一线专家课程-打造全面数据分析高级架构师 多技术方向打造多维度企业级数据分析专家

打造全面数据分析高级架构师课程是由目前非常受到一线企业青睐的数据分析技术，全新打造设计而来的课程。数据分析课程突破了以往传统的授课条框，进行了多方位的技术教学，不仅仅局限于一种数据分析的方法，而是多技术角度和维度进行深入的探究，能够帮助同学们快速的建立起宏观的数据分析世界。

        课程技术内容包括了统计学与SPSS，数据分析和数据挖掘的理念，数据预处理，MySQL数据分析+Excel可视化图表分析，数据分析与挖掘算法课程，R语言与Python数据分析实战，数据分析师的职业规划和理念等。相信同学们经过这一系列的实战分析，会在数据分析架构师的道路上越走越好。

===============课程目录===============

├<第1章 数据分析师的职业概览>
│  ├01.数据分析师的“钱景”如何.mp4
│  ├02.什么人适合数据分析.mp4
│  ├03.数据分析师的临界知识.mp4
│  ├04.数据分析师的主要职责.mp4
├<第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念>
│  ├<第1节 基础概念>
│  ├<第2节 探索性数据分析>
│  ├<第3节 预测和分类>
│  └<第4节 分群和降维>
├<第3章 统计学基础和SPSS软件应用>
│  ├<第1节 描述性统计描述>
│  ├<第2节 假设检验_统计判断>
│  ├<第3节 抽样方法>
│  └<第4节 一般性模型>
├<第4章 数据预处理基础>
│  ├课后题.txt
│  ├<第1节 数据分析前的准备工作>
│  ├<第2节 数据清洗>
│  └<第3节 数据规范化>
├<第5章 mysql教程>
│  ├<第1节 sql简介>
│  ├<第2节 基本查询语句>
│  ├<第3节 交叉查询和子查询>
│  ├<第4节 练表查询>
│  └<课后练习>
├<第6章 Excel分析及可视化>
│  ├<第1节 Excel简介>
│  ├<第2节 Excel函数技巧>
│  ├<第3节 Excel快速处理技巧>
│  ├<第4节 Excel可视化技巧>
│  └<课后练习>
├<第7章 进阶学习>
│  ├<第1节 多变量分析方法选择思路>
│  ├<第2节 因子分析>
│  ├<第3节 聚类分析>
│  ├<第4节 对应分析>
│  ├<第5节 多维尺度分析>
│  ├<第6节 时间序列分析>
│  ├<第7节 Logistic>
│  └<课后练习>
├<第8章 经典数据挖掘算法>
│  ├<第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样>
│  ├<第2节 朴素贝叶斯>
│  ├<第3节 决策树>
│  ├<第4节 神经网络>
│  ├<第5节 支持向量机>
│  ├<第6节 集成算法和模型评估>
│  └<课后练习>
├<第9章 R语言入门及基础分析>
│  ├<第1节 R语言基础操作>
│  ├<第2节 R语言描述性数据分析>
│  ├<第3节 R语言回归算法>
│  ├<第4节 R语言分类算法>
│  ├<第5节 R语言聚类和降维>
│  └<课后练习>
├<第10章 python入门及基础分析>
│  ├<第1节 概述与基本操作>
│  ├<第2节 Numpy>
│  ├<第3节 Pandas>
│  ├<第4节 Matplotlib与python作图>
│  ├<第5节 Sklearn与机器学习基础>
│  └<课后练习>
├<第11章 课程总结图谱>
│  └课程总结.mp4
├<学习资料包>
│  ├数据分析.rar
│  ├<课程配套资料>
│  └<学习资料 – 软件>
├<资料>
│  ├课程练习材料.RAR
│  ├所有人都能学的数据分析课–总结图谱.RAR
│  └所有人都能学的数据分析师-授课讲义（pdf）.RAR