知途聯合好大學在線出品

數據分析師 | Python實現

14周Get職場精英數據技能裝備,挑戰15萬年薪

  • 零基礎學習
  • 4個行業案例實戰
  • 上海交大師資+企業大牛輔導
  • 微專業認證證書+獎學金

“從此做一個用數據感知世界的工程師”

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課程直播


與名師直接互動交流學習、職業發展等問題

  • 數據分析師如何養成?

    從業經驗分享,數據分析師技能解讀

    David
    免費
    回看直播 2018-7-12 20:00
微專業先導課


帶你零基礎走進Python的世界

初見Python有試聽
從搭建Python環境和了解代碼規范開始,了解Python變量與基本數據類型,并利用分支和循環完成基本函數。

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為什么要學?


抓住時代的風口,才會成就好的未來

  • 理由1
    該微專業可以作為你踏入人工智能領域(機器學習和深度學習)的入門基礎
  • 理由2
    相關統計數據顯示,未來3~5年,中國需要180萬數據人才,但目前只有約30萬人。
大數據時代急需能讀懂數據、用數據做出正確決策的人才


掌握數據分析技能,讓你擁有決策話語權,從激烈競爭中脫穎而出

  • 業務數據分析師
    年薪15萬
  • 中高級數據分析師
    年薪18萬
  • Python開發工程師
    年薪20萬
  • 高級數據分析師
    年薪24萬
  • 數據挖掘工程師
    年薪25萬
  • 高級數據產品經理
    年薪30萬
出品機構


知途聯合好大學在線出品

  • 從事在線教育10+年,是金智教育信息技術股份有限公司旗下的子公司,聚焦云計算、大數據、虛擬現實、人工智能等高科技產業領域。
  • 是由上海交通大學主辦的,是中國高水平大學慕課聯盟的官方網站,提供優質課程教學、第二專業系列課程教學、高端培訓系列課程以及相關在線教育產品,愿景是讓所有人,都能上最好的大學。
師資團隊


來自名企和名校的一線數據分析師團隊

  • 徐逸卿

    主講:面向大數據分析的Python編程

    英國利茲大學碩士,東南大學本科博士,南京林業大學軟件工程系副教授,IBM高級軟件開發工程師,中國中醫藥信息研究會人工智能分會理事,北京大學南京創新研究院大數據研究所技術專家,具有扎實的理論功底和豐富的應用經驗,主要研究方向為大數據可視化及其在生物信息學中的應用。

  • 孫承棟

    主講:多元統計分析基礎

    中國數學學會會員,江蘇省生物數學會會員。南京理工大學數學系畢業,大學數學建模總教練。擅長數據處理,數據挖掘,大數據分析處理。

  • 陳昊鵬

    主講:數據科學引論(Python之道)

    上海交通大學副教授軟件學院教師,研究方向:軟件工程,包括軟件架構和軟件開發技術,分布式計算,包括服務計算和云計算等。

  • Alex

    主講:基于spark的citibike案例分析與實踐

    數據安全業務部產品負責人 某知名IT企業安全技術部部門經理,物聯網業務安全產品負責人。曾主導多個電信行業產品:終端綜合管理系統、綜合監控系統、流量經營等。主要研究方向:大數據、并行計算、人工智能。

  • 田瀟

    主講:醫保數據及醫保欺詐行為識別分析

    南京大學碩士, 秋名山聯合創始人,曾就職于清華信息技術研究院,擔任過百度機器學習等課程講師,擁有多年的大數據分析與架構經歷。

  • David

    主講:電力數據分析與欠費預測

    資深數據分析員,曾就職于世界500強外企,任MES、ECS系統研發工程師。目前從事網絡數據分析師工作,先后負責上網行為分析、物聯網網絡安全分析等多個項目。此次課程David將帶領大家堅持以數據說話,用模型探索大千世界。

