【教學模式】

線上,線下兩種學習模式.線上學習時間相對靈活,但是需要較強的自控力.每天學習2個小時,7個月學完.線下脫產培訓,四個月的培訓周期.不論是線上還是線下對于傳統的培訓來說,培訓周期短,就業速度快,就業薪資高,可選擇的崗位也多,如數據分析,數據挖掘,算法建模,bi可視化,數據運用,數據產品等崗位.

【收費介紹】

線上6000，線下20000

【學習周期】

線下看學生自己學習時間來定，線下4個月

【課程大綱】

一、python語法基礎：

二、python模塊化：

三、Python面向對象：

四、數據采集：

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五、Python數據分析：

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六、Python數據分析可視化：

七、Python數據分析實戰：

數據分析實戰集合：零售行業銷售數據可視化分析, 用戶行為分析, 人口數據分析, 美國大選效果分析, EXCEL自動化處理-體測成績自動化打分腳本, 城市氣候與海洋距離分析, 美妝數據分析, 抖音大V分析, 超市零售數據分析

八、SQL數據分析：

SQL基礎：MySQL安裝配置, 數據庫管理, 表管理, 數據類型, SQL基礎增刪改查 select insert update delete

SQL進階：SQL注入, SQL條件, SQL通配符, SQL映射, SQL排序, SQL limit, SQL分組、聚合, 左右連接與上下連接, 表關系建立, SQL存儲過程, SQL函數, SQL面試題強化, MySQL開窗函數, APP使用案例, 窗口函數面試題講解, SQL數據分析實戰-電商用戶行為分析

九、大數據分析：

大數據與數據分析：大數據定義, 常見架構介紹, 大數據常見流程, 大數據應用場景, 數據分析介紹, 大數據與數據分析關系

Hadoop：為什么學Hadoop, Hadoop核心思想, Hadoop定義, Hadoop模塊, Hadoop發行商, Hadoop安裝與部署, HDFS架構, HDFS和YARN操作

十、商業分析基礎：

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十一、統計學：

描述性統計學：離散型隨機變量, 連續性隨機變量, 集中趨勢的量度, 離散趨勢的量度, 直方圖與箱線圖

概率：概率與頻率, 先驗概率/后驗概率/條件概率, 全概率公式/貝葉斯定理, 期望, 概率密度函數, 似然函數, 信息熵

推斷統計學：正態分布, 總體與樣本/抽樣, 中心極限定理, 大數定理, 置信區間, KS檢驗/T檢驗/F檢驗, 卡方檢驗, 線性相關性, 數據異常檢測

十二、EXCEL數據分析：

EXCEL基本操作：數據保護, 填充柄, 自定義格式, 查找與替換, 便捷選擇, 數據有效性, 條件格式

公式與函數：基本公式的構成, 地址引用, 統計函數, 數學函數, 邏輯函數, 文本函數, 時間函數, 查找與引用, 數組函數

可視化圖表：直方圖/折線圖/餅圖/散點圖/條形圖/雷達圖/漏斗圖

表與透視表：表排序, 表篩選, 透視表, 透視圖, 切片器

EXCEL可視化大屏：BI項目-某平臺上海餐飲評價分析

十三、POWER BI：

Power BI商業智能簡介與安裝：Power BI Desktop, Power BI Pro, 商業智能工具概述

Power Query 數據清洗：表拼接, 表合并, 數據類型轉換, 數值提取與替換, 填充, 透視與逆透視, 轉置, 合并與拆分

Power Pivot 數據透視：數據透視理解, 數據建模, 度量值, 新建列, DAX常用函數（篩選函數、關系函數、時間函數）, 分桶, 層次結構, 下鉆

Power View 數據可視化：視覺對象, 篩選器, 常用圖表/桑基圖/帕累托圖/瀑布圖/熱力圖

Power BI 智能看板項目：BI項目-某品臺母嬰市場分析智能看板, BI項目-某院病歷分析智能看板

十四、Tableau：

Tableau 基本操作：Tableau 安裝與激活, 工作表, 儀表盤, 故事, 行列, 布局

Tableau 表與數據：度量與維度, 表計算, 排序, 分組, 分層結構

Tableau 可視化：顏色/大小/文本, 詳細信息, 工具提示, 線/條, 區域, 圓, 地圖/甘特圖/標靶圖/盒須圖/瀑布圖/樹狀圖/氣泡圖

Tableau 智能分析：BI項目-大型連鎖超市零售銷售額與毛利率分析, BI項目-毛利率異常門店定位

十五、機器學習：

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十六、數據挖掘項目：

十七、就業階段：

如何說服你的面試官：行業崗位認知簡歷制作, 項目準備, 如何準備項目, 如何介紹項目, 如何面試, 如何投遞簡歷, 優秀簡歷分享, 業務邏輯表達訓練, 1V1簡歷指導, 1V1模擬面試

【python數據分析&挖掘】

隨著科技的迅猛發展，傳統的開發崗位已然度過了其紅利時代。當下，IT行業面臨著崗位飽和、從業人員激增的嚴峻現實，競爭壓力空前巨大。然而，在這一片紅海之中，Python數據分析與挖掘正乘風破浪，迎來屬于它的黃金時代。

我們正處于一個全面的數字化轉型時代，大數據、云計算、物聯網、區塊鏈和人工智能等技術正在重塑各個行業的商業模式和交易方式。根據新數據顯示，數字經濟在全球經濟中的占比已超過30%，并且這一比例還在持續上升。在中國，數字化轉型已成為企業應對經濟增長放緩、市場競爭激烈和用戶需求個性化的核心戰略。

