?數(shù)據(jù)=數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的石油
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1億小時的視頻瀏覽)、自動駕駛汽車每天產(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…據(jù)IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時代2025》報告顯示, 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)時代已經(jīng)來臨, 如何掘金堪比石油的數(shù)據(jù)是所有個人、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)驗小白也可以學(xué),大專及以上學(xué)歷即可,專業(yè)經(jīng)驗不限。
跨領(lǐng)域發(fā)展不受限 :幾乎所有的行業(yè)都會應(yīng)用到數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析師可以在各個領(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
N0.2 深度:商業(yè)分析—>數(shù)據(jù)分析—>大數(shù)據(jù)分析—>數(shù)據(jù)挖掘—>機(jī)器學(xué)習(xí)—>推薦系統(tǒng)—>機(jī)器視覺(選修)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
2、復(fù)合場景學(xué)習(xí)方式全方位輔助學(xué)習(xí)7、全程伴學(xué)N對1專屬答辯群日作業(yè)講解點評
8、獨 家資料閃卡工具書+電子小抄書項目手冊+面試集錦
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項目經(jīng)驗;
二、相關(guān)行業(yè)想漲薪構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)分析知識體系,提升業(yè)務(wù)實戰(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.自動化辦公,用數(shù)據(jù)提升找工作效率;
四、有志于AI方向發(fā)展想要往人工智領(lǐng)域發(fā)展,成為AI專業(yè)數(shù)據(jù)人才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蟆ython關(guān)于excel操作(xlrd庫)、python關(guān)于數(shù)據(jù)庫操作(mysqldb庫)。
?統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ):描述性統(tǒng)計、概率的基本概念、貝葉斯、隨機(jī)變量及其分布、假設(shè)檢驗。
?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)分析:文本清洗函數(shù)、關(guān)聯(lián)匹配函數(shù)、邏輯計算函數(shù)、計算統(tǒng)計函數(shù)、時間序列函數(shù)、excel數(shù)據(jù)分析案例?excel數(shù)據(jù)透視表、圖:數(shù)據(jù)透視表選項卡介紹、數(shù)據(jù)透視表分組、數(shù)據(jù)透視表計算字段、計算項、值匯總、數(shù)據(jù)透視表切片器、多表聯(lián)動、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存儲過程、mysql視圖、sql數(shù)據(jù)分析案例。
?tableau數(shù)據(jù)可視化:tableau安裝、數(shù)據(jù)字段管理、函數(shù)與公式計算、圖表制作、儀表盤制作、tableau數(shù)據(jù)可視化案例。?numpy數(shù)據(jù)處理 :numpy數(shù)據(jù)讀取和存儲、numpy字符串操作、numpy隨機(jī)數(shù)生成、numpy統(tǒng)計相關(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)計模型數(shù)據(jù)分析:評估線性模型、評估時間序列處理、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。
?多年品牌實力,培訓(xùn)更值得信賴
師資團(tuán)隊: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戰(zhàn)項目
合作企業(yè):為騰訊、阿里、HP等公司培養(yǎng)了上百個軟件技術(shù)團(tuán)隊
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自動化測試和Spring全家桶,分布式,全鏈路壓測以及測試平臺研發(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,擅長數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理及 Python 的編程教學(xué)工作。課堂上熱衷于運用現(xiàn)實生活中的例子與社會真實需求,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)致力于打造個性化職業(yè)技能培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺,秉承“讓適合的人,選擇適合的時間、適合的地點、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),實現(xiàn)人生價值,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。
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