武漢Python數(shù)據(jù)分析師3個月集訓班

企業(yè)想要在競爭激烈的市場中勝出，決策的速度和反應的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時，常常無法獲得實時且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透過什么樣的方法，才能快速且實時的轉(zhuǎn)變成決策時有用的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨迫切性的問題。

Python數(shù)據(jù)分析集訓課程針對針對周末時間充裕、零基礎的?？?、本科在校生，以及在職&欲轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析的工作人員提供3個月非脫產(chǎn)周末集訓，畢業(yè)可推薦相關工作。

課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師標準大綱要求，包含Python基礎 – Pandas數(shù)據(jù)清洗 - Python爬蟲 - Python數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib、Seaborn、Pyecharts） - Python機器學習算法等內(nèi)容，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)保險、電信、銀行、醫(yī)療、交通等行業(yè)實際案例來幫助學員建立整套的數(shù)據(jù)分析和機器學習思路，案例涉及營銷優(yōu)化、風險控制、用戶研究、商業(yè)部署等領域，使學員所學更符合企業(yè)要求。

學習目標

1. 熟練掌握數(shù)據(jù)科學領域受歡迎的編程語言-Python
2. 掌握使用Python和pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗和預處理
3. 使用Python爬蟲獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)
4. 學會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化
5. 學會使用Pyecharts進行高級數(shù)據(jù)可視化
6. 學會構(gòu)建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型
7. 使用Python進行數(shù)據(jù)分析整體思路、針對業(yè)務做出模型化選擇
8. 善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業(yè)問題
9. 使用機器學習實操電商、電信、醫(yī)藥行業(yè)真實項目案例

學習對象和基礎

• 想從事數(shù)據(jù)領域工作，缺乏實踐技能的在校學生
• 希望轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)領域人員
• 個人發(fā)展遭遇瓶頸的數(shù)據(jù)分析師
• 有數(shù)據(jù)化運營需求的產(chǎn)品運營、市場人員及管理者
• 對Python數(shù)據(jù)分析和挖掘感興趣的業(yè)界人士