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            CDA 數據分析師培訓課程

             
              班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                  每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
              上間和地點
            上部份地點:【上?!客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
            最近開間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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                   1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                   2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
                   3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?!詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

            部份程大綱
             

            01章EXCEL數據分析
            01-01Excel數據處理技巧和高效方法
            01-02Excel數據收集、整合、規范化
            01-03Excel公式、函數、數組及數據分析
            01-04Excel可視化數據分析(排序、篩選、透視表等)
            01-05Excel圖表化數據呈現
            01-06商業智能分析Power BI
            02章數據庫管理
            02-01數據庫簡介
            02-02SQL語言
            02-03select查詢語句
            02-04存儲過程
            02-05綜合案例
            03章數據分析理論基礎
            03-01描述性統計
            03-02統計量及其抽樣分布
            03-03參數估計
            03-04假設檢驗
            03-05分類數據分析
            03-06矩陣運算
            04章SPSS數據分析
            04-01SPSS基礎
            04-02員工績效管理
            04-03信用行為特征分類
            04-04降維在消費行為中的應用
            04-05用戶行為畫像
            04-06客戶價值評分
            04-07客戶價值評分
            04-08購買行為組合與預測
            05章R數據分析
            05-01R基礎知識
            05-02R基本語句結構及循環
            05-03R數據清洗
            05-04文本對象處理
            05-05R畫圖
            05-06R統計分析
            06章R數據挖掘
            06-01線性回歸
            06-02邏輯回歸
            06-03梯度下降
            06-04聚類
            06-05關聯規則
            06-06主成分分析、因子分析
            06-07決策樹
            06-08隨機森林
            06-09神經網絡
            06-10貝葉斯
            06-11支持向量機
            07章案例分析以及業務應用
            07-01互聯網廣告中的大數據應用;
            07-02如何在保險行業中使用決策樹并展示其成果;
            07-03如何在零售行業中應用Logistic回歸和線性回歸估計客戶生命價值。
            07-04利用時間序列精準預估零售業的銷量及營業額;
            08章Python基礎
            08-01Python基礎知識
            08-02Python數據清洗
            08-03Python網絡爬蟲
            09章Python機器學習
            09-01文本挖掘原理和案例
            09-02預測分析核心算法
            09-03機器學習經典算法
            09-04Python數據可視化
            09-05算法和模型的優化
            09-06模型精度評估和提升
            09-07特征選取的方法
            09-08不平衡數據處理
            09-09XGBoost
            09-10貝葉斯分析
            09-11馬爾科夫&蒙特卡羅

             

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