发布时间:2016-06-03 15:59:59 热度:32
第一部分 《数据分析师基础理论》 大纲简介: 行业分析,常用方法, 统计基础,Excel数据分析。 预期效果: 统计概率知识,数据库,SPSS数据分析应用 第二部分 数据库 大纲简介:数据库基础知识知识,了解SQL/ORACLE操作 预期效果:熟悉一款数据库软件,能进行脚本、存储过程编写等 第三部分 《数据可视化》
大纲简介: 数据可视化基础 Tableau等数据可视化的利器 |
第四部分 《SPSS/SAS数据处理技术》 大纲简介: 数据的录入、整理、清洗、处理、分析、输出、解读等。 预期效果: 掌握一门专业数据分析软件, 会使用软件进行数据处理及分析。 |
第五部分 《数据建模分析》 大纲简介: 数据建模,方差、回归、分类、主成份、因子、聚类、多元、时间序列等数据分析模型,数据可视化,结果输出及解读。 预期效果: 熟悉各模型应用环境,学会自行建模分析,*完成数据分析工作,并能输出图表解读数据现实意义。 第六部分 《 数据挖掘工具》 大纲简介: R语言, Matlab语言等高级语言分析建模。 预期效果: 熟练掌握 R语言的应用 第七部分 《大数据Hadoop的应用 》 大纲简介: Hadoop的构架,Hadoop与 R语言的结合 |
第八部分 《案例分析及业务应用》 大纲简介: 电信,金融,电商,零售等实际案例分析;BI、文本挖掘、大数据、智慧城市等前沿技术。 预期效果: 通过真实案例举一反三, 熟悉整个数据分析流程;了解前沿技术,增强业务与技术对接能力。 第九部分 编程语言 预期效果 对其所学过的编程语言进行强化,初步达到企业工作要求
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