金融行业需求数据分析的工作有很多例如:建模师/统计员、业务分析师、数据分析员等均是高薪的职业。
各行各业均需要大数据分析/数据化运营专业人才
金融行业需求数据分析的工作有很多例如:建模师/统计员、业务分析师、数据分析员等均是高薪的职业。
事业单位也是需要数据分析的例如:分析单位预算、分析资产/负债以及各部门资产使用情况等。
旅游业使用数据分析也是需要一定的步骤的:预测、市场细分、关注竞争者、运营策划等等均需要数据支持。
保险行业需求数据分析的工作有很多例如:业务分析师、数据分析员以及其他分析岗位均是高薪的职业。
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数据分析市场以年均61.1%的复合增长率高速增长,到2018年数据分析市场超过2亿,人才需求超过270万
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第一阶段 Excel数据分析
第二阶段 数据库管理
第三阶段 Power BI商业案例
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第四阶段 Tableau商业智能分析
第五阶段 Python编程基础
第六阶段 Numpy科学计算库
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第七阶段 用Python进行数据清洗
第八阶段 Matplotlib数据绘图
第九阶段 数据分析小项目实战
第十阶段 Python网络爬虫
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第十一阶段 数据挖掘数学基础
第十二阶段 SPSS软件基础
第十三阶段 机器学习入门
第十四阶段 机器学习进阶
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Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。
主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。
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学员流失率高,没有转介绍
没有针对0基础学员的课程,无经验的学员学起来费劲
无出版书籍,借其他机构书籍参考
刚成立的教学品牌,无口碑,无经验
仅有讲师授课,不关心学员学后问题
实战经验倾囊相授,多方位培养学员
主导设计了百万级用户的在线问诊平台---健康乐,项目架构设计,Android app端架构设计(www.jiankangle.com) 2015年由中国数字医疗网(HC3i)联合中关村移动互联网产业联盟移动医疗专委会(ZMH)共同发起的 “年度最具潜力医疗/健康APP评选”,健康乐荣登榜单。
刘老师
老男孩Python学科金牌讲师,多年一线运维和开发经验,追求极致的技术分享者,被技术耽误的相声演员。
对云计算、分布式存储ceph及Python相关有较深研究,曾任某上市公司云计算部门主管,参与设计了上千台规模的私有云平台,致力于提高OpenStack平台自动化程度。
Egon
精通python语言,广泛涉猎Go,Java,JavaScript等技术领域。对高可用,高性能等软件架构有深入了解,熟练掌握精通Python,golang,php及运维工作,拥有多年的开发和运维经验。之前就职于某大型长租公寓集团,负责公司内部整体的公有云,私有云,混合云及容器云的搭建及维护,对企业内部整体的分布式监控,大型容器集群维护拥有独到见解。讲课幽默有深度!
陈老师
多年IT教学经验,学霸科班出生,精通Python、MySQL、Django、Flask、FastAPI等多种主流Python Web框架,掌握HTML5、JavaScript、Object-C等多门语言 热爱研究技术源码、教学诙谐幽默、讲解知识点生动易理解,学生遍布各大知名互联网公司。
Jason
多年大型项目实战经验, 擅长高并发,高可用,大数据量处理平台的搭建。 具备丰富的的软件设计和开发经验,主持开发过多个产品,曾负责和参与游戏领域头部平台「租号玩」的搭建和产品需求的迭代。具有丰富的软件开发和项目管理经验,精通Python、PHP、JavaScript、MySQL以及全文搜索引擎Elasticsearch等技术。具有丰富的教学经验,授课思路清晰,风趣幽默,通俗易懂。
李老师
精通Android. IOS. OC,SWIFT,UIKIT、 python等主流开发语言 ,有完整的教育体系和授课技巧.5年以上实战教学培训经验,为多家互联网公司实施python和IOS定制化培训。
其中负责对.上海通用汽车(长期返聘)、北京移动、上海移动 (长期返聘).福州电信(长期返聘)、诺基亚贝尔、SAP上海、SAP北京、复深蓝、中软、微创、花旗,新致进行技术培训。
吉老师
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(2)0基础没有经验的小白,入门学习一门技术不是问题。
(3)应/往届大学生,IT“高龄”人群(28-45岁),择业就业的优选。
当然可以学而且比男生更好找工作,愈发受到企业青睐。原因是为了平衡男女比率失衡,大多数互联网公司会优先录用女性运维人员,比如点评、腾讯数据分析师都有女孩子,而且都是数据分析界的大神。
数据分析相对来说不难,但是可能会需要有一些python的基础,因为涉及到数据表的处理。其相对编程技术而言,就显得简单得多。只要了解了基础,就不需要额外的语言使用,只需要记下来就可以通用。
没有年龄限制(18-45岁之间均可),数据分析相对而言是一个类似于银行出纳人员,工作时间越久经验越丰富,而且没有年龄的限制,现在很多公司还有40多岁的数据分析师。
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