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数据时代已经到来,但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺,据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)一份详细分析报告显示:
预计到 2018 年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在 14 万到 19 万之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万!
全世界,企业每天都在创造更多的数据,迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法,仅美国就将面临150,000多名数据分析师的短缺另加150万个精通数据的管理者。换言之,现在入行数据分析师恰逢其时。
◆课程收获◆
大数据的的逻辑与数据思维
通过案例掌握数据分析的方法论与分析流程
了解并掌握大数据分析的主要工具(SQL、R语言、Python)
了解数据可视化的主要方法
了解统计建模与机器学习的主要方法与案例
◆课程老师◆
高老师--师从R语言的发明者之一Ross Ihaka,并协助其进行R语言的二次开发。曾任职政府、电信公司和银行的分析和模型部门,现就职于国际顶级咨询公司大数据咨询部。有十几年的数据分析师从业经验。
精通SAS、R、Python等数据分析软件,主导过多个大数据项目。擅长用最前沿的大数据技术和应用,帮助学生建立数据分析思维能力和对业务场景的总结能力。
◆课程特色◆
1.实战案例:业务场景+建模流程+三位一体的综合教学;
2.课程分级:由浅入深,从基础到高级,科学系统;
3.实操练习:小班教学,小组讨论,逐一指导。
◆课前要求◆
R语言部分
下载安装R
下载安装Rstudio
Python部分
安装Python 3.X
安装Anaconda
安装PyCharm
安装Jupyter
https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html
◆学习方式◆
我们的课程是线上与线下相结合的方式
1.入门学习(视频学习)
报名的学员将会赠送线上学习视频,学员通过视频课程的学习,完成入门学习。
2.实战课程(面授学习)
使用Pyhon与R语言进行基本的数据分析和做图。 通过对课程的学习可以掌握使用Python与R语言进行数据分析的一般流程,并掌握基础的统计理论和统计思想。
3.课程结束后:面授课程视频反复学习3个月
面授课程结束后,学员将得到学习期限为三个月的面授课程视频,您可以线上反复观看。
◆课程内容◆
第一天 | 课程大纲 | 具体内容 |
第一部分大数据背景及数据分析基本逻辑 | 大数据的背景及本质 数据分析的一般逻辑 数据分析师具有的技能及思维方式 数据分析主要的工具介绍 | |
数据库及SQL | SQL与数据库的价值,为什么要学习SQL 数据库的介绍,基本概念 SQL的基本函数 SQL的表关联 实战案例 | |
Python | Python的基本指令及语法 基本的数据结构 数据的获取 Numpy+pandas包的介绍 | |
R语言 | R语言的基本语法 R语言数据结构 数据读取 主要的包应用 |
第二天 | 课程大纲 | 具体内容 |
数据可视化 | 数据可视化的基本逻辑 案例介绍 使用R语言进行数据可视化的基本方法 使用Python进行数据可视化的基本方法 | |
探索性数据分析(EDA) | 探索性数据分析的一般流程 案例介绍 使用R语言进行探索性数据分析的基本方法 使用Python进行探索性数据分析的基本方法 | |
统计建模以及机器学习的主要方法介绍 | 有监督学习介绍:逻辑回归、决策树、随机森林等 无监督学习:聚类算法 时间序列 神经网络 | |
机器学习实战案例 | 机器学习的一般流程 案例介绍 使用R语言或者Python建立分类模型 |
◆课程证书◆
学员培训后经考核合格可获得《机器学习实战课程》证书。该证书表明持有者已通过相关培训和考核,具备相应的专业知识和数据分析技能。可作为聘用、任职和晋升的重要学习证明。
◆推荐就业◆
学习考核的优秀学员,会推荐到互联网,金融和咨询等企业就业。
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