  • 企業Mentor

    行業資深工程師作為你身邊的Mentor,他們將對您的項目和代碼做出詳盡的審閱和反饋,通過鼓勵、批評、和建議多種模式,按照知名企業編碼規范培養您編程習慣,拓寬您的視野。

14周包含數據分析工程師需要的全部技術要求


學習需要及時反饋指導,企業導師將對你一對一輔導以及評審項目代碼,助你迅速提升實戰能力

第1-3周

萬丈高樓平地起,零基礎學習Python語言,帶你從入門到實戰應用
  • 第1周初見Python

    從搭建Python環境和了解代碼規范開始,了解Python變量與基本數據類型,并利用分支和循環完成基本函數編寫。
  • 第2周開啟Python編程之旅

    學習Python的類,進行面向對象的Python編程,并完成讀取文件和處理異常。學會使用常見標準庫和第三方庫。
  • 第3周用Python編寫爬蟲

    介紹爬蟲和網頁,學會解析HTML,并利用Python完成基本數據爬取程序,以及使用scrapy完成復雜網站數據爬取。

第4-12周

實戰行業案例(醫保、電力、共享單車等),鍛煉你的數據編程、挖掘和分析能力

牛刀小試:醫保欺詐行為分析,通過簡單案例引入數據分析數學知識以及完成一個簡單的分析案例。

  • 第4周描述性分析處理

    介紹醫保欺詐問題的數據背景,并對數據進行清理和預處理。并通過變量關系,分析哪些變量對醫保欺詐更具有現實意義的關系。
  • 第5周推斷性分析處理

    通過聚類分析來識別出疑似有欺詐行為的病人,掌握建模技巧,訓練評估的完整過程。

庖丁解牛:揪出那個電耗子,通過一個相對復雜的案例,加深數據排序、清洗和特征轉換, 并利用邏輯回歸、支持向量機SVM算法模型完成電力欠費用戶預測。

  • 第6周案例背景解讀

    介紹電力公司欠費預測的案例背景,以及相關數據解讀。并對數據進行排序,清洗,和特征轉換。
  • 第7周邏輯回歸

    利用Python語言,通過邏輯回歸模型,對數據進行建模,訓練和評估,完成電力欠費的預測。
  • 第8周支持向量機SVM

    利用Python語言,通過支持向量機SVM模型,對數據進行建模,訓練和評估,對比預測的實際效果。

繭絲牛毛:共享單車使用數據大揭秘,通過該案例完成一個復雜的完整的數據工程,包含數據爬取、清洗、建模、分析以及可視化。

  • 第9周案例背景及數據預處理

    了解案例的基本情況,掌握數據預處理的基本方法。
  • 第10周描述性分析

    熟練掌握python中的可視化技術,并能從中找到數據間的關系及特征。
  • 第11周站點畫像

    學習主成分分析方法降維的基本原理,K-means聚類算法的原理和步驟,應用到數據集中,對站點畫像。
  • 第12周站點使用情況預測

    學習決策樹,隨機森林,線性回歸算法,貝葉斯參數估計,并使用這些模型來對站點滿載與空載進行預測,比較模型間的優劣。

第13-14周

學習數據分析的其他經典算法,獨立完成一個完整數據分析實戰項目作業,成功畢業獲得智聯認證勛章
  • 第13周樸素貝葉斯算法和分類回歸樹算法

    理解樸素貝葉斯算法、分類回歸樹算法 ,樹回歸算法的基本原理,以及其常見的應用場景。
  • 第14周畢業大設計

    獨立挑戰一個數據分析實戰項目:社會收入影響因素分析,通過企業導師在線輔導,完成項目設計和編碼,并提交畢業設計作品。

第1-14周

智聯高管親自講述求職技巧,面經等職場經驗和套路
  • 第1-14周找到一份好工作

    智聯高管教您面經,讓您求職前充分準備,搞定面試官。并了解初入職場的溝通技巧,以及職場規劃。
  • 第1-14周數據科學引論(Python之道)選修課

    了解數據科學的知識體系,并且初步具備使用Python語言及其工具來進行數據分析的能力。
課程優勢與特色


特色企業導師輔導服務,在名師指導實戰中掌握技能
項目和代碼評審
