从0-1数据分析必备宝典 课程目标：实现数据分析师编程语言入门，并能够独立完成网络数据爬取，掌握数据分析师数据采集能力 课程亮点：Python语言作为数据分析语言的第一选择，在正式上课之前，先入门学习语法和基本操作，并在python语言的基础上掌握数据采集的一个常见技术--爬虫。

• 1基于python实现自动化数据分析基础 +
  Python语言价值和独特性

  为什么学习python python编程的特点 python在数据分析领域的价值

  Python数据类型、运算符、流程控制

  数据类型：整型、浮点型、布尔型、字符串、元组、集合、字典； 运算符：算术、赋值、比较、逻辑、成员运算符； 分支语句if； 循环语句while和for；

  函数

  将编码转换成函数； 变量的作用域

  文件处理

  获取文件对象 文件读取 文件写入 CSV格式文件

  面向对象

  类、对象、方法、封装、继承、多态

• 2基于python实现数据采集之爬虫技术 +
  网页基本组成与结构

  网页结构 协议：HTTP，HTTPS，TCP/IP,FTP

  爬虫库的使用

  urllib库 requests库 多线程与多进程爬虫

  解析库

  Xpath BeautifulSoup4

  Scrapy框架

  Scrapy安装配置 spider类、items类、中间件 Scrapy爬虫调试

• 3案例分析 +
  爬虫项目：拉勾网动态信息的采集

全链路数据分析先行实践 课程目标：具备数据分析员，初级数据分析师，excel数据分析师岗位能力 掌握数据分析师的全链路工作流程，在工作中可以独立完成业务数据的统计和自动化处理，并根据业务需求进行数据分析及设计； 掌握传统数据分析工具excel，并通过excel对业务数据处理，分析，展现 课程亮点：通过汽车行业真实业务数据进行分析，快速入门数据分析技能，学习如何通过传统的excel工具处理数据、发现数据模式和内部规律，从数据中获得别人看不到的信息，并把重要发现清晰地表达出来

• 1数据分析认知 +
  数据分析的概念

  数据分析是什么 数据分析师的工作流程阶段解读

  数据分析的价值

  数据分析在各行业中的使用场景 数据分析在各行业中的价值 数据分析应用的经典案例

  数据分析师的技术图谱

  数据分析师相关技术解读 数据分析的各阶段工具解读

• 2Excel数据分析 +
  数据抽取与数据采集

  Excel的基础用法：数据导入、查找、替换、筛选、保护

  数据清洗与过滤

  Excel的函数：逻辑函数、文本函数、日期时间函数、数学函数、统计函数 查询函数和数据透视表

  数据可视化

  Excel的图表和透视表：10类基本图表、图表的美化、组合和进阶图表

• 3案例分析 +
  奥迪、奔驰（本部）等多家汽车供应商售后数据分析

高性能海量级数据存储与计算 课程目标：具备数据库开发，大数据离线数据分析师岗位能力 熟练数据库开发，精通SQL编写技能，存储过程，函数编程，精通SQL优化技术熟练大数据分布式存储机制，能独立进行数据仓库的规划设计和开发；能独立完成离线数据统计分析； 课程亮点：学习数据分析中存储层的技术，解决数据存储、查找、计算问题。通过学习大数据集群搭建、分布式数据仓库、掌握海量数据的存储和计算问题

• 1数据库存储技术-Mysql实战 +
  数据库在数据分析中的价值和地位

  数据库的价值 数据库在企业中的应用场景 数据库中的常用概念

  结构化查询语言SQL

  SQL简介及应用 数据库的搭建 数据库的DDL，DML，DQL语句

  数据库中的函数

  字符串函数 日期时间函数 聚合函数：MAX,MIN,SUM,AVG,COUNT

  数据库的高级查询

  连接查询:JOIN 子查询

• 2案例分析 +
  某东（电商行业）3C产品销售系统数据库设计和开发
• 3基于Hadoop的离线分析平台 +
  大数据分析的价值和技术图谱

  大数据介绍 大数据在八大行业中的应用场景 大数据的技术图谱

  hadoop集群搭建

  Hadoop起源和发展 Hadoop集群环境安装 Hadoop设计思想，架构

  大数据存储之HDFS

  HDFS文件上传和下载，安全模式，负载均衡，副本存放策略，心跳机制，元数据管理

• 4分布式大数据仓库Hive设计与实现 +
  Hive概述

  介绍，产生背景，架构，数据组织，安装，基本使用

  Hive使用详解

  Hive服务，DDL详解，DML详解，分区和分桶，load和insert，增删改查，辅助命令

  Hive高级使用

  导出，数据类型，视图，内置函数，自定义函数UDF/UDAF/UDTF，自定义分隔符解析

  Hive原理和优化

  Shell操作，数据倾斜，SQL执行过程解析，优化，窗口分析函数，企业级数据仓库构建

• 5案例分析 +
  某宝（电商）爆款产品用户行为轨迹、价格、弹性时间分解模型预测商品销量分析

ETL规范化数据处理 课程目标： 具备ETL工程师，数据集成工程师岗位能力； 熟练掌握ETL的工作流程及优化，能解决企业常见ETL相关技术问题 熟练掌握数据管控（数据标准、数据质量、元数据管理）的规划和实施； 课程亮点： 通过体量最大的数据行业：通信行业，电信计费系统数据处理过程来掌握ELT技术中关于数据抽取、转换、加载的实现；通过学习数据采集工具实现网络数据采集。

