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大数据分析专业学习课程
导读谈起大数据，知晓它的人，都会说，势头猛，高科技，待遇好，迫不及待想一头扎进来。从接触大数据到现在，我们看到了 大数据分析 的兴起和人才的紧缺，国家政策的大力倡导，以及
谈起大数据，知晓它的人，都会说，势头猛，高科技，待遇好，迫不及待想一头扎进来。从接触大数据到现在，我们看到了的兴起和人才的紧缺，国家政策的大力倡导，
以及未来的潜在趋势。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
科多大数据，作为国家大数据人才培养基地、全国工业和信息化人才培养工程基地、中国智慧城市大数据创新联盟企业大数据人才委托培养基地，拥有来自企业的大数据总架构师、
国家大数据标准制定专家组成员、电子科技大学大数据研究中心专家组成的强大师资团队，有着独立研发并且获得2016年度全国大数据人才培养唯一优秀课程方案奖的大数据课程体系。
优秀课程方案&大数据分析课程安排：
第一阶段：数据分析方法 + Excel
1.&难易程度：一星
2.&课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：32课时
3.&主要技术包括： Excel&做常规分析，透视表，函数。常见分析方法，因果分析，结构分，矩阵分析，比较分析 等。
4.&描述如下：
很多人都会觉得自己会分析，根据以往经验，给一个数据就可以做一个图表。不过当你作为一个分析师的时候，就需要对自己更高的要求，需要系统全面的掌握分析方法。在分析问题
的时候，比普通人考虑的更加全面和系统，体现出自己的专业性。Excel 作为常用分析工具，其中的透视表，录制宏，可以极大的提高工作效率。Excel&也是做分析周报，月报用于展示
与人沟通交流最常用的数据处理分析工具，每天由大数据高级分析师亲自带领大家进行任务分解分析再次深入理解。
第二阶段：经济管理 和 市场营销
5.&难易程度：二星
6.&课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：48课时
7.&主要技术包括： 供应链管理，项目管理，企业战略分析
8.&描述如下：
先学习定性分析，能够从宏观上对分析对象做一个整体分析。分析师是一个计算机、统计学、经济管理交叉学科，不仅需要具备数学相关的知识，具备系统的运营管理知识同样重要。
在互联网公司分析师是为运营和管理提供决策支持的。在任何行业的运营，管理的经济学原理都是来自现有理论知识。分析师具备了扎实的经济管理相关知识，才能给举一反三，灵活
运用于运营分析报告，和市场分析报告，提出建设性的建议。这里的分析主要是归纳分析，定性分析，对后续阶段学习打基础也很重要，由大数据高级分析师对实际案例进行沟通分享，
学员可以更加深入对比自己完成的相关任务离实际要求差距还有那些。
第三阶段：SPSS+ 市场研究
9.&难易程度：四颗星
10.&课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：48课时
11.&主要技术包括： SPSS&回归相关分析，数据预处理，描述性统计，时间序列，聚类分析，判别分析，对应分析，因子分析
12.&描述如下：
在定量分析中，市场调研中有90%以上的统计软件都是SPSS，由于其界面友好输出结果直观，而且其中很多功能模块都是针对市场研究工作而设计的，比如对于分析，因子分析。能通
过定性或者定量分析，回答运营管理中的问题。比如竞品分析，用户体验，新产品开发，产品定价，市场机会分析，产品生命周期管理。SPSS也是分析岗位需要具备的基本功，培养分
析思维和分析能力，学习以后达到分析师的基本岗位需求，该阶段课程针对大数据分析师岗位属于重要课程。大数据高级分析师亲自传授自己的经验，让学员可以提前进入到工作状态，
完成自己任务同时清楚知道自己的不足地方，并且大数据高级分析师带领学员进行更深入的学习。&
第四阶段：数据产品设计+MySQL&+ Tableau&Sever
1.&难易程度：四颗星
2.&课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：56课时
3.&主要技术包括：数据库与表操作，数据库查询，数据库原理，&数据仓库设计逻辑，数据仓库元数据管理表，数据可视化，动态仪表盘，BI服务器 网络设计，用户CRM系统与标签。
4.&描述如下：
&&&&无论是使用Excel还是SPSS做分析，都需要每次导出数据做重复操作，通过邮件的方式与人共享。在互联网和金融领域，对于数据的准确性和实时性提出了更高的需求。各个部门
对于数据不同的需求，这个时候自动化报表系统（商业智能 BI）成为解决这个问题的重要方式。通过搭建数据仓库和BI服务器，实现报表自动化，智能化，动态展示，自动更新。数
据产品不仅仅是统计分析技术，IT技术的堆砌，更加是营销运营思维的产品化，让计算机和程序代替人工作，把人的精力转化到能够直接产生价值的营销和运营上来。
第五阶段：数据挖掘 + Python
1.&难易程序：五颗星
2.&课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：56 课时
3.&主要技术包括：数据挖掘装备ETL过程，数据挖掘算法（聚类，SVM，关联，时间序列，决策树，RFM，贝叶斯网络），OPP，Python&爬虫，pandas，matplotlib
4.&描述如下：
数据挖掘已经不是什么新鲜的东西，作为高级分析师必备的技能。人工智能的发展，使得Python成为超过R语言的一个数据挖掘和分析利器，特别是在金融领域。有了Python和数据