行業資深工程師作為您身邊的Mentor,通過鼓勵、批評和建議等模式對您的項目和代碼做出詳盡的審閱和反饋,培養您正確的編程習慣,拓寬您的思維。
1對1輔導
您可以與企業導師進行預約,利用一對一的在線交流方式解決您學習中難題和困惑。
直播點評作業
導師定期會對作業進行直播點評,復盤課程內容,鞏固已掌握知識。
特色學習監督管理服務,助你完成學習不掉隊
班主任制監督輔導
孤軍奮戰容易拖延、想放棄。班主任會每周"騷擾"你、關懷你,就是要讓你一起堅持完成學習。
學習打卡制度
堅持久了就會形成一種習慣,你的學習也許需要打卡來養成。
線下學習小組
加入學習小組,認識志同道合的學習小伙伴,通過抱團學習方式互相監督,共同成長,收獲一個最具職場價值的朋友圈。
課程安排計劃


課程內容會隨著技術發展而進行實時更新,你的認知一直站巨人的肩膀上

  • 1 Python語言基礎

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    課程大綱
    1 初見Python
    1.1 你聽說的那個Python
    1.2 Python中的數據
    1.3 Python中的控制
    1.4 初嘗高級Python
    2 Python編程
    2.1 函數統治世界?
    2.2 對象表示不服!
    2.3 文件與異常處理
    2.4 標準庫、第三方庫、虛擬環境
    3 Python與網絡爬蟲
    3.1 爬蟲是什么?
    3.2 數據采集
    3.3 HTML解析
    3.4 Scrapy入門
  • 2 牛刀小試: 醫保欺詐行為分析

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    課程大綱
  • 3 庖丁解牛:揪出那個電耗子

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    課程大綱
    1 案例背景以及數據介紹
    1.1 電力數據采集、字段類型分析
    1.2 臟數據清洗
    1.3 按賬戶和時間進行排序
    1.4 補充:Python 函數編程之lambda
    1.5 根據業務進行特征轉換
    2 邏輯回歸模型生成與訓練
    2.1 空值填充的方法
    2.2 生成訓練集與測試集
    2.3 邏輯回歸模型訓練
    2.4 邏輯回歸模型評估
    3 SVM模型生成與訓練
    3.1 SVM簡介以及和核函數原理
    3.2 基于高斯核的SVM模型訓訓練
    3.2 基于多項式核的SVM模型訓練
    3.3 基于Sigmoid核的SVM模型訓練
    3.4 各SVM模型在測試集上的效果評估
    3.5 Python 誤差評估高階函數 sklearn.metrics講解
    4 復習和練習
    4.1 特征工程在電力欠費預測項目中的重要性
    4.2 分類模型拓展介紹
    作業:提交項目實現思路(類似小論文),任選一種模型提交代碼
  • 4 繭絲牛毛:共享單車使用數據大揭秘

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    課程大綱
    1 案例背景
    1.1 案例背景
    1.2 數據介紹
    2 數據預處理
    2.1 數據選擇與預處理
    3 描述性分析
    3.1 用戶騎行時間帕累托圖
    3.2 用戶騎行距離分布
    3.3 天氣對騎行的影響
    3.4 特殊事件對騎行的影響
    4 站點畫像
    4.1 主成分分析
    4.2 K-means聚類算法
    4.3 站點分類
    5 站點使用情況預測
    5.1 數據預處理
    5.2 使用隨機森林模型預測
    5.3 使用貝葉斯估計預測
    5.4 使用回歸模型預測
    5.5 模型的比較
  • 5 數學知識全覆蓋及畢業設計

