image.png 数据分析高薪培养计划就业班25期,专为想要成为数据分析师、进入头部企业、实现高薪职业人生的工程师打造,课程联合一线大厂资深数据分析专家,通过深度调研百度、腾讯、阿里、美团、字节跳动内部公司研究的课程!

课程目录

├──01、第一章 环境安装

| ├──Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip 634.04M

| ├──Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip 469.69M

| ├──Mac安装anaconda.pdf 2.37M

| ├──win系统安装anaconda.pdf 931.23kb

| ├──第一章第1节: anaconda for mac.mp4 39.31M

| └──第一章第2节: anaconda for Windows.mp4 20.72M

├──02、第二章 Excel基础

| ├──Excel常规操作作业-答案.zip 73.85kb

| ├──Excel常规知识.pdf 9.53M

| ├──Excel的常规操作.pdf 4.80M

| ├──第3节 Excel数据集及材料准备.zip 16.43M

| ├──第八节:短租课件与数据源.zip 3.49M

| ├──第二章第1节: Excel知识回顾.mp4 372.49M

| ├──第二章第2节: Excel案例分析.mp4 437.09M

| ├──第二章第4节: Excel常规操作.mp4 299.20M

| ├──第二章第5节: Excel公式与函数.mp4 298.13M

| ├──第二章第6节: Excel数据透视表操作.mp4 301.18M

| ├──第二章第7节: 电商视频.mp4 359.39M

| ├──第二章第8节: 短租完整.mp4 303.90M

| ├──第二章第9节: Excel2016、2019对比.mp4 160.17M

| ├──第九节:Excel2016和2019区别.pdf 991.15kb

| ├──第九节:Excel区别操作演示.xlsx 503.30kb

| ├──第六节:Excel数据透视表操作课件.pdf 1.05M

| ├──第六节:数据透视表数据.zip 178.93kb

| ├──第七节:电商视频课件.zip 2.87M

| ├──第五节:Excel函数由浅入深课件 .zip 2.22M

| └──第五节:Excel函数由浅入深作业以及答案.zip 72.65kb

├──03、第三章 Python

| ├──第二节:Python进阶-课件.pdf 735.28kb

| ├──第三节:Python案例-课件.pdf 1.13M

| ├──第三章第1节: Python基础入门.mp4 336.12M

| ├──第三章第2节: Python进阶.mp4 334.05M

| ├──第三章第3节: Python案例.mp4 404.39M

| ├──第一节:Python基础入门-课件.pdf 793.21kb

| └──第一节:Python先导课知识点.png 51.96kb

├──04、第四章 开班典礼(含课表)

| ├──第2节 课表(实时更新)