• 1Informatica ETL平台 +
  ETL介绍

  什么是ETL、ODS、EDW、DM ETL在数据分析中的使用场景

  ETL-Informatica

  informatica服务端和客户端的安装及配置，定义数据源、任务、工作流以及抽取的讲解 表达式、聚合组件和查询、排序、路由组件、过滤器的讲解 异构连接、行转列、更新组件、同步跟新的讲解

• 2案例分析 +
  体量最大的数据行业：通信行业，电信计费系统数据处理

全链路数据分析师进阶之路 课程目标： 具备中级数据分析师，python数据分析师，初级可视化工程师岗位技能 掌握在项目初期根据用户需求，梳理业务所需指标及数据清单； 掌握在项目中用python实现数据加工，清洗，转换的业务设计及数据质量核查； 掌握在项目中根据用户需求使用python进行数据分析和结果展现，独立编写数据分析报告； 课程亮点： 通过房地产公司某家北京地区二手房销售数据分析真实项目掌握python数据分析三板斧，掌握基于python数据分析技能：NumPy:数组批量计算；pandas:灵活的表计算Matplotlib:数据可视化。

• 1基于Python的数据分析和处理 +
  数据处理Numpy

  开发环境配置和部署 numpy基本概念 numpy与列表的对比 数组的多种创建方式 numpy数据类型 数组的索引与切片 花式索引与布尔索引 通用函数与其他函数

  数据清洗，数据探索之Pandas

  基本使用：Series的创建与使用、DataFrame的创建与使用、向量运算、类Numpy的相关操作、索引与值的排序、相关统计函数； 数据加载与处理：各种类型文件数据的加载、数组的存储、缺失值处理、无效值与重复值处理、数据的应用与映射、离散化处理、亚编码； 分组与合并：数据重塑与合并、数据分组、数据聚合、列与索引分组、相关系数

  数据可视化Matplotlib

  Matplotlib基本介绍 Matplotlib可视化包 2D与3D图表图表使用 Matplotlib图像显示 Matplotlib应用 从文件加载数据 从网络加载数据

• 2案例分析 +
  房地产公司北京地区二手房交易真实销售数据分析

数据挖掘工程师进阶之路 课程目标： 具备高级数据分析师，数据挖掘工程师，中级算法工程师岗位技能 根据业务需求，完成相关数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型； 实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告，提供决策支持； 课程亮点： 学习数据挖掘工程师所需的进阶技能，使用python进阶学习机器学习，掌握数据分析的常用算法。Spss是世界上第一个统计分析工具，通过对以非编程方式快速实现数据建模。

• 1机器学习算法 +
  决策树与随机森林算法

  决策树算法的原理，度量指标和算法变种

  分类算法

  掌握KNN算法的原理及贝叶斯算法原理

  回归算法

  主流回归模型，线性回归，逻辑回归LR机器变种和扩展算法

  聚类算法

  无监督学习模型，聚类的主流算法K-Means及其扩展算法

• 2案例分析 +
  机器学习项目实战：新闻网站大数据实时分析系统
• 3基于SPSS的数据挖掘建模 +
  数据挖掘

  理解数据挖掘（数据科学）的基础概念原理和理念

  SPSS Modeler

  SPSS MODELER基本介绍，数据挖掘的流程及假设检验 使用SPSS MODELER实现回归分析和预测建模 实现关联分析、聚类分析、其它分类器以及如何避免过度拟合 实现集成模型及模型评价，完成电信客户流失案例

商业智能BI数据分析可视化 课程目标： 具备BI工程师，高级数据可视化工程师岗位技能 根据业务的需要，进行数据报表开发和优化，并结合行业属性发现规律，提供有效预测，推荐实现精准营销； 持续跟踪业务数据，监测业务发展态势，为业务指标异常提供预警、监测和解读，同时完成业务专题分析； 课程亮点： 通过医疗行业：首都医科大学HRP（医院资源配比决策分析驾驶舱）项目实战，学习国内外流行的数据可视化工具，实现报表、看板、大屏、驾驶舱的展现

• 1世界级知名数据可视化产品-tableau +
  数据可视化

  什么是数据可视化 如何通过数据可视化传达数据信息和价值

  tableau

  tableau的概述及安装，数据源、数据筛选、计算字段、字段合并拆分及函数的讲解 表计算、排序、筛选、设置格式以及柱形图、折线图、柱线混合图、动态图、气泡图的讲解 圆环图、瀑布图、标靶图、雷达图、地图的讲解

• 2案例分析 +
  tableau项目实战：汽车行业奥迪、奔驰销售数据分析可视化大屏展示
• 3国内最知名数据可视化产品-帆软 +
  帆软

  帆软的介绍与安装，填报及传统报表 移动端的讲解 可视化大屏的制作及展示

• 4案例分析 +
  首都医科大学HRP（医院资源配比决策分析驾驶舱）

全链路数据分析实战 课程目标： 实战是数据分析师的灵魂。在充足的理论基础上，积累真实项目实战经验，给简历增色，给面试加分 课程亮点： 以BAT真实数据企业级项目实操上手，模拟真实的企业业务环境需求，结合多行业，多领域的业务背景，按照数据分析全链路思维模式，将数据采集，存储，处理，分析，可视化“一站式”实现。

• 1真实项目实战 +
  项目实战一：腾讯QQ用户标签推荐系统 项目实战二：企鹅影业电影标签数据集计算喜好推荐（用户画像） 项目实战三：某团网外卖点餐数据分析 项目实战四：国家智慧旅游公共服务平台大数据可视化项目