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大数据分析专业学习课程

2018-10-08 10:43 来源:未知 编辑: admin 点击:
导读谈起大数据,知晓它的人,都会说,势头猛,高科技,待遇好,迫不及待想一头扎进来。从接触大数据到现在,我们看到了 大数据分析 的兴起和人才的紧缺,国家政策的大力倡导,以及
谈起大数据,知晓它的人,都会说,势头猛,高科技,待遇好,迫不及待想一头扎进来。从接触大数据到现在,我们看到了大数据分析的兴起和人才的紧缺,国家政策的大力倡导,
以及未来的潜在趋势。大数据主要的三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

科多大数据,作为国家大数据人才培养基地、全国工业和信息化人才培养工程基地、中国智慧城市大数据创新联盟企业大数据人才委托培养基地,拥有来自企业的大数据总架构师、
国家大数据标准制定专家组成员、电子科技大学大数据研究中心专家组成的强大师资团队,有着独立研发并且获得2016年度全国大数据人才培养唯一优秀课程方案奖的大数据课程体系。

优秀课程方案—大数据分析课程安排:

第一阶段:数据分析方法 + Excel
1. 难易程度:一星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):32课时
3. 主要技术包括: Excel 做常规分析,透视表,函数。常见分析方法,因果分析,结构分,矩阵分析,比较分析 等。
4. 描述如下:
很多人都会觉得自己会分析,根据以往经验,给一个数据就可以做一个图表。不过当你作为一个分析师的时候,就需要对自己更高的要求,需要系统全面的掌握分析方法。在分析问题
的时候,比普通人考虑的更加全面和系统,体现出自己的专业性。Excel 作为常用分析工具,其中的透视表,录制宏,可以极大的提高工作效率。Excel 也是做分析周报,月报用于展示
与人沟通交流最常用的数据处理分析工具,每天由大数据高级分析师亲自带领大家进行任务分解分析再次深入理解。

第二阶段:经济管理 和 市场营销
5. 难易程度:二星
6. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):48课时
7. 主要技术包括: 供应链管理,项目管理,企业战略分析
8. 描述如下:
先学习定性分析,能够从宏观上对分析对象做一个整体分析。分析师是一个计算机、统计学、经济管理交叉学科,不仅需要具备数学相关的知识,具备系统的运营管理知识同样重要。
在互联网公司分析师是为运营和管理提供决策支持的。在任何行业的运营,管理的经济学原理都是来自现有理论知识。分析师具备了扎实的经济管理相关知识,才能给举一反三,灵活
运用于运营分析报告,和市场分析报告,提出建设性的建议。这里的分析主要是归纳分析,定性分析,对后续阶段学习打基础也很重要,由大数据高级分析师对实际案例进行沟通分享,
学员可以更加深入对比自己完成的相关任务离实际要求差距还有那些。
 
第三阶段:SPSS+ 市场研究
9. 难易程度:四颗星
10. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):48课时
11. 主要技术包括: SPSS 回归相关分析,数据预处理,描述性统计,时间序列,聚类分析,判别分析,对应分析,因子分析
12. 描述如下:
在定量分析中,市场调研中有90%以上的统计软件都是SPSS,由于其界面友好输出结果直观,而且其中很多功能模块都是针对市场研究工作而设计的,比如对于分析,因子分析。能通
过定性或者定量分析,回答运营管理中的问题。比如竞品分析,用户体验,新产品开发,产品定价,市场机会分析,产品生命周期管理。SPSS也是分析岗位需要具备的基本功,培养分
析思维和分析能力,学习以后达到分析师的基本岗位需求,该阶段课程针对大数据分析师岗位属于重要课程。大数据高级分析师亲自传授自己的经验,让学员可以提前进入到工作状态,
完成自己任务同时清楚知道自己的不足地方,并且大数据高级分析师带领学员进行更深入的学习。 