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    課程大綱
    1 數學知識
    1.1 樸素貝葉斯算法
    1.2 分類回歸樹算法
    1.3 樹回歸算法
    2 畢業設計-社會收入影響因素分析
    2.1 通過可視化方式查看各種因素對收入的影響
    2.2 通過1~2種合適的算法進行建模,對收入進行預測
    2.3 通過優化模型,嘗試提升預測的準確率
  • 6 讓好工作找到你

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    課程大綱
    1 高管故事
    1.1 越努力越幸運!
    1.2 你需要微笑的力量!
    1.3 職場小套路,讓你突破重圍!
    1.4 我的人生可以心想事呈!
    1.5 找到自己的職業定位,你就能心想事呈!
    1.6 有目標敢嘗試,做自己職場的常勝將軍
    2 求職前的準備工作
    2.1 實習=打雜?如何利用實習期提升自己?
    2.2 好工作的標準是什么?
    2.3 3問3看搞定你的職業定位
    2.4 決策平衡單
    2.5 找工作和父母意見不一致,怎么辦
    2.6 如何在陌生的城市,找到安全感
    2.7 如何找到一份專業不對口的工作?
    2.8 什么樣的企業或者行業有前景呢
    3 小妙招搞定面試
    3.1 企業到底喜歡什么樣的人?
    3.2 三步,高效提升應聘崗位的核心技能!
    3.3 兩步!搞定你的簡歷
    3.4 面試中要注意的8個細節
    3.5 1分鐘高效打動面試官,麥肯錫方法論來幫你!
    3.6 如何與HR談薪資?
    3.7 面試頻繁失利,就業OR擇業?
    3.8 這樣的勞動合同,千萬不能簽!
    3.9 入職前我都要做什么準備呢?
    4 初入職場的那些事
    4.1 如何在自己不喜歡的工作中找到快樂?
    4.2 求職必讀-學校和企業到底有啥不同?
    4.3 職場新人如何融入團隊?
    4.4 如何規劃職場的頭三年?
    4.5 如何在職場擴充自己的人脈?
    4.6 初入職場如何與同事保持良好的關系?
    4.7 揭秘企業中的職業晉升路徑!
    5 提升工作效能,讓你事半功倍
    5.1 工作沒思路,怎么辦?
    5.2 工作中付出與回報不成正比,怎么辦?
    5.3 害怕被無聊的工作打敗?請打開你的覺知來工作!
    5.4 如何應對領導的善變?
    5.5 如何在職場中快速學習?
    5.6 如何面對客戶的負面評價?
    5.7 如何應對職場暴力?
    5.8 匯報不對,努力白費—如何向領導匯報工作
    5.9 如何讓周報指導我們的工作?
    5.10 如何具備領導思維?
    5.11 時間管理?任務管理才是硬道理!
    5.12 如何接打商務電話?
    5.13 如何進行一場愉快的跨部門溝通?
    5.14 如何在企業升職加薪?
  • 7 數據科學引論(Python之道)選修課

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    課程大綱
    1 數據科學基礎概念
    2 數據科學的應用
    3 Python基礎知識
    4 數據科學方法與數據分析
    5 數據收集分析方法
    6 課程大作業立項答辯
    7 數據統計方法介紹
    8 數據科學方法學
    9 數據可視化
    10 機器學習
    11 大數據分析工具TensorFlow的使用
實戰項目案例(展示部分 )


在工業界的真實、經典案例中鍛煉你的數據處理和應用能力

  • Get技能
    ? 獲取分析數據,熟悉數據的格式、數據量,理解數據的含義
    ? 對數據進行整合、清洗等預處理工作,使之符合建模分析所需要的格式要求
    ? 邏輯回歸模型實現模型訓練、預測
    ? 支持向量機SVM模型實現模型訓練、預測
    ? 根據測試數據評估模型性能,判斷模型是否能較好推廣到未知數據
    某地區電力公司欠費預測
    根據某地區電力公司工業用戶的用電數據和繳費數據,通過機器學習等算法,完成對用電用戶進行電費欠費概率預測的數據分析。
  • Get技能
    本項目通過描述統計對不同環境下不同站點的使用情況進行分析,并使用Truncated SVD選取聚類依據的關鍵因素,隨后使用K-Means聚類算法進行聚類,進行站點畫像。
     