挖掘的配合，就打通了通往高端金融分析师的任督二脉。Python&通过爬虫，可以实现竞争对手数据抓取入库，实现过股票交易数据更新入库，获得分析所需要的素材。机器学习已经
广泛用于风控，CRM，金融，银行，投资 领域。大数据高级分析师带领大家深入分享相关内容。
第六阶段：互联网数据产品与运营
1.&难易程序：三颗星
2.&课时量（技术知识点）：56课时
3.&主要技术包括：网站流量分析，百度统计与GA、商品分析、产品分析与用户体验、移动端运营、网络营销、渠道分析与ROI、PC端运营、游戏分析与运营、用户营销与CRM
4.&描述如下：
如果只会各种理论，算法技能，那么你就是一个分析专员。数据分析分很多领域，有零售，互联网，金融，算法，大数据等。学习本课程学习，相关行业的运营营销与管理经验。学习以
后可以直接胜任&零售、市场研究、互联网行业分析工作，可以为从事金融分析方向铺平道路。互联网行业机会多，工资待遇较高，工作比较自由，一般推荐首选互联网行业。大数据方向
是偏开发，请咨询相关课程。算法方向一般都是计算机和数学科班出生的硕士研究生，不适合短期培养成才。互联网行业可以大致分为，互联网金融，O2O，游戏，电商，工具，媒体。
第七阶段：就业职场与完整大型项目设计
1.&难易程序：二颗星
2.&课时量（技术知识点）：24课时
3.&主要技术包括：面试与职场同事相处，情商与沟通方式。针对现在市场的某个互联网产品做市场分析，竞争品类研究，制作分析报告。规划分析指标和体系，设计数据仓库逻辑，BI产品规划与实施文档。
4.&描述如下：
学习万所有课程，在技术层面已经能够胜任分析工作。在工作一句话叫做&做事先做人&，公司咋招聘人的时候，能力是一方面，在沟通管理，自我认知方面不能有明显的缺陷。本课程将分享
分析师在工作中如何与人愉快的相处，愉快的沟通，愉快的生活。能够和其他部门同事或者自己的上下级愉快的沟通，并且有良好的职业素养。只有和大家都相处愉快，才能够稳定的待下去，
实现公司目标的同时，实现自身目标。并让学生能够独立完成一个大型项目的各个阶段，嫣然一副高级分析师的姿态，傲视群雄。
科多大数据是工信部教育与考试中心指定的大数据人才培养基地，大数据工程师认证机构；是中国智慧城市大数据创新联盟副理事长单位；是贵阳大数据交易所的会员单位；是成都大数据
产业创新联盟会长单位；母公司勤智数码是中国大数据企业50强，老师来自于国家大数据标准制定组成员，参与过国家大数据标准制定，参与过崇州市的大数据项目，是企业里面总架构师！学习过程中全程穿插大数据实战项目，让学员充分练手！
&温馨提示：大数据分析就业班随到随学！科多大数据专注于大数据培训，针对不同学员情况，开设有大数据零基础班和提高班，目前有能力真正做大数据技术培训的机构很少，
这对老师的资历要求较高！欢迎各位同学前来比较！
日，贵州省大数据发展管理局人事人才处龚宁飞处长，云上贵州大数
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2017年9月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2017年7月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2017年5月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2017年3月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2016年12月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2014年11月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2014年7月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2014年6月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2014年5月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2013年7月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2013年3月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2012年7月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2012年6月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三2011年12月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三
本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。重磅推荐：29本数据分析师值得一读的经典好书_联商网
重磅推荐：29本数据分析师值得一读的经典好书
& & 数据分析师更应该是通才、了解数据的整个生态链，从数据产生、采集、存储、提取、分析、挖掘、应用和展现等多方面均要有所涉猎，作为一名数据分析师必须要保存持续学习，而多看相关书籍并不断总结实践则成为学习提升的一个重要途径，下面这些书应该是想要成为一名数据分析师或已是数据分析师需要提高的都值得一读!!!