| ├──20210426大数据分析师课程体系介绍-25期.pdf 391.41kb

| └──第四章第1节: 开班典礼.mp4 497.94M

├──05、第五章 Python

| ├──第10节 Python科学计算库Pandas上

| ├──第11节 Python科学计算库Pandas下

| ├──第12节 Python案例-电影数据分析

| ├──第13节 Python案例-电商数据分析

| ├──第1节 Python章节学习指引

| ├──第2节 Python语法入门

| ├──第3节 Python数据容器

| ├──第4节 Python函数与异常处理

| ├──第5节 Python面向对象与模块

| ├──第6节 Python爬虫基本认知

| ├──第7节 Python爬虫常用库

| ├──第8节 科学计算库Matplotlib可视化

| └──第9节 Python科学计算库NumPy

├──06、第六章 MySQL

| ├──第1节 MySQL金融案例-基础操作

| ├──第2节 MySQL云实验平台

| ├──第3节 MySQL金融案例-复杂查询

| └──第4节 MySQL金融案例-其他操作

├──07、第七章 MySQL和Hive安装资料

| ├──第1节 MySQL-Mac安装

| ├──第2节 MySQL-win安装

| ├──第3节 补充视频-完全分布式

| ├──第4节 伪分布式-Win版

| └──第5节 伪分布式-Mac版

├──08、 第八章 Hive

| ├──第1节 HiveSQL核心技能1-常用函数

| ├──第2节 HIve云实验平台

| ├──第3节 HiveSQL核心技能2-表连接

| ├──第4节 HiveSQL核心技能3-窗口函数

| ├──第5节 HiveSQL常用优化技巧

| ├──第6节 大数据分析综合案例

| ├──第7节 完全分布式补充

| ├──第8节 spark 基础

| └──第9节 sprak SQL

├──09、 第九章 数据可视化

| ├──第1节 Excel常用图形可视化1

| ├──第2节 Excel常用图形可视化2

| ├──第3节 tableau常用可视化图形讲解

| ├──第4节 tableau高级可视化讲解

| ├──第5节 tableau prep

| ├──第6节 电商订单数据分析

| ├──第7节 power bi

| ├──第8节 power bi炫酷语言

| └──第9节 power bi用户画像项目

├──10、第十章 行业案例分析

| ├──第10节 电商日常数据指标监控

| ├──第11节 用户画像

| ├──第12节 用户行为分析

| ├──第1节 战略指标

| ├──第2节 策略指标

| ├──第3节 数据分析方法论

| ├──第4节 沙箱实验

| ├──第5节 数据分析报告

| ├──第6节 流量与产品功能分析

| ├──第7节 用户分析

| ├──第8节 运营分析

| └──第9节 经营分析与复盘分析

├──11、第十一章 统计学方法论

| ├──第10节 时间序列(二)

| ├──第11节 新闻分类一

| ├──第12节 新闻分类二

| ├──第1节 描述统计分析

| ├──第2节 推断统计分析-参数估计

| ├──第3节 推断统计分析-假设检验

| ├──第4节 常用假设检验(一)

| ├──第5节 常用假设检验(二)

| ├──第6节 线性回归

| ├──第7节 AQI分析与预测一

| ├──第8节 AQI分析与预测二

| └──第9节 时间序列(一)

└──12、 第十二章 就业指导

| ├──第一十二章第1节: 就业指导(一).mp4 436.62M

| ├──第一十二章第2节: 就业指导(二).mp4 204.65M

| ├──就业1.pdf 1.95M

| └──就业2.pdf 706.79kb

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SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。

内容简介与核心价值

本课程专为渴望进入头部企业并实现高薪的数据分析师打造,由一线大厂资深专家联合研发。课程体系严密,从Excel基础操作与函数进阶,平滑过渡至Python编程、Pandas科学计算库及Matplotlib可视化。随后深入讲解MySQL与Hive分布式数据库架构,结合金融与电商真实案例进行复杂查询与优化训练。此外,课程还涵盖统计学方法论、用户画像构建、流量分析与经营复盘等核心模块,并配备专属就业指导服务。通过系统学习,学员不仅能掌握数据清洗、建模与分析的全流程技能,更能理解商业战略指标背后的逻辑,快速适应互联网大厂的数据分析岗位需求,完成从理论到实战的无缝跨越。

本文重点内容

  • 零基础用户难以理解Python语法与Pandas库的实际应用场景
  • 缺乏对MySQL复杂查询及Hive分布式架构优化的实战经验
  • 不懂如何将统计学方法应用于电商、金融等具体行业案例
  • 面对海量数据时,缺乏使用Tableau和Power BI进行高效可视化的能力
  • 转行求职者不清楚数据分析岗位的真实面试要求与技能树构建方向
  • 难以将零散的数据分析知识点串联成完整的商业决策支持体系

适合什么人

  • 希望从传统行业转型进入互联网大厂的数据分析师
  • 从事运营、销售等岗位,急需提升数据驱动决策能力的职场人
  • 对Python编程、SQL数据库及统计学感兴趣的技术爱好者
  • 需要掌握电商订单分析、用户行为分析及经营复盘技能的从业者
  • 寻求系统化学习路径,希望获得大厂专家指导的初学者
  • 准备参加数据分析相关面试,需要构建完整知识体系的求职者

哪些情况暂时不适合

  • 仅想通过简单工具快速处理少量数据,无需编程基础的用户
  • 对数学统计原理完全排斥,只想学软件操作的纯小白
  • 已经具备高级算法工程师背景,寻求深度学习框架研究的人员
  • 期望课程提供直接下载源码或绕过学习过程的投机者

