上海職坐標(biāo)數(shù)據(jù)分析課程

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要對象是產(chǎn)品、運營和用戶，其次是市場和客戶。以數(shù)據(jù)為依據(jù)，為產(chǎn)品策略、運營戰(zhàn)術(shù)、用戶研究、市場趨勢、客戶畫像等企業(yè)關(guān)鍵領(lǐng)域提供必要決策支持。金融行業(yè)普遍重視產(chǎn)品與運營層面的數(shù)據(jù)分析，除此之外較為重視對客戶的分析。而對于風(fēng)險、信用、信貸與投資領(lǐng)域的分析則是金融行業(yè)特色，反映出數(shù)據(jù)分析已在金融核心業(yè)務(wù)線上都發(fā)揮著重要作用。下面一起來了解一下：上海職坐標(biāo)數(shù)據(jù)分析課程。

上海職坐標(biāo)數(shù)據(jù)分析課程

第一階段

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師

主要內(nèi)容：Excel基礎(chǔ)、Excel函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、MySQL簡介及安裝配置、MySQL數(shù)據(jù)表管理、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢、MySQL函數(shù)、MySQL基礎(chǔ)操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表等

項目實戰(zhàn)：某公司銷售儀表盤、某APP日報、學(xué)校管理系統(tǒng)、某APP留存分析、公司運營情況分析、咖啡館運營情況可視化分析等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析專員、初級分析師等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析工作

第二階段

數(shù)據(jù)可視化

主要內(nèi)容：Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎(chǔ)操作、Tableau可視化、Tableau案例、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表、Power Service、Power BI項目等

項目實戰(zhàn)：中小學(xué)生健康教育效果分析、P2P小貸平臺風(fēng)險實證分析等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、BI數(shù)據(jù)分析師、可視化數(shù)據(jù)分析師等

第三階段

建模數(shù)據(jù)分析師

主要內(nèi)容：統(tǒng)計學(xué)及統(tǒng)計數(shù)據(jù)、收據(jù)的收集、數(shù)據(jù)圖表表示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計量及其抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、SPSS數(shù)據(jù)分析、SPSS數(shù)據(jù)可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類分析、SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘、SAS數(shù)據(jù)分析等

項目實戰(zhàn)：民生金融數(shù)據(jù)分析項目、連鎖零售業(yè)運營數(shù)據(jù)分析等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析工程師、機器學(xué)習(xí)工程師等

第四階段

Python數(shù)據(jù)處理與機器學(xué)習(xí)

主要內(nèi)容：Python語言基礎(chǔ)、Python高級基礎(chǔ)知識、Python高級特性、IO操作、面向?qū)ο缶幊獭?nèi)建模塊和第三方模塊、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架、Python數(shù)據(jù)分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python機器學(xué)習(xí)等

項目實戰(zhàn)：爬取51job數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析、模擬登錄并抓取知乎問題信息、從登陸到抓取人人網(wǎng)熱門主播圖片、客戶行為細(xì)分與預(yù)測實戰(zhàn)等

可就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析工程師、機器學(xué)習(xí)工程師等

第五階段

大數(shù)據(jù)開發(fā)工具

主要內(nèi)容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用、Hive、Hbase、Scala、Spark等

項目實戰(zhàn)：基于用戶關(guān)系的好友推薦系統(tǒng)、基礎(chǔ)Spark的大數(shù)據(jù)房源畫像等

可就業(yè)崗位：大數(shù)據(jù)分析工程師、AI大數(shù)據(jù)分析工程師等

第六階段

R數(shù)據(jù)分析與挖掘

主要內(nèi)容：R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎(chǔ)、R語言基礎(chǔ)、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等

項目實戰(zhàn)：股票預(yù)測分析、車險購買預(yù)測、貸款風(fēng)險、犯罪率預(yù)測分析等

可就業(yè)崗位：機器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機器學(xué)習(xí)算法工程師等

成為數(shù)據(jù)分析師有什么要求

懂工具：是指掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具。數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，依靠計算器進(jìn)行分析是不現(xiàn)實的，必須利用強大的數(shù)據(jù)分析工具完成數(shù)據(jù)分析工作。同樣，應(yīng)該根據(jù)研究的問題選擇合適的工具，只要能解決問題的工具就是好工具。

懂設(shè)計：是指運用圖表有效表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結(jié)果一目了然。圖表的設(shè)計是門大學(xué)問，如圖形的選擇、版式的設(shè)計、顏色的搭配等，都需要掌握一定的設(shè)計原則。