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  • 开课吧 25期数据分析薪培养计划就业班

    • 时间:2022-04-20
    • 作者:2656991200
    • 浏览:862
    • 分类:设计美化

    6.jpg

     数据分析高薪培养计划就业班25期,专为想要成为数据分析师、进入头部企业、实现高薪职业人生的工程师打造,课程联合一线大厂资深数据分析专家,通过深度调研百度、腾讯、阿里、美团、字节跳动内部公司研究的课程!

    课程目录

    ├──01、第一章 环境安装  

    |   ├──Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip  634.04M

    |   ├──Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip  469.69M

    |   ├──Mac安装anaconda.pdf  2.37M

    |   ├──win系统安装anaconda.pdf  931.23kb

    |   ├──第一章第1节: anaconda for mac.mp4  39.31M

    |   └──第一章第2节: anaconda for Windows.mp4  20.72M

    ├──02、第二章 Excel基础  

    |   ├──Excel常规操作作业-答案.zip  73.85kb

    |   ├──Excel常规知识.pdf  9.53M

    |   ├──Excel的常规操作.pdf  4.80M

    |   ├──第3节 Excel数据集及材料准备.zip  16.43M

    |   ├──第八节:短租课件与数据源.zip  3.49M

    |   ├──第二章第1节: Excel知识回顾.mp4  372.49M

    |   ├──第二章第2节: Excel案例分析.mp4  437.09M

    |   ├──第二章第4节: Excel常规操作.mp4  299.20M

    |   ├──第二章第5节: Excel公式与函数.mp4  298.13M

    |   ├──第二章第6节: Excel数据透视表操作.mp4  301.18M

    |   ├──第二章第7节: 电商视频.mp4  359.39M

    |   ├──第二章第8节: 短租完整.mp4  303.90M

    |   ├──第二章第9节: Excel2016、2019对比.mp4  160.17M

    |   ├──第九节:Excel2016和2019区别.pdf  991.15kb

    |   ├──第九节:Excel区别操作演示.xlsx  503.30kb

    |   ├──第六节:Excel数据透视表操作课件.pdf  1.05M

    |   ├──第六节:数据透视表数据.zip  178.93kb

    |   ├──第七节:电商视频课件.zip  2.87M

    |   ├──第五节:Excel函数由浅入深课件 .zip  2.22M

    |   └──第五节:Excel函数由浅入深作业以及答案.zip  72.65kb

    ├──03、第三章 Python  

    |   ├──第二节:Python进阶-课件.pdf  735.28kb

    |   ├──第三节:Python案例-课件.pdf  1.13M

    |   ├──第三章第1节: Python基础入门.mp4  336.12M

    |   ├──第三章第2节: Python进阶.mp4  334.05M

    |   ├──第三章第3节: Python案例.mp4  404.39M

    |   ├──第一节:Python基础入门-课件.pdf  793.21kb

    |   └──第一节:Python先导课知识点.png  51.96kb

    ├──04、第四章 开班典礼(含课表)  

    |   ├──第2节  课表(实时更新)  

    |   ├──20210426大数据分析师课程体系介绍-25期.pdf  391.41kb

    |   └──第四章第1节: 开班典礼.mp4  497.94M

    ├──05、第五章 Python  

    |   ├──第10节  Python科学计算库Pandas上  

    |   ├──第11节  Python科学计算库Pandas下  

    |   ├──第12节  Python案例-电影数据分析  

    |   ├──第13节  Python案例-电商数据分析  

    |   ├──第1节  Python章节学习指引  

    |   ├──第2节  Python语法入门  

    |   ├──第3节  Python数据容器  

    |   ├──第4节  Python函数与异常处理  

    |   ├──第5节  Python面向对象与模块  

    |   ├──第6节  Python爬虫基本认知  

    |   ├──第7节  Python爬虫常用库  

    |   ├──第8节  科学计算库Matplotlib可视化  

    |   └──第9节  Python科学计算库NumPy  

    ├──06、第六章 MySQL  

    |   ├──第1节  MySQL金融案例-基础操作  

    |   ├──第2节  MySQL云实验平台  

    |   ├──第3节  MySQL金融案例-复杂查询  

    |   └──第4节  MySQL金融案例-其他操作  

    ├──07、第七章 MySQL和Hive安装资料  

    |   ├──第1节  MySQL-Mac安装  

    |   ├──第2节  MySQL-win安装  

    |   ├──第3节  补充视频-完全分布式  

    |   ├──第4节  伪分布式-Win版  

    |   └──第5节  伪分布式-Mac版  

    ├──08、 第八章 Hive  

    |   ├──第1节  HiveSQL核心技能1-常用函数  

    |   ├──第2节  HIve云实验平台  

    |   ├──第3节  HiveSQL核心技能2-表连接  

    |   ├──第4节  HiveSQL核心技能3-窗口函数  

    |   ├──第5节  HiveSQL常用优化技巧  

    |   ├──第6节  大数据分析综合案例  

    |   ├──第7节  完全分布式补充  

    |   ├──第8节  spark 基础  

    |   └──第9节  sprak SQL  

    ├──09、 第九章 数据可视化  

    |   ├──第1节  Excel常用图形可视化1  

    |   ├──第2节  Excel常用图形可视化2  

    |   ├──第3节  tableau常用可视化图形讲解  

    |   ├──第4节  tableau高级可视化讲解  

    |   ├──第5节  tableau prep  

    |   ├──第6节  电商订单数据分析  

    |   ├──第7节  power bi  

    |   ├──第8节  power bi炫酷语言  

    |   └──第9节  power bi用户画像项目  

    ├──10、第十章 行业案例分析  

    |   ├──第10节  电商日常数据指标监控  

    |   ├──第11节  用户画像  

    |   ├──第12节  用户行为分析  

    |   ├──第1节  战略指标  

    |   ├──第2节  策略指标  

    |   ├──第3节  数据分析方法论  

    |   ├──第4节  沙箱实验  

    |   ├──第5节  数据分析报告  

    |   ├──第6节  流量与产品功能分析  

    |   ├──第7节  用户分析  

    |   ├──第8节  运营分析  

    |   └──第9节  经营分析与复盘分析  

    ├──11、第十一章 统计学方法论  

    |   ├──第10节  时间序列(二)  

    |   ├──第11节  新闻分类一  

    |   ├──第12节  新闻分类二  

    |   ├──第1节  描述统计分析  

    |   ├──第2节  推断统计分析-参数估计  

    |   ├──第3节  推断统计分析-假设检验  

    |   ├──第4节  常用假设检验(一)  

    |   ├──第5节  常用假设检验(二)  

    |   ├──第6节  线性回归  

    |   ├──第7节  AQI分析与预测一  

    |   ├──第8节  AQI分析与预测二  

    |   └──第9节  时间序列(一)  

    └──12、 第十二章 就业指导  

    |   ├──第一十二章第1节: 就业指导(一).mp4  436.62M

    |   ├──第一十二章第2节: 就业指导(二).mp4  204.65M

    |   ├──就业1.pdf  1.95M

    |   └──就业2.pdf  706.79kb

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