第四阶段:数据产品设计+MySQL + Tableau Sever
1. 难易程度:四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):56课时
3. 主要技术包括:数据库与表操作,数据库查询,数据库原理, 数据仓库设计逻辑,数据仓库元数据管理表,数据可视化,动态仪表盘,BI服务器 网络设计,用户CRM系统与标签。
4. 描述如下:
    无论是使用Excel还是SPSS做分析,都需要每次导出数据做重复操作,通过邮件的方式与人共享。在互联网和金融领域,对于数据的准确性和实时性提出了更高的需求。各个部门
对于数据不同的需求,这个时候自动化报表系统(商业智能 BI)成为解决这个问题的重要方式。通过搭建数据仓库和BI服务器,实现报表自动化,智能化,动态展示,自动更新。数
据产品不仅仅是统计分析技术,IT技术的堆砌,更加是营销运营思维的产品化,让计算机和程序代替人工作,把人的精力转化到能够直接产生价值的营销和运营上来。

第五阶段:数据挖掘 + Python
1. 难易程序:五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):56 课时
3. 主要技术包括:数据挖掘装备ETL过程,数据挖掘算法(聚类,SVM,关联,时间序列,决策树,RFM,贝叶斯网络),OPP,Python 爬虫,pandas,matplotlib
4. 描述如下:
数据挖掘已经不是什么新鲜的东西,作为高级分析师必备的技能。人工智能的发展,使得Python成为超过R语言的一个数据挖掘和分析利器,特别是在金融领域。有了Python和数据
挖掘的配合,就打通了通往高端金融分析师的任督二脉。Python 通过爬虫,可以实现竞争对手数据抓取入库,实现过股票交易数据更新入库,获得分析所需要的素材。机器学习已经
广泛用于风控,CRM,金融,银行,投资 领域。大数据高级分析师带领大家深入分享相关内容。
 
第六阶段:互联网数据产品与运营
1. 难易程序:三颗星
2. 课时量(技术知识点):56课时
3. 主要技术包括:网站流量分析,百度统计与GA、商品分析、产品分析与用户体验、移动端运营、网络营销、渠道分析与ROI、PC端运营、游戏分析与运营、用户营销与CRM
4. 描述如下:
如果只会各种理论,算法技能,那么你就是一个分析专员。数据分析分很多领域,有零售,互联网,金融,算法,大数据等。学习本课程学习,相关行业的运营营销与管理经验。学习以
后可以直接胜任 零售、市场研究、互联网行业分析工作,可以为从事金融分析方向铺平道路。互联网行业机会多,工资待遇较高,工作比较自由,一般推荐首选互联网行业。大数据方向
是偏开发,请咨询相关课程。算法方向一般都是计算机和数学科班出生的硕士研究生,不适合短期培养成才。互联网行业可以大致分为,互联网金融,O2O,游戏,电商,工具,媒体。

第七阶段:就业职场与完整大型项目设计
1. 难易程序:二颗星
2. 课时量(技术知识点):24课时
3. 主要技术包括:面试与职场同事相处,情商与沟通方式。针对现在市场的某个互联网产品做市场分析,竞争品类研究,制作分析报告。规划分析指标和体系,设计数据仓库逻辑,BI产品规划与实施文档。
4. 描述如下:
学习万所有课程,在技术层面已经能够胜任分析工作。在工作一句话叫做“做事先做人”,公司咋招聘人的时候,能力是一方面,在沟通管理,自我认知方面不能有明显的缺陷。本课程将分享
分析师在工作中如何与人愉快的相处,愉快的沟通,愉快的生活。能够和其他部门同事或者自己的上下级愉快的沟通,并且有良好的职业素养。只有和大家都相处愉快,才能够稳定的待下去,
实现公司目标的同时,实现自身目标。并让学生能够独立完成一个大型项目的各个阶段,嫣然一副高级分析师的姿态,傲视群雄。



科多大数据是工信部教育与考试中心指定的大数据人才培养基地,大数据工程师认证机构;是中国智慧城市大数据创新联盟副理事长单位;是贵阳大数据交易所的会员单位;是成都大数据
产业创新联盟会长单位;母公司勤智数码是中国大数据企业50强,老师来自于国家大数据标准制定组成员,参与过国家大数据标准制定,参与过崇州市的大数据项目,是企业里面总架构师!学习过程中全程穿插大数据实战项目,让学员充分练手!



 温馨提示:大数据分析就业班随到随学!科多大数据专注于大数据培训,针对不同学员情况,开设有大数据零基础班和提高班,目前有能力真正做大数据技术培训的机构很少,
这对老师的资历要求较高!欢迎各位同学前来比较!

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