成都數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

?數(shù)據(jù)=數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的石油

我們每秒生成1.7MB的數(shù)據(jù)量、普通互聯(lián)網(wǎng)用戶每天產(chǎn)生1.5GB的數(shù)據(jù)量、F a c e b o ok每天產(chǎn)生4PBPB的數(shù)據(jù)量（包含100億條消息、3.5億張照片以及1億小時(shí)的視頻瀏覽）、自動(dòng)駕駛汽車每天產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)量、智慧工廠每天產(chǎn)生1PB的數(shù)據(jù)量

每時(shí)每刻，我們都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)：微信聊天、地鐵刷卡、 銀行存儲(chǔ)…據(jù)IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時(shí)代2025》報(bào)告顯示， 全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將從2018年的33ZB增長到175ZB， 以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代已經(jīng)來臨， 如何掘金堪比石油的數(shù)據(jù)是所有個(gè)人、企業(yè)和國家的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

?數(shù)據(jù)分析師

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，國內(nèi)數(shù)據(jù)分析人才出現(xiàn)了供不應(yīng)求的狀況，數(shù)據(jù)分析師更是被媒體稱為“未來Z具發(fā)展?jié)摿Φ穆殬I(yè)之一”。有媒體報(bào)道，美國的數(shù)據(jù)分析師平均年薪高達(dá)17.5 萬美元，而國內(nèi)頂 尖互聯(lián)網(wǎng)公司，數(shù)據(jù)分析師的薪酬可能要比同一個(gè)級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業(yè)重視。

人才缺口大：根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2023年中國大數(shù)據(jù)行業(yè)的人才需求規(guī)模將達(dá)到250萬，2025年前大數(shù)據(jù)人才需求仍將保持30%-40%的增速，需求總量在3000萬人左右。

入學(xué)門檻低：零經(jīng)驗(yàn)小白也可以學(xué)，大專及以上學(xué)歷即可，專業(yè)經(jīng)驗(yàn)不限。

跨領(lǐng)域發(fā)展不受限  ：幾乎所有的行業(yè)都會(huì)應(yīng)用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師可以在各個(gè)領(lǐng)域就業(yè)。

職業(yè)壽命長  ：受外部業(yè)務(wù)影響相對較小，職位相對穩(wěn)定，經(jīng)驗(yàn)越豐富，越受用人企業(yè)青睞。

性別無歧視  ：數(shù)據(jù)分析工作必須報(bào)以認(rèn)真嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度，女生的性格從事數(shù)據(jù)分析是非常適宜的

薪資較高  ：職友集數(shù)據(jù)：2023年全國數(shù)據(jù)分析師平均工資超過￥19.8K,其中20K-30K工資的占比最多，達(dá)20.7%。

?數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展道路

前期發(fā)展：結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、金融、科技、城市管理等方向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，成為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師。

后期發(fā)展：數(shù)據(jù)挖掘工程師、Python數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI工程師。

?4大課程特色

N0.1 廣度：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 + 商業(yè)智能BI + 可視化數(shù)據(jù)分析 + Python數(shù)據(jù)分析 + Hive大數(shù)分析+人工智能 30+項(xiàng)目案例全程貫穿 + 五大企業(yè)級商業(yè)數(shù)據(jù)分析案例剖析精講

N0.4 就業(yè)：就業(yè)面廣，即可以從事BI、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的管理線，也可以從事Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)的技術(shù)線

?9大培訓(xùn)特色

1、科學(xué)的人才培養(yǎng)體系助你晉升職場“薪”貴

7、全程伴學(xué)N對1專屬答辯群日作業(yè)講解點(diǎn)評

一、零基礎(chǔ)想入行想從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)，獲得高 薪Offer

1.專業(yè)不受限，崗位薪資高；2.0基礎(chǔ)就能學(xué)，學(xué)完就能用；3.能寫在簡歷上的真實(shí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；

二、相關(guān)行業(yè)想漲薪構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)分析知識(shí)體系，提升業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)能力

1.擺脫“人肉取數(shù)機(jī)器”，突破薪資瓶頸；2.擁有更開闊的業(yè)務(wù)視角，提升職場競爭力；3.滿足大廠數(shù)據(jù)分析能力模型，斬獲高薪Offer；

三、提升自己想轉(zhuǎn)行想要拿到大廠高薪Offer，成為業(yè)務(wù)操盤手

1.不拍腦門，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策；2.搭建核心指標(biāo)體系，抓住業(yè)務(wù)核心體系；3.自動(dòng)化辦公，用數(shù)據(jù)提升找工作效率；

1.不拘泥于現(xiàn)況，擠進(jìn)人工智能領(lǐng)域；2.成功轉(zhuǎn)型AI行業(yè)數(shù)據(jù)高端人才；3.站在數(shù)據(jù)頂 端，薪資不可估量；

?python基礎(chǔ)：python課程的目的、使用JupyterLab、python數(shù)據(jù)類型、元組、列表、字典、python分支結(jié)構(gòu)、python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)、pthon循環(huán)結(jié)構(gòu)、python面向過程函數(shù)操作、python面向?qū)ο?、python關(guān)于excel操作(xlrd庫)、python關(guān)于數(shù)據(jù)庫操作(mysqldb庫)。