& & 一、数据分析-入门篇
& & 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》
& & 作者：张文霖, 刘夏璐, 狄松
& & 简介：本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
& & 本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把这本书当小说来阅读，跟随主人公小白，在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
& & 1.2《一本书学会做数据分析》
& & 作者：李宗民
& & 简介：本书结合具体的商务实例对Excel软件和数据分析进行了详细介绍，在分析实例的同时，还穿插了小知识、小技巧等内容，以帮助读者全面了解Excel的主要功能，熟练掌握数据分析的基本方法。本书内容全面、系统，具有很强的实用性。
& & 1.3《深入浅出数据分析》
& & 作者：米尔顿　著，李芳译
& & 简介：本书以类似&章回小说&的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、r工具及toolpak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
& & 二、数据分析工具利器-Excel
& & 2.1《Excel2007公式、函数与图表》
& & 作者：凌弓创作室
& & 简介：本书在内容安排上，从基础到技巧再到行业应用，前后呼应，即使是零起点的读者，也不会感到晦涩难懂。而对于想系统性地学习软件操作的读者来说，可以有目的地分阶段学习，并能从行业应用阶段得到启发；
& & 2.2《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》
& & 作者：Excel Home
& & 简介：详尽的实例，精彩的讲解，细致的描述，多角度的剖析，融汇Excel Home万千问题与答案，彰显Excel丰富内涵。相信本书是你爱不释手、轻松办公的利器。
& & 2.3《Excel VBA从入门到精通》
& & 作者：郭刚，陈峰 等
& & 简介：本书分为五篇，其中第一篇是VBA基础知识篇，主要内容包括VBA的概念、宏和VBA开发环境；第二篇是VBA基础语法篇，主要内容包括VBA语法基础、VBA基础语句、程序结构控制语句、过程、Sub与Function过程；第三篇是Excel VBA对象篇，主要内容包括Excel VBA对象模型和应用程序对象、工作簿对象、工作表对象、单元格对象和图表对象；第四篇是VBA高级应用篇，主要内容包括自定义Excel 2010的用户界面、工作表控件、界面设计、XML与VBA、加载宏和数据库编程等；第五篇是综合实例与面试问答篇，主要讲解了成绩管理系统和日程安排表两个综合实例，并提供了30多个近几年各大公司经常考察的面试题。
& & 三、 数据分析工具利器-SPSS
& & 3.1《SPSS统计分析基础教程》
& & 作者：张文彤，闫洁　主编
& & 简介：本书改变了以往SPSS书籍对统计理论和软件操作&两条主线、各自表述&的编写方式，将这两者完全融合了起来。全书共分15章，定位为统计软件和统计学入门书籍。它以SPSS 12.0为准，针对统计初学者和SPSS初级用户的需求，以统计理论为主线，详细介绍了在SPSS中的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作。其内容完全覆盖目前国内大部分专业本科统计课程的教学范围，并结合SPSS的强大功能作了很好的扩展。各章后均附有参考文献和思考练习题，涉及到统计理论的章节还提供了本章小结。全书内容深入浅出，风格简洁明快，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的统计参考书。
& & 3.2《SPSS统计分析基础、应用与实战精粹》
& & 作者：王璐，王沁　等编著
& & 简介：本书言简意赅、深入浅出、层次清晰，尽力做到用最通俗的语言解释复杂的统计学知识和SPSS软件操作。因此，书中不仅介绍了各类统计方法的基本原理，而且对其软件的实现及结果解释都进行了详细说明；所选择的实例多来自社会经济、管理金融和工程技术等领域，具有极强的典型性和参考性。
& & 3.3《SPSS统计分析方法及应用》
& & 作者：薛薇
& & 简介：全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中的主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适应特点。本书克服SPSS手册类教材中只注重操作说明而忽略原理讲解的不足，同时弥补了统计专业教材中只注重原理述论而缺乏实现工具的缺憾，是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品教材。
