据分析的技术,具备开发简单项目的能力。

    以上就是数据分析课程的学习时间和学习内容介绍,大家还有不明白的地方,可以上博学谷官网咨询在线老师。

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    进入大数据时代以来,企业对于数据分析的要求越来越高,甚至每个岗位都需要具备一定的数据分析能力。而对于大部人而言,仅仅能够通过Excel工具完成基础的数据分析工作。面对比较复杂的数据分析需求的时候,往往无法处理。因此很多人选择通过培训的方式提高数据分析能力。那现在数据分析培训要学习多长时间呢?

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    据了解如果选择面授班的方式学习数据分析培训课程,学习周期大概在4个月左右。而参加在线培训班,学习时间完全可以根据自己的时间来控制。一般情况而言,在线学习数据分析课程学习周期在1-3个月之间。博学谷所有人都能学的数据分析课时目前小编了解到学习数据分析技术的优质课程之一。整个课程建议学习时间不超过3个月。

    本课程由去哪儿网资深数据产品尽力曾津老师以及中国电信北京研究院AI研究中心技术总监钱兵老师共同授课,立足企业真实数据分析场景,将数据分析理念以及晦涩难懂的数据分析理论溶于真实数据分析实战案例中。让同学们在实战中学习数据分析技能,同时应用于实践。

    大家可以通过课程学习到哪些方面的知识呢?

    1、快速根据业务场景和需求进行数据可视化过程,做出表达精准度数据图。这个过程是数据分析实现效果展示的主要方式。

    2、掌握数据清洗、数据规范化等数据预处理的操作流程。数据处理是保障数据分析精准性的重要过程。尤其在大数据时代,海量的多样化的数据如果不经过数据处理所得到的的结果不仅仅偏差会比较大,而其中很多数据种类不同,结构不同,也会大大影响数据分析的过程。

    3、学会使用Excel、SQL、modeler、SPSS、R语言、Python语言进行数据分析和挖掘。这些工具都是在数据分析过程中必备的。只要掌握工具的使用,才能大大提高数据分析的效率。

    4、独立完成数据建模分析、诊断各环节运营数据情况,支持决策,提供策略并推动落地。数据分析最终目的就是实现数据的价值,主要是通过数据研究相应的策略以及制定决策。

    不管数据分析课程学习多长时间,我们的最终目的是通过学习能掌握更多的技术,真正能够应用在企业实战之中。因此选择数据分析课程一定要以实战以及真实应用场景为重点。

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