?統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：描述性統(tǒng)計(jì)、概率的基本概念、貝葉斯、隨機(jī)變量及其分布、假設(shè)檢驗(yàn)。

?數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)分析核心思維、數(shù)據(jù)分析思維技巧、業(yè)務(wù)分析指標(biāo)、AARRR模型。

?數(shù)據(jù)分析師職業(yè)分析：數(shù)據(jù)分析師技能要求、數(shù)據(jù)分析師職業(yè)發(fā)展方向

?excel數(shù)據(jù)透視表、圖：數(shù)據(jù)透視表選項(xiàng)卡介紹、數(shù)據(jù)透視表分組、數(shù)據(jù)透視表計(jì)算字段、計(jì)算項(xiàng)、值匯總、數(shù)據(jù)透視表切片器、多表聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)透視圖。

?sql數(shù)據(jù)分析：mysql數(shù)據(jù)庫客戶端工具、庫語句、mysql約束、mysql數(shù)據(jù)插入、sql文件使用、sql函數(shù)、sql正則表達(dá)式單表查詢、單表查詢 、多表查詢、關(guān)聯(lián)查詢、更改數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、mysql事務(wù)、mysql存儲(chǔ)過程、mysql視圖、sql數(shù)據(jù)分析案例。

?numpy數(shù)據(jù)處理 ：numpy數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)、numpy字符串操作、numpy隨機(jī)數(shù)生成、numpy統(tǒng)計(jì)相關(guān)函數(shù)、?numpy線性代數(shù)、numpy數(shù)據(jù)處理案例。

?pandas數(shù)據(jù)分析：pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、index對象、series索引操作、dataframe索引操作、pandas索引操作、pandas文件讀寫、pandas數(shù)據(jù)分析案例。

?scipy數(shù)據(jù)分析：scipy基本功能、scipy整合、scipy優(yōu)化、scipy插值、scipy線性代數(shù)、scipy數(shù)據(jù)分析案例。

?sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)、sklearn回歸、sklearn降維、sklearn分類、sklearn聚類、sklearn數(shù)據(jù)分析案例。

?statsmodels統(tǒng)計(jì)模型數(shù)據(jù)分析：評估線性模型、評估時(shí)間序列處理、評估方差分析、statsmodels數(shù)據(jù)分析案例。

?matplotlib數(shù)據(jù)可視化：什么是matplotlib、matplotlib設(shè)置、柱狀圖繪制、散點(diǎn)圖繪制、直方圖繪制、矩陣?yán)L制、子圖使用、matplotlib數(shù)據(jù)可視化案例。

?seaborn數(shù)據(jù)可視化：什么是seaborn、常用統(tǒng)計(jì)圖形繪制、seaborn數(shù)據(jù)可視化案例。

?pyecharts數(shù)據(jù)可視化：pyecharts安裝和配置、常用統(tǒng)計(jì)圖形繪制、3D柱狀圖繪制、熱力圖繪制、網(wǎng)絡(luò)圖繪制、pyecharts數(shù)據(jù)可視化案例。

?多年品牌實(shí)力，培訓(xùn)更值得信賴

師資團(tuán)隊(duì)：集教研與教學(xué)為一體，總監(jiān)級專業(yè)講師領(lǐng)銜授課

課程優(yōu)勢：涵蓋主流數(shù)據(jù)分析技術(shù)、工具搭配更多的熱門實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

合作企業(yè)：為騰訊、阿里、HP等公司培養(yǎng)了上百個(gè)軟件技術(shù)團(tuán)隊(duì)

就業(yè)成果：每年可輸送多名IT人才，學(xué)員入職多家招聘合作企業(yè)

?選對好老師，成就高 薪夢

姜老師/數(shù)據(jù)分析講師

北京航天航空大學(xué)在職碩士，中興通訊PTN工程師，對軟件集成及數(shù)據(jù)分析有深入的理解，擅長python可視化開發(fā)，精通Devops自動(dòng)化測試和Spring全家桶，分布式，全鏈路壓測以及測試平臺(tái)研發(fā)工作

唐老師/BI可視化分析講師

兩年職業(yè)IT技術(shù)培訓(xùn)背景，兩年BI商業(yè)智能教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，擅長數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理及 Python 的編程教學(xué)工作。課堂上熱衷于運(yùn)用現(xiàn)實(shí)生活中的例子與社會(huì)真實(shí)需求，去分析教學(xué)需求以及所需技術(shù)和技能

?關(guān)于我們

成都博為峰培訓(xùn)致力于打造個(gè)性化職業(yè)技能培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，秉承“讓適合的人，選擇適合的時(shí)間、適合的地點(diǎn)、適合的老師，學(xué)適合品類的課程”的理念，致力于為更多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場新人提供個(gè)性化的職業(yè)技能提升方案，在商業(yè)不斷創(chuàng)新、技術(shù)不斷迭代和機(jī)遇不斷涌現(xiàn)的時(shí)代里，能夠持續(xù)提升職場競爭力，達(dá)成職業(yè)奮斗目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)人生價(jià)值，成為自己想成為的人，做自己想做的事，擁抱更美好的職業(yè)未來。