& & 3.4《数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典》
& & 作者：元昌安
& & 简介：本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSS Clementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书既有数据挖掘理论知识、又有SPSS Clementine数据挖掘实战，注重从理论到实践。
& & 3.5《数据挖掘Clementine应用实务》
& & 作者：谢邦昌　主编
& & 简介：本书主要介绍了如下内容：数据挖掘的入门知识。数据挖掘的应用。数据挖掘在CRM(客户关系管理)中的角色；SPSS Clementine 11.0版本所拥有的所有节点的详细操作指南，包括构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式，建模节点和生成模型节点等。本书还介绍了SPSS Clementine软件自带的示例数据流的案例讲解，包括：通过监测一台机器的状态信息来识别和预测故障状态；农业发展贷款申请中的欺诈探测；零售行业中，预测促销所带来的影响；市场购物篮研究。
& & 四、数据分析工具利器-SAS
& & 4.1《SAS统计分析应用》
& & 作者：董大钧　主编
& & 简介：本书基于SAS 9.1.3中文版本编写，介绍了SAS Learning Edition基于窗口点击式环境以及Base SAS、SAS＼STAT的用法。全书以统计分析方法为主线，通过大量实例，详细介绍了SAS程序设计方法及各种统计过程适用条件和使用方法，并对统计过程实例的输出结果做了详尽的解释。
& & 4.2《SAS统计分析与数据挖掘》
& & 作者：谢龙汉，尚涛
& & 简介：从SAS编程出发，用案例形式介绍SAS数据挖掘在各领域的广泛应用，全书分为SAS基础篇、提高篇及应用篇，每章均给出大量分析案例。
& & 4.3《SAS编程与数据挖掘商业案例》
& & 作者：姚志勇　编著
& & 简介：本书是作者多年来在企业实践工作中的经验总结，详细讲解了使用SAS进行商业数据挖掘的方法，其中包含了目前公开出版的诸多SAS教材没有的大量实战内容。
& & 五、开源数据分析工具-R
& & 5.1《统计建模与R软件》
& & 作者：薛毅，陈立萍　编著
& & 简介：书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧．此外，还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模方法，通过该软件将所建模型进行求解，使读者获得从实际问题建模入手，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练。
& & 5.2《多元统计分析及R语言建模》
& & 作者：王斌会　编著
& & 简介：全书共分14章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。
& & 六、挖矿之基础-数据仓库
& & 6.1《零基础学SQL》
& & 作者：孙浏毅 等编著
& & 简介：SQL(Structured Query Language)作为一门结构化的查询语言，是关系数据库中最常用的语言。
& & 6.2《高可用MySQL：构建健壮的数据中心》
& & 作者：(美)贝尔，(美)肯德尔，(美)塞尔曼　著，宁青，唐李洋，诸云萍　译
& & 简介：本书是&MySQL High Availability&的中文翻译版，主要讲解真实环境下如何使用MySQL的复制、集群和监控特性，揭示MySQL可靠性和高可用性的方方面面。本书由MySQL开发团队亲自执笔，定位于解决MySQL数据库的常见应用瓶颈，在保持MySQL的持续可用性的前提下，挖潜各种提高性能的解决方案。本书分为三个部分。第一部分讲述MySQL复制，包括高可用性和横向扩展，第二部分介绍构建健壮的数据中心时监控和性能方面的问题，第三部分给出其他MySQL相关内容，包括云计算和MySQL集群。
& & 6.3《Oracle从入门到精通（视频实战版）》
& & 作者：秦靖，刘存勇 著
& & 简介：《Oracle从入门到精通（视频实战版）》特色：基本概念&语法讲解&示例讲解&实践练习&项目实战，322个实例、4个项目案例、71个技巧、116个练习题，超值DVD-ROM，11小时多媒体语音教学视频，超值赠送SQL Server学习视频。
& & 6.4《Hadoop实战》