在這一背景下，企業對數據分析的需求急劇增加。不論是互聯網巨頭，還是傳統企業，數字化轉型都成為其保持競爭力的必經之路。數據分析作為數字化轉型的關鍵環節，扮演著越來越重要的角色。Python，憑借其簡潔高效的語法和強大的數據處理庫，成為數據分析師的初選工具。

學習Python數據分析，意味著打開了通向多個高需求領域的大門。首先，向下可以對接大數據，參與數據基礎設施建設。數據被視為新時代的石油，而大數據技術則是開采、提煉這些寶貴資源的關鍵。掌握Python數據分析技能，可以參與到數據架構設計、數據倉庫建設等核心工作中，為企業的數據戰略打下堅實基礎。

其次，數據分析師在數據處理和清洗方面也大有可為。數據的質量直接影響分析結果的準確性和決策的有效性。Python提供了豐富的數據處理庫，如Pandas、NumPy等，使得數據清洗、整理和轉換變得高效而便捷。

最后，Python在數據分析和數據挖掘領域的應用更是廣泛。通過數據分析，企業能夠洞察市場趨勢、優化業務流程、提升用戶體驗。而數據挖掘則能從海量數據中挖掘出隱藏的規律和價值，為企業的戰略決策提供有力支持。Python中的Scikit-learn、TensorFlow等庫，為數據分析和挖掘提供了強大的算法支持。

數據分析不僅是一項技術，更是一種復合型能力。它要求從業者具備統計學、計算機科學、業務知識等多方面的素養。這種復合型能力，使得數據分析師在就業市場上具有更強的競爭力和更廣泛的適應性。

總之，面對傳統開發崗位的紅利消退和激烈競爭，Python數據分析與挖掘正迎來前所未有的發展機遇。它不僅符合當前的就業趨勢，更是未來職業發展的重要方向。對于有志于在數字化時代脫穎而出的職場人士來說，掌握Python數據分析技能，無疑是明智的選擇

【師資優勢】

我們的師資團隊堪稱業界翹楚，他們不僅擁有深厚的學術底蘊，更在實戰中積累了豐富的經驗。團隊成員多為來自知名企業的數據分析專家，他們對于數據分析的各個環節都了如指掌。授課過程中，他們能夠以深入淺出的方式，將復雜的理論講解得通俗易懂，確保學員能夠輕松掌握Python數據分析的核心技術。同時，他們還密切關注行業動態，及時更新教學內容，確保學員所學與市場需求緊密結合。

【師資介紹】

Dancer智哥——CTO

北航計算機碩士，名企內訓特聘講師

11年IT行業從業經驗，4年教學團隊管理經驗，授課經驗豐富

精通Python數據分析、數據挖掘、精通Python、Numpy、Scipy、Pandas、Seaborn、Keras、Scikit-Learn

精通深度學習，精通Tensorfow和PyTorch等深度學習框架

Tina老師——教學總監

德國漢諾威大學碩士

5年商業項目數據分析和數據挖掘經驗

Python機器學習算法工程師

前微軟數據分析師培訓師，3年數據分析師培養經驗

精通Hadoop、Spark等大數據處理技術、精通BI工具

Richa老師——精英講師

前上市金融公司數據Owner

5年數據分析及業務挖掘經驗，B端企業培訓經驗

精通Python數據分析、精通Numpy、Pandas、Seaborn，精通自動化處理技術，精通B1工具

精通Hadoop、Spark等大數據處理技術，精通數據管理與維護

周老師——精英講師

前上市公司爬蟲工程師，名校Python授課老師

從事多年企業級項目開發實戰經驗，具備扎實的編程功底，精通Python編程語言

擁有5年的線上教學經驗，授課幽默風趣，思路邏輯清晰

精通Python爬蟲開發、數據分析、數據挖掘、Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts

宋老師——職業規劃師

5年職業規劃咨詢經驗，專注于個人職業定位與發展

前Linkedin職業發展顧問，3年企業職業規劃培訓經驗

培訓師背景，累計培養超過500名職業規劃師

精通職業測評工具(如MBTI、霍蘭德職業興趣測試)

擅長職業路徑設計與轉型策略

熟悉職場趨勢分析與行業研究

精通職業咨詢技術與心理輔導

【機構簡介】

楓海教育培訓中心成立于2020年，是一家專注于提供優質教育培訓服務的機構。我們致力于幫助學生提升學術成績，培養綜合素質，成為未來的領軍人才。中心擁有一支高素質的教師團隊，他們大多來自國內外知名高校，具有豐富的教學經驗和深厚的學術造詣。

我們的教師團隊以“因材施教”為理念，針對每個學生的不同需求制定個性化的學習計劃，注重激發學生的學習興趣和創新思維，幫助學生充分發揮潛力。在課程設置上，教育培訓中心只做python數據分析&挖掘一個學科.我們采用小班授課的形式，確保每位學生都能得到充分的關注和指導。為了滿足不同學生的需求，我們還提供一對一輔導和在線教學服務。

教育培訓中心注重教學質量和學員反饋，不斷優化教學方法與課程內容。我們的使命是為學員提供最優質的教育服務，幫助他們在學術和職業道路上取得卓越成就。通過豐富多彩的教學活動和實踐機會，我們努力培養學生的學習興趣和自主學習能力，讓每個學員在輕松愉快的學習氛圍中不斷成長。

自成立以來，教育培訓中心已幫助數千名學生實現了他們的學業和職業目標，贏得了廣大學生和家長的信賴和好評。我們將繼續秉持“以學生為中心,以就業為目標”的教育理念，不斷創新和進步，為更多的學員提供全面且個性化的學習體驗，助力他們成就美好未來。