磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师

磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师

明星讲师。资深数据分析师,数据化运营专家秦路老师,潜心磨剑打造精品课程;

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课程名称:

磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师

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天善学院《七周成为数据分析师》数据分析师证书申请及学员学习奖励活动  :  https://ask.hellobi.com/blog/eduhellobi/9771


课程特色:

明星讲师。资深数据分析师,数据化运营专家秦路老师,潜心磨剑打造精品课程;

规划全面。涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面,提纲挈领,为数据分析师之路奠定坚实基础;

循序渐进。环节紧凑,积跬步以至千里,七周为期,焕发不一样的职业通道;

精品质量。教学方式活泼生动、易于理解与掌握;精致案例如临其境,利于提高实战能力;


讲师介绍:

秦路,天善智能特约专家。资深数据分析师,数据化运营专家,各大专栏作者。擅长结合运营和数据,建立数据化运营体系。

个人公众号:秦路,博客专栏:https://ask.hellobi.com/blog/qinlu/sitemap/


学习方式:

录播课程,开课即学

在线反复观看,有效期2年

上课方式:录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看


课程大纲:

第一周:数据分析思维

1.数据分析的道与术

2.数据分析思维

  • 结构化

  • 公式化

  • 流程化

3.分析思维技巧

  • 象限法

  • 对比法

  • 假设法

  • 二八法

  • 多维法

  • 指数法

4.像咨询顾问一样思考

5.如何在业余时间锻炼分析思维


第二周:业务

1.为什么业务重要?

2.经典的业务分析指标

  • 市场营销模型

  • 产品运营模型

  • 用户行为模型

  • 电子商务模型

  • 流量模型

3.业务的分析框架

  • 如何建立分析框架?

  • 市场营销分析框架

  • 产品运营分析框架

  • 用户行为分析框架

  • 电子商务分析框架

  • 网站分析框架

  • 如何应对各类业务背景

4.数据化管理业务


第三周:Excel

1.Excel的新手须知

2.Excel函数

  • 清洗处理类

  • 关联匹配类

  • 逻辑运算类

  • 计算统计类

  • 时间序列类

3.Excel工具

  • 数据透视表

  • 条件格式和迷你图

  • 自定义名称

  • 数组

  • 数据分析库

  • 切片

4.用Excel进行数据分析


第四周:数据可视化

1.数据可视化的魅力

2.常见的图表类型与应用

  • 散点图

  • 折线图

  • 柱形图和直方图

  • 饼图

  • 面积图

  • 雷达图

  • 漏斗图

3.高级图表类型与应用

  • 树型图

  • 桑基图

  • 热力图

  • 关联图

  • 箱线图

  • 标靶图

  • 词云图

  • 地理图

4.图表绘制

  • 基础图表绘制的要点

  • 高级图表绘制

  • 辅助线

  • 复合图表

  • 好用的第三方图表库

  • 图表和报表

5.可视化BI

  • Power BI入门

  • 导入数据

  • DataX

  • 数据整理和关联

  • 可视化

  • Dashboard

  • 第三方图库

6.用BI进行数据分析


第五周:MySQL

1.数据库基础

  • MySQL安装

  • 数据库和表

  • 数据类型

2.MySQL语法

  • 查询

  • 过滤

  • 高级过滤

  • 分组和聚合

  • 子查询

  • 计算函数

  • 表联结

  • 高级表联结

3.MySQL进阶

  • 优化

  • 高级技巧

  • Leetcode竞赛

4.用MySQL进行数据分析


第六周:统计学

1.描述统计学

  • 集中量数

  • 权重预估

  • 数据分布

  • 用Excel进行统计学

2.数据分析的概率

  • 概率的世界

  • 概率分布

  • 假设检验

  • AB测试

  • 方差分析

3.时间序列

4.为什么会被统计学欺骗?

5.数据分析与机器学习


第七周:Python

1.为什么要学习Python

2.Python的数据科学环境

3.Python的基础

  • 语法结构

  • 数据架构

  • 函数和类

  • 高级函数

  • 常用的数据分析包

  • 案例练习

4.Numpy和Pandas

  • Numpy的数据结构

  • Numpy的基础操作

  • Numpy的函数

  • Pandas的数据结构

  • Pandas的基础操作

  • Pandas的函数

  • Pandas的数据规整

  • 效率技巧

  • 聚合

  • 时间序列

5.用Python进行数据分析

  • 案例:数据分析师的薪资

  • 案例:电商用户消费行为

6.可视化

  • Matplotlib

  • seaborn

  • 其他

7.构建数据分析平台

  • Python连接数据库

  • Python进行ETL

  • 开源BI:Superset

  • 构建自己的Dashboard


数据分析的职业规划  https://ask.hellobi.com/blog/qinlu/10261 

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