& & 作者：(美) 拉姆 (Lam,C.) 著 ; 韩冀中　译
& & 简介：作为云计算所青睐的分布式架构，Hadoop 是一个用Java 语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，是谷歌实现云计算的重要基石。本书分为3 个部分，深入浅出地介绍了Hadoop 框架、编写和运行Hadoop 数据处理程序所需的实践技能及Hadoop 之外更大的生态系统。
& & 七、数据挖矿开始-数据挖掘
& & 7.1《数据挖掘导论（完整版）》
& & 作者：(美)陈封能，(美)斯坦巴赫，(美)库玛尔　著，范明　等译
& & 简介：本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
& & 7.2《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》
& & 作者：(美)韩家炜(Han，J.) 等著，范明 等译
& & 简介：本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。
& & 7.3《数据挖掘技术应用实例》
& & 作者：纪希禹 主编
& & 简介：本书从理论、应用实例和数据挖掘的发展趋势，以及面临的机遇和挑战等方面，对数据挖掘技术进行了详细介绍，其中在应用实例部分分别介绍了数据挖掘技术在客户关系管理、市场营销、证券领域、电信领域、产品设计、军事领域以及web数据挖掘等方面的应用。
& & 7.4《社交网站的数据挖掘与分析》
& & 作者：（美）罗塞尔　著，师蓉　译
& & 简介：这是一本非读不可的书，因为现在的数据都散落在各处，令人眼花缭乱。[Matthew] Russell 这位API 达人、社交媒体专家（当然他更像是数据方面的科学家）在社交媒体数据挖掘方面巧妙地开创了先河。
& & 7.5《大嘴巴漫谈数据挖掘》
& & 作者：易向军
& & 简介：从最基本的概率统计学开始，全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例，读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程，明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》的学习，读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识，并可以熟悉相关统计学的基本原理。
& & 八、数据展现之美-数据可视化篇
& & 8.1《数据可视化之美》
& & 作者：（美） Julie Steele Noah Iliinsky 编，祝洪凯，李妹芳 译
& & 简介：在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将：
& & 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。
& & 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。
& & 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。
& & 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。
& & 揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。
& & 8.2《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
& & 作者：刘万祥 著
& & 简介：职场人士如何制作精美的商务图表？技术分子与艺术细胞的结合应用是困扰大家的长期难题。本书正是一本知难而上的上乘之作，作者以深厚的Excel技术功底，配合超凡脱俗的商务美感，演绎出一场又一场图表盛宴，令人惊艳不已！
& & 8.3《说服力：缔造完美的PPT演示》
& & 作者：张志　等著
& & 简介：别成为职场中传说的超级白领酱油男：聊电话是心不在焉的，开会是半睡半醒的，讲PPT是信口胡诌的，秀演讲是乱捣浆糊的， 和对手竞争是暗自发慌的，约客户交流是谈天扯淡的，回用户提问是圆滑推脱的，最后催款是满脸堆笑的&&
& & 8.4《演绎生动&Excel图表：写给大家看的图表书》
& & 作者：杜龙　编著
& & 简介：全书共分为4个部分16章，多视角细致入微的讲解了图表制作，从图表认知到Excel图表基础知识，再到Excel图表多技巧的综合应用；从色彩到图表样式，再到Excel图表的实际上手操作，均有涉及。
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