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上海数据分析培训班学费一般是多少?

发布时间:2022-06-17 09:54:52来源:尚训网综合

大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

为什么选择学习大数据开发课程?
  • 01
    缺口较大
  • 02
    需求量大
  • 03
    高薪纳才
大数据课程适合对象
  • 01

    应届毕业生

    缺乏工作经验和技能,对未来没有明确的规划,求职压力大,期望通过学习提高技能以及就业竞争力的人员。

  • 02

    计划转行人员

    目前工作待遇不理想,上升空间有限或已进入职业瓶颈期,想要突破转行的人员。

  • 03

    有基础寻求提升

    具有一定的理论基础,寻求技能提升,想升职加薪的人员。

  • 04

    技术爱好者

    有较强的思维逻辑能力,应对复杂业务场景处理,对IT技术感兴趣的人员。

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职坐标大数据开发课程能获得什么?
 
 
真题解析
高质量教育
阿里,百度,腾讯大厂真题解析
 
 
简历修改
个人能力养成
点出你的优势,易过筛选
 
 
面试指导
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面试模拟,应答如流
 
 
大厂内推
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求职更加稳定
课程优势
  • 01
    拓宽眼界
    深度答疑辅导

    难点疑点及时解答,个性定制解决方案。

  • 02
    学习全面
    课程设计专业化

    岗位课程设计以名企项目实战闯关式学习为宗旨,知识点场景化教学,即学即用!

  • 03
    综合素质
    学员就业指导

    大厂实战讲师咨询指导,合作企业就业机会。

为什么选择坐标学习?
  • 1

    上市公司指定委培IT人才

  • 2

    成功入职即可申请返还学费

  • 3

    金融、航空等行业实战项目


上海数据分析培训班学费一般是多少?上海数据分析培训费用根据所报读的班级不同,价格从五千到两万不等,详情请咨询客服。数据分析师本身所处的职业发展平台往往会在规模、资源、技术、资金等方面都具有较大的优势。例如互联网、金融、BAT等数据平台企业,以及其他数据驱动的非数据公司都会需要大量专业的数据分析师或数据科学家。

上海职坐标数据分析课程

第一阶段

业务数据分析师

主要内容:Excel基础、Excel函数、数据透视表、Excel作图、Excel中的Power BI插件、数据库系统概论、MySQL简介及安装配置、MySQL数据表管理、MySQL数据管理、MySQL数据查询、MySQL函数、MySQL基础操作、可视化、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表等

项目实战:某公司销售仪表盘、某APP日报、学校管理系统、某APP留存分析、公司运营情况分析、咖啡馆运营情况可视化分析等

可就业岗位:数据分析专员、初级分析师等基础性数据分析工作

第二阶段

数据可视化

主要内容:Tableau商业智能分析、Tableau基础操作、Tableau可视化、Tableau案例、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表、Power Service、Power BI项目等

项目实战:中小学生健康教育效果分析、P2P小贷平台风险实证分析等

可就业岗位:数据分析师、BI数据分析师、可视化数据分析师等

第三阶段

建模数据分析师

主要内容:统计学及统计数据、收据的收集、数据图表表示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、SPSS数据分析、SPSS数据可视化、Logistic回归、主成分与因子分析、聚类分析、SPSS Modeler数据挖掘、SAS数据分析等

项目实战:民生金融数据分析项目、连锁零售业运营数据分析等

可就业岗位:数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等

第四阶段

Python数据处理与机器学习

主要内容:Python语言基础、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络爬虫、网络爬虫框架、Python数据分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python机器学习等

项目实战:爬取51job数据并进行分析、模拟登录并抓取知乎问题信息、从登陆到抓取人人网热门主播图片、客户行为细分与预测实战等

可就业岗位:数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等

第五阶段

大数据开发工具

主要内容:Hadoop、HDFS、MapReduce、大数据仓库应用、Hive、Hbase、Scala、Spark等

项目实战:基于用户关系的好友推荐系统、基础Spark的大数据房源画像等

可就业岗位:大数据分析工程师、AI大数据分析工程师等

第六阶段

R数据分析与挖掘

主要内容:R数据分析与挖掘、R基础、R语言基础、向量、函数、Function函数、逻辑、布尔运算符、数组、R作图、R数据挖掘、R数据模型等

项目实战:股票预测分析、车险购买预测、贷款风险、犯罪率预测分析等

可就业岗位:机器学习工程师、数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等

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