建议阅读、学习或使用路线

  1. 第一步:完成Anaconda环境安装与Excel基础操作,掌握数据清洗与透视表技能
  2. 第二步:系统学习Python语法、面向对象编程及爬虫库,构建数据处理核心能力
  3. 第三步:深入钻研Pandas科学计算库与NumPy,实现高效的数据分析与建模
  4. 第四步:掌握MySQL与Hive数据库技术,完成金融案例查询与分布式架构部署
  5. 第五步:利用Tableau和Power BI进行数据可视化,绘制用户画像与经营分析图表
  6. 第六步:研读行业案例分析与统计学方法论,结合电商与流量数据进行实战复盘
  7. 第七步:参加开班典礼了解课表,并通过就业指导模块完成简历优化与面试准备

内容结构与重点解析

课程目录结构清晰,共分为十二个核心章节。开篇通过环境安装与Excel基础夯实数据处理根基;随后进入Python编程核心阶段,涵盖语法、爬虫及Pandas/NumPy科学计算库;接着深入数据库领域,讲解MySQL金融案例与Hive分布式架构及优化技巧;可视化部分整合Tableau与Power BI工具,完成用户画像绘制。行业案例分析章节聚焦电商日常监控、流量产品分析及经营复盘,结合统计学方法论(描述统计、推断统计、时间序列)提升预测能力。最后通过就业指导模块,提供简历修改与面试辅导。整体结构由浅入深,理论与实践并重,确保学员具备解决复杂数据问题的综合能力。

阅读后可以重点获得什么

  • 能够独立完成从数据获取、清洗、建模到可视化呈现的全流程分析项目
  • 熟练掌握Python、Pandas、NumPy等主流数据分析工具的核心函数与技巧
  • 具备处理MySQL复杂查询及Hive窗口函数优化的实战能力
  • 能够运用统计学方法(如假设检验、线性回归)解决真实的商业预测问题
  • 掌握电商、金融等行业特有的数据指标体系与经营复盘分析方法论
  • 获得大厂专家指导的就业指导方案,提升简历竞争力并顺利通过面试

实用提示与注意事项

  • 本课程不同于普通软件操作课,重点在于Python编程思维与统计学原理的结合
  • 区别于碎片化教程,课程提供从Excel到Hive的完整技术栈闭环学习路径
  • 强调行业案例实战,而非单纯理论堆砌,确保所学技能可直接应用于工作场景
  • 注重商业逻辑培养,帮助学员理解数据背后的战略指标与经营决策意义
  • 提供实时更新的大数据分析师课程体系介绍,紧跟互联网大厂最新技术趋势

阅读与使用建议

建议学习者先评估自身基础,若Excel操作不熟练,应从第二章开始补强;若有一定编程经验,可直接切入Python章节。学习过程中务必配合课后作业与数据集进行实操,避免“只看不练”。对于MySQL和Hive部分,建议在本地搭建实验环境或登录云实验平台反复调试SQL语句。行业案例分析需结合具体业务场景思考,不要死记硬背指标公式。最后,就业指导模块应尽早启动,根据市场反馈调整学习重点,确保技能与岗位需求精准匹配。

原文发布日期:2022年04月19日 原文分类:个人成长

常见问题

课程适合完全零基础的小白吗?

非常适合。课程从Excel基础操作和Python先导课开始,循序渐进地讲解概念,并配有详细的安装指南和作业答案,小白也能轻松上手。

学习完这个课程能找到大厂工作吗?

课程由一线大厂专家联合研发,内容紧贴百度、阿里等企业的实际需求。虽然不能保证100%就业,但系统化的技能训练和就业指导能极大提升面试通过率,帮助学员进入头部企业或高薪岗位。

课程中的Python和SQL部分难学吗?

难度适中。课程将复杂的编程概念拆解为具体案例(如电商数据分析、金融预测),并提供丰富的课件和视频演示。只要坚持动手练习,掌握核心库函数后,后续学习会变得更加轻松。

导读最近更新时间:2026年09月26日

焦圣希 18818568866

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