    本項目選擇了隨機森林模型、貝葉斯模型和線性回歸模型對數據建模,預測站點是否滿載,并比較各個模型的差異。
    gobike 站點使用情況分析
    共享單車的出現,讓民眾多了一種綠色的出行方式可以選擇。本項目致力于探究不同環境下站點的使用情況,以及對站點未來五分鐘停車位的情況進行預測。
頒發微專業認證證書+獎勵高額獎學金


你的努力和優秀,“他們” 看得見

成績合格頒發微專業認證證書
權威:證書由知途、好大學在線聯合頒發,由上海交通大學在線教育中心認證。
專業:證書代表你通過堅持不懈的學習,系統地掌握了本專業的全部知識,能獨立完成相關項目的開發。
真實:每一張證書都會綁定著學習者的真實身份,審核身份證號和姓名的唯一性,可錄入證書號和二維碼進行驗真查詢。
獲得技能同時還有助學福利
成績優秀前10名獎勵高額獎學金
聽聽學長學姐他們的評價


已有超18238位學員報名學習知途課程,看看他們怎么說

  • xy
    知途的課程視頻不管是阿里云的ACP還是這個數據分析師的視頻給我感覺能真的學到東西 ,也很實用。 阿里云的視頻是在 考試前幾天的時間熬夜看完的 ,因為時間真的很緊張,我平時都很忙,家里的事情小孩,還有工作的事情。所以對我來說抽時間來看真的也不容易 。還好阿里云也考過了 ,考了 85分。
  • 夏天
    關于我們課程,印象深刻的服務那肯定是班主任和企業導師無微不至的關心和幫助。關于作業批閱部分,老師的評價很中肯,指點出了不足之處,好評送上!
  • 羈絆
    知途的團隊正在不斷的成長和提升,導師們對學員的服務支持都很好,特別是周末的時候,QQ答疑群內的周老師和其它老師都還熱心得回答我們的疑問,很貼心,這點做得很棒了。
學習幫助Q&A


  • Q: 學習時間安排?

    A: 14周, 每周學習負載大約為8 小時,包含完成實驗和代碼。

  • Q: 學習結束后是否可以訪問課程?

    A: 課程結束后,你可以在3個月有效期復習回顧課程。

  • Q: 我需要具備什么基礎才可以更好的學習?

    A: 只要修煉大學編程課程以及數學課程后,即可以報名數據分析微專業課程,如果想了解更清楚去咨詢知途小可。

  • Q: 課程是錄播還是直播?

    A: 課程采取部分直播+錄播視頻+項目作業(Project Review+Code Review)+線上實驗+直播答疑的形式,你可以自主安排時間學習教學視頻;但需在規劃的學習周期內完成作業和參加考試。所有視頻有6個月的學習有效期。

  • Q: 如果考試沒有通過怎么辦?

    A: 學員本期未能完成學習或者考試未通過的,享有一次免費重修的機會,重修同享相應學期教學服務。

  • Q: 學習課程有疑問,上哪里提問?

    A: 成功報名后,我們會有專門的小姐姐邀請您加入QQ學習群,群內可以答疑課程問題,有疑問可以隨時提出,在工作日內我們的老師會實時回答疑問。或者在網頁課程【討論區】提出問題,也會有老師解答疑問。

  • Q: 課程有效期是多久?

    A: 所有課程學習視頻自開課日起有6個月的學習有效期。

{0}年薪:{1}萬
來源:{2}
崗位職責:
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