2018-12-29 23:21:44|已浏览：1049260次
RDC全能数据分析师精英脱产集训课程
大数据因为其背后蕴含的价值，《经济学杂志》在2017年称其为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人向往的职业，特别是数据分析师。如何从海量数据中获得别人看不见的信息，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。
大数据人才在现在、未来都会是各公司的核心资产，其商业价值会越来越高，而且将在很长一段时间大数据人才会内供不应求。我们相信只要你进入数据分析行业，并熟练掌握业务知识和专业技术，以后的职业道路会更加顺利。
RDC红莓数字联接课程组调研数据分析行业，总结出掌握数据分析必备技能和系统的学习路径，让参与学习的您能够快速地掌握到相关技能，又能扎实地学到新知识。
【课程名称】RDC全能数据分析师精英脱产集训课程
【学费】15000元（差旅及食宿费用自理），同一课程老学员免费学习
【报名优惠】同一机构2人9折，3人8.5折，5人以上8折，在校学生凭学生证9折，每人只享受一种优惠政策。
【名额】30人
【课程时长】每周一至周五上课，共52天
【上课时间】上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-6:00
【上课地点】江苏省无锡市滨湖区钱荣路68号无锡太湖学院
【结业/证书】学员完成结业答辩合格后授予RDC红莓数字联接培训结业证书
【报名咨询】手机/微信/短信：
夏老师：18801289806（可直接添加微信）
杨老师：17706512491（可直接添加微信）
QQ：1700769952
邮箱：bjrdc001@163.com
微信公众号：RDC-Global
发送：姓名+手机+所报课程+邮箱
【现场咨询/报名】江苏省无锡市滨湖区钱荣路68号无锡太湖学院商学院504
【学员对象】
周末、周一到周五晚上（下午6点—9点）时间充裕，基础薄弱在职人士；
专科、本科在校生，毕业想从事数据分析工作；
客户经理、产品经理、市场营销等岗位欲提升职业技能人员；
待业、期待转行从事数据分析工作人员等；
数据分析、数据挖掘兴趣爱好者及业界人士；
数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员；
在职数据分析师，各行业数据分析、数据挖掘从业者；
在校数学，经济，计算机，统计等专业教师和学生；
经济、金融、电信、营销、互联网、零售、医学等各行业业务数据分析人员；
政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员；
【课程简介/课程目标】
课程按照RDC红莓数字联接的数据分析标准大纲要求出发，熟练掌握Excel、python、MySQL、R、SPSS等数据分析软件；学会简单的网络数据爬取；熟练掌握数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等；精通数据可视化；精通聚类、回归、因子分析等算法；熟悉各类数据挖掘算法；掌握数据分析在各行业的应用场景；可以独立完成数据建模；可以独立完成数据报告撰写！
【课程大纲】
(本大纲仅供参考，以开课时课程大纲为准）
1.EXCEL数据分析
01 Excel数据处理技巧和高效方法
02 Excel数据收集、整合、规范化
03 Excel公式、函数、数组及数据分析
04 Excel可视化数据分析（排序、筛选、透视表等）
05 Excel图表化数据呈现
06 商业智能分析Power BI
? BI图形组件、数据导入导出
? 数据仓储、Hadoop版本
? Spark兼容、自动建模
? 路径规划、大数据架构
? 热度大数据分析、大盘大数据分析
2.数据库管理
01 数据库简介
02 SQL语言
03 select查询语句
04 存储过程
05 综合案例
? SQL核心概念和语法
? MySQL核心精讲、数据库安装
? DDL精讲、数据库函数、合并查询
? 复合及子查询、DML/DCL精讲
? 图书、ERP管理系统数据库开发"
3.数据分析理论基础
01描述性统计
02 统计量及其抽样分布
03 参数估计
04 高端设检验
05 分类数据分析
06 矩阵运算
4.SPSS数据分析
01 SPSS基础
02 员工绩效管理
03 信用行为特征分类
04 降维在消费行为中的应用
05 用户行为画像
06 客户价值评分
07 客户价值评分
08 购买行为组合与预测
5.R数据分析
01 R基础知识
02 R基本语句结构及循环
03 R数据清洗
04 文本对象处理
05 R画图
06 R统计分析
? R语言环境开发设置、基本语法
? R语言数据类型与变量、函数编程
? 运算符与条件决策、循环语句
? R语言处理各类数据、各类图形
? R语言高阶、各类态势分析"
6.R数据挖掘
01 线性回归
02 逻辑回归
03 梯度下降
04 聚类
05 关联规则
06 主成分分析、因子分析
07 决策树
08 随机森林
09 神经网络
10 贝叶斯
11 支持向量机
7.案例分析以及业务应用
01 互联网广告中的大数据应用；
02 如何在保险行业中使用决策树并展示其成果；
03 如何在零售行业中应用Logistic回归和线性回归估计客户生命价值。
04 利用时间序列精准预估零售业的销量及营业额。"
8.Python基础
01 Python基础知识
02 Python数据清洗
03 Python网络爬虫
04 Python微博数据爬取
9.Python机器学习
01 文本挖掘原理和案例
02 预测分析核心算法
03 机器学习经典算法
04 Python数据可视化
05 算法和模型的优化
06 模型精度评估和提升
07 特征选取的方法
08 不平衡数据处理
09 XGBoost
10 贝叶斯分析
11 马尔科夫&蒙特卡罗"
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