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发布:AIU人工智能学院 | 分类:数据分析

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随着大数据和人工智能时代的到来,传统企业开始向数据化和智能化转型。由此,数据分析师相关岗位的需求量逐年递增,近两年呈现出供不应求的状况,在未来很长一段时间这种需求还将继续保持下去。但有一件事情是可以肯 ...
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随着大数 据和人工智能时代的到来,传统企业开始向数据化和智能化转型。

由此,数据 分析师相关岗位的需求量逐年递增,近两年呈现出供不应求的状况,在未来很长一段时间这种需求还将继续保持下去。

但有一件事情是可以肯定的:你不可能一夜之间成为数据科学家,它肯定是一个具有挑战的旅程。但如何才能做到呢?




一提到数据分析,就会感觉无从下手,知识点众多,没有办法抓住重点,学习起来是相当的吃力,常常毫无头绪,搞不清楚数据和数据的关联和关键数据。


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一 数据分析必备技能基础篇—银牌会员


本篇由浅入深系统化讲解,内容详尽,囊括了平时学习工作中经常用到的数据分析技能,特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。


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  • 对照自己掌握知识点进行查缺补漏,帮助你扫除知识盲区、重构知识体系。
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主要包含5个方向:


1.基础—Excel+Power BI数据可视化

excel制作基础图表;数据可视化分析方法;图表创建;交互式图标制作;Power Map数据地图制作;仪表盘制作;

2.基础—数据库基础

SQL基础语法;SQL表连接;SQL普通函数;SQL窗口函数;


3.基础—Python基础

Python 基础;Python 爬虫;Python 可视化;Python数据挖掘;Python 数据分析;


4.基础—数据科学基础

数据科学基础;数据分析基础知识;案例理解;


5基础—用户数据分析

用户增长;用户挖掘;用户画像分层;电商挖掘案例;数据中台;


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二 数据分析必备技能进阶篇—金牌会员


本篇介绍了验证分析与建模预测,理论与实战结合,特别适合缺少系统分析理论支撑或想深耕数据分析领域的人学习,对你进入大厂或者从事数据工作会有不少帮助。

学完视频你将收获:



  • 全面掌握主流的数据分析模型和方法。
  • 指导大家如何在工作中高效地输出一份有价值的数据分析报告。


主要包含5个方向:


1. 人工智能基础数学

微积分;线性代数;概率论


2. 统计学基础

统计分析基础;描述性统计分析;统计量与抽样分布;参数估计;假设检验;方差分析


3. 深度学习

TensorFlow基础;神经网络算法;RNN;LSTM;迁移学习;强化学习;


4. 人工智能案例

文本分析;对抗生成网络;语音识别;智能问答;图像识别;


5.机器学习

朴素贝叶斯算法;支持向量机算法;决策树算法;随机森林算法;


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