石家莊Python大數(shù)據(jù)分析課程-石家莊Python數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班哪家好
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班制：周末班
石家莊博為峰
數(shù)據(jù)分析師的定義和職業(yè)發(fā)展前景
數(shù)據(jù)分析師是指專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示“數(shù)據(jù)分析師就是一群玩數(shù)據(jù)的人，玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。
隨著數(shù)字經(jīng)濟的高速發(fā)展，國內(nèi)數(shù)據(jù)分析人才出現(xiàn)了供不應(yīng)求的狀況，數(shù)據(jù)分析師更是被媒體稱為“未來具有發(fā)展?jié)摿Φ穆殬I(yè)之一”。有媒體報道，美國的數(shù)據(jù)分析師平均年薪高達17.5萬美元，而國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司，數(shù)據(jù)分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業(yè)重視。
N多人的理想職業(yè)
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人才缺口大
根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2025年前大數(shù)據(jù)人才需求仍將保持30%-40%的增速
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入門學(xué)門檻低
零經(jīng)驗也可以學(xué)，大專及以上學(xué)歷即可，專業(yè)經(jīng)驗不限
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跨領(lǐng)域發(fā)展不受限
幾乎所有的行業(yè)都會應(yīng)用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師可以在各個領(lǐng)域就業(yè)
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職業(yè)壽命長
受外部業(yè)務(wù)影響相對較小，職位相對穩(wěn)定，經(jīng)驗越豐富，越受用人企業(yè)青睞
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性別無歧視
數(shù)據(jù)分析工作必須報以認真嚴謹?shù)膽B(tài)度，女生的性格從事數(shù)據(jù)分析是非常適宜的
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薪資較高
2023年全國數(shù)據(jù)分析師平均工資超過 ￥19.8K，其中20K-30K工資的占比最 多，達20.7%。
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階段一: 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) |
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| 培訓(xùn)目標(biāo) |
1.了解數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)并為自己樹立職業(yè)目標(biāo) 2.掌握數(shù)據(jù)分析思維、了解基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，為后繼商業(yè)數(shù)據(jù)分析打下基礎(chǔ) 3.掌握基礎(chǔ)的Excel操作，為后繼更加高級的Excel分析打下基礎(chǔ) |
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階段二: 商業(yè)數(shù)據(jù)分析篇 |
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| 培訓(xùn)目標(biāo) |
1.Exnel、Power Bl、My SQL、Tableau等可視化工具進行對數(shù)據(jù)的預(yù)處 2.理針對初級數(shù)據(jù)分析師的職位發(fā)展要求來培訓(xùn) |
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階段三: 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析篇 |
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| 培訓(xùn)目標(biāo) |
1.通 過對主流的數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)分析體系及主流行業(yè)的商業(yè)運行指標(biāo)等。 2.訓(xùn)練學(xué)員數(shù)據(jù)思維能力，發(fā)現(xiàn)問題、分析問題及解決問題的能力。 3.學(xué)完后勝任的工作崗位是:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師、電商數(shù)據(jù)分析師、運營數(shù)據(jù)分析師 |
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階段四: Python數(shù)據(jù)分析篇 |
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| 課程介紹 |
Python數(shù)據(jù)分析。將主要側(cè)重Python語言及數(shù)據(jù)分析包的學(xué)習(xí)。通 過對Python語言Python數(shù)據(jù)處理、 分析包及可視化包的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練學(xué)員掌握必備的基本編碼能力。 可勝任的崗位:Python數(shù)據(jù)分析師 |
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階段五: 大數(shù)據(jù)分析篇 |
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學(xué)完后勝任的工作崗位是1、ETL工程師 2、數(shù)據(jù)倉庫工程師3、數(shù)據(jù)清洗工程師4、Python大數(shù)據(jù)分析師5、Hive大數(shù)據(jù)分析師 |
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階段六: 數(shù)據(jù)挖掘篇 |
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| 課程介紹 |
側(cè)重于數(shù)據(jù)的分析和建模。通 過對基本的數(shù)理統(tǒng)計知識的學(xué)習(xí)，達到利用高級分析工具及方法對業(yè)務(wù)分析預(yù)測的目的。 可勝任的崗位:數(shù)據(jù)挖掘/分析師 |
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階段七: 人工智能/機器學(xué)習(xí) |
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學(xué)完后勝任的工作崗位是:人工智能應(yīng)用開發(fā)工程師 |
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課程適合哪類人群學(xué)習(xí)
零經(jīng)驗想入行
1、專業(yè)不受限，崗位薪資高
2、沒經(jīng)驗也能學(xué)，學(xué)完就能用
3、能寫在簡歷上的真實項目經(jīng)驗
相關(guān)行業(yè)想漲薪
1、擺脫“人肉取數(shù)機器”，突破薪資瓶頸
2、擁有開闊的業(yè)務(wù)視角，提升職場競爭力
3、滿足企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力模型，斬獲Offer
提升自己想轉(zhuǎn)行
1、不拍腦門，用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策
2、搭建核心指標(biāo)體系，抓住業(yè)務(wù)核心體系
3、自動化辦公，用數(shù)據(jù)提升找工作效率
有志于AI方向發(fā)展
1、不拘泥于現(xiàn)況，擠進人工智能領(lǐng)域
2、成功轉(zhuǎn)型AI行業(yè)數(shù)據(jù)人才
3、進入熱門行業(yè)，謀求更高發(fā)展空間
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