如何成为数据分析师0基础快速入门到精通
框架：数据规划,数据采集,数据分析,数据决策
工具：数据获取、数据存储与管理、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化
软件：Python、Hadoop、Hive、SQL、ExcelTableau、Spark、SAS、SPSS、MySQLPower BI、MapRe-duce、Sala....
思维：信效度，平衡，分类，漏斗，相关，远近度，逻辑树，时间序列......
思维：信效度，平衡,分类，漏斗，相关，远近度,逻辑树，时间序列....
方法：PEST分析方法、5W2H分析法、4P营销分析法、逻辑树分析法、指标拆分法、对比分析法、漏斗分析法、用户行为分析法、用户生命周期分析法、金字塔分析法....
模型：线性回归,LOGISTIC回归,决策树，随机森林,神经网络....
算法：分类，聚类，关联，序列，异常....
维度：时间,空间,标准,属性.....
适合学习数据分析工程师课程人员
1、大学生：在校大学生或者刚毕业想要学习一门技能提高自己的能力，或者想要找兼职的人。
2、全能型人才：对大数据，人工智能感兴趣希望对自己的能级进行进一步的提升。
3、无业人员：不知道自己想要从事什么工作，但是又想要找到高薪的工作,只等你来。
4、在职转行：对现在的工作不满意，想要寻找更加好的发展空间，期待自己能够涨薪或者提高能力的人。
5、运维转开发：系统运维人员希望转向大数据。
数据分析工程师课程大纲
阶段一：业务数据分析师
主要内容：Excel基础、Excel函数、数据透视表、Excel作图、Excel中的Power BI插件、数据库系统概论、MySQL简介及安装配置、MySQL数据表管理、MySQL数据管理、MySQL数据查询、MySQL函数、MySQL基础操作、可视化、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表等
项目实战：某公司销售仪表盘、某APP日报、学校管理系统、某APP留存分析、公司运营情况分析、咖啡馆运营情况可视化分析等
主要内容：数据分析专员、初级分析师等基础性数据分析工作
第二阶段：数据可视化
主要内容：
Tableau商业智能分析、Tableau基础操作、Tableau可视化、Tableau案例
Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表、Power Service、Power BI项目等
项目实战：中小学生健康教育效果分析、P2P小贷平台风险实证分析等
主要内容：数据分析师、BI数据分析师、可视化数据分析师等
第三阶段：建模数据分析师
主要内容：统计学及统计数据、收据的收集、数据图表表示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、SPSS数据分析、SPSS数据可视化、Logistic回归、主成分与因子分析、聚类分析、SPSS Modeler数据挖掘、SAS数据分析等
项目实战：民生金融数据分析项目、连锁零售业运营数据分析等
可岗位：数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等
第四阶段：Python数据处理与机器学习
主要内容：Python语言基础、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络爬虫、网络爬虫框架、Python数据分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python机器学习等
项目实战：爬取51job数据并进行分析、模拟登录并抓取知乎问题信息、从登陆到抓取人人网热门主播图片、客户行为细分与预测实战等
可岗位：数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等
第五阶段：大数据开发工具
主要内容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大数据仓库应用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
项目实战：基于用户关系的好友推荐系统、基础Spark的大数据房源画像等
可岗位：大数据分析工程师、AI大数据分析工程师等
第六阶段：R数据分析与挖掘
主要内容：R数据分析与挖掘、R基础、R语言基础、向量、函数、Function函数、逻辑、布尔运算符、数组、R作图、R数据挖掘、R数据模型等
项目实战：股票预测分析、车险购买预测、贷款风险、犯罪率预测分析等
可岗位：机器学习工程师、数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等
3项特色服务
1.职场求职秘籍：帮你轻松面对面试
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