2018年6月份数据分析师小白入门到案例实战全套 完整版 绝非拼凑可比

课程介绍：

本人基于常年从事数据相关工作的经验来看，数据分析师是一个与实际经验结合非常紧密的岗位，其实数据分析本身的方法、程序语言或是软件工具，都不是最关键的，而真正关键的是如何用通过数据来发现问题，并通过分析得出结论与建议，再通过数据的回馈来提升我们的业务本身进而不断迭代优化的过程。

那么一个合格的数据分析师，除了具备基本的数据分析方法与编程、工具的能力外更重要的是业务洞察力。我总结了以下8点能力。

1 收集信息的能力

2 沟通需求的能力

3 定义问题的能力

4 梳理流程的能力

5 定义标准的能力

6 探寻原因的能力

7 提出建议的能力

8 总结汇报的能力

课程要点：

本套课程也是在数据分析基础知识，基本Python数据分析的基础上，想让初学者真正的具备数据分析师的思维方式，因为在实际的工作中，不同项目，不同公司面对不同系统平台，不同数据载体，应用的软件工具，编程语言是不确定的，所以通过多个小的案例，来锻炼大家的数据分析思维，解决问题的思路，或者说是套路，这个更为重要。

分析工具：

那么本套课程采用了Python语言这个目前最为主流的编程语言进行课程讲解，配合数据分析的四大最重要的工具，分析工具（Pandas）图表绘制工具（Matplotlib）空间分析工具（GIS）计算工具（Numpy）并结合多个实战项目，让学员能够有一个完整的数据分析师学习及工作流程的思路。

资料介绍：

本套数据分析师课程师2018年全新录制，2018月6月15日完结，共七大阶段，分别为：小白扫盲、理论基础、语言入门、分析工具、算法进阶、数据可视化、项目实战，共169课，约35小时课时，本套课程是数据分析师体系完整的系统性课程，非胡乱拼凑可比，课时和章节设计合理，建立大家利用碎片化时间来学习，上午学习1个小时，下午学习1个小时，更多的时间用来跟着项目做练习。

如果您是抱着以下的心态来学习数据分析课程，恭喜您本套课程非常适合您：

1、想对数据分析师有一个全方位的了解。

2、想要系统的来学习下数据分析课程。

3、想知道数据分析师到底需要学会那些工具。

4、零基础小白不知道怎么入手学习数据分析师。

5、想通过大量项目案例来增加自己的实战经验。

课程目录：

1.小白扫盲

课时：12 时长：3小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

主要介绍数据分析的概念，以及所用到那些工具，也会以案例的形式讲解数据分析工作的思路和方法，以及学前的准备资料和软件安装等，建议大家在学习开始之前，先看看小白扫盲部分。

2.理论基础

课时：5 时长：1小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

主要介绍数据分析师的特点，怎么从数据中挖掘价值，机器学习和数据的关系，以及是如何实现的，以案列的形式讲解什么是数据可视化。1小时

3.语言入门

课时：36 时长：5小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

本套数据分析师课程主要以python语言来开发，本章主要从零基础开始讲解python编程，主要内容：为什么选择python,开发环境及运行原理，数值类型，变量，运算符，序列，字典dict，语句，条件判断，循环语句，for循环，while循环，函数，局部变量，全局变量，python包管理工具，文件读取与写入，项目介绍，项目解答等，语言入门主要是针对零基础小白来设置的，也建议对python熟悉的同学学一下，本章讲的python比较有针对性，主要是针对数据分析而设置，学完本章未必能让你精通python,但作为数据分析师来说足够用了。

4.分析工具

课时：51 时长：20小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

本章主要讲解数据分析常用到的四种分析工具，数值计算工具（Numpy）分析工具（Pandas）图表绘制工具（Matplotlib）空间分析工具（GIS）什么是Numpy？，Numpy基础数据结构，Numpy通用函数，Numpy数据的输入输出，什么是Pandas，时间戳索引，时间序列，数值计算和统计基础，文本数据，去重及替换，透视表及交叉表， 数据结构Series，数据结构Dataframe，Matplotlib简介，散点图，极坐标图，箱型图，表格样式，刻度、注解、图表输出，图表绘制，柱状图、堆叠图，面积图、填图、饼图，直方图，什么是空间数据，GIS软件，坐标系，空间数据基本处理，几何计算，空间可视化制图，统计等

5.算法进阶

课时：23 时长：3小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

本章主要讲解数据特征的提取与分析、数据建模、数据处理，详细内容：分布分析，对比分析，统计分析，帕累托分析，正态性检验，相关性分析， 缺失值处理，异常值处理，数据连续属性离散化，数学建模概述，线性回归的python实现方法，线性回归模型评估，KNN最邻近分类，PCA主成分分析，K-means聚类，蒙塔卡罗模拟，案列解读等。

6.数据可视化

课时：28 时长：5小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

python数据可视化，关系网络数据可视化，空间数据可视化，数据图表表达，设计美学，时间线图表、热图，结构化图表可视化，Seaborn做图表，调色盘，分类散点图，线性关系数据可视化等

7.项目实战

课时：18 时长：3小时：清晰度：1080P 配套资料：讲义 代码 录制时间：2018年

主要以项目案例实战和练习，主要内容：用户增长分析项目，游戏设计项目，业务体系指标项目，汽车行业项目，消费者行为分析机器预测，数据挖掘项目。