知途联合好大学在线出品

数据分析师 | Python实现

14周Get职场精英数据技能装备,挑战15万年薪

  • 零基础学习
  • 6个行业案例实战
  • 企业大牛辅导+班主任制监督辅导
  • 微专业认证证书+奖学金

“从此做一个用数据感知世界的工程师”

课程直播


与名师直接互动交流学习、职业发展等问题

  • 数据分析师如何养成?

    从业经验分享,数据分析师技能解读

    David
    免费
    回看直播 2018-7-12 20:00
微专业先导课


带你零基础走进Python的世界

初见Python
从搭建Python环境和了解代码规范开始,了解Python变量与基本数据类型,并利用分支和循环完成基本函数。

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为什么要学?


抓住时代的风口,才会成就好的未来

  • 理由1
    该微专业可以作为你踏入人工智能领域(机器学习和深度学习)的入门基础
  • 理由2
    相关统计数据显示,未来3~5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。
大数据时代急需能读懂数据、用数据做出正确决策的人才


掌握数据分析技能,让你拥有决策话语权,从激烈竞争中脱颖而出

  • 业务数据分析师
    年薪15万
  • 中高级数据分析师
    年薪18万
  • Python开发工程师
    年薪20万
  • 高级数据分析师
    年薪24万
  • 数据挖掘工程师
    年薪25万
  • 高级数据产品经理
    年薪30万
出品机构


知途联合好大学在线出品

  • 从事在线教育10+年,是金智教育信息技术股份有限公司旗下的子公司,聚焦云计算、大数据、虚拟现实、人工智能等高科技产业领域。
  • 是由上海交通大学主办的,是中国高水平大学慕课联盟的官方网站,提供优质课程教学、第二专业系列课程教学、高端培训系列课程以及相关在线教育产品,愿景是让所有人,都能上最好的大学。
师资团队


来自名企和名校的一线数据分析师团队

  • Alex

    主讲:基于spark的citibike案例分析与实践

    数据安全业务部产品负责人 某知名IT企业安全技术部部门经理,物联网业务安全产品负责人。曾主导多个电信行业产品:终端综合管理系统、综合监控系统、流量经营等。主要研究方向:大数据、并行计算、人工智能。

  • 徐逸卿

    主讲:面向大数据分析的Python编程

    南京大学硕士, 秋名山显卡团的联合创始人,曾就职于清华信息技术研究院,担任过百度机器学习等课程讲师,拥有多年的大数据分析与架构经历。

  • 孙承栋

    主讲:多元统计分析基础

    中国数学学会会员,江苏省生物数学会会员。南京理工大学数学系毕业,大学数学建模总教练。擅长数据处理,数据挖掘,大数据分析处理。

  • 田潇

    主讲:医保数据及医保欺诈行为识别分析

    南京大学硕士, 秋名山联合创始人,曾就职于清华信息技术研究院,担任过百度机器学习等课程讲师,拥有多年的大数据分析与架构经历。

  • David

    主讲:电力数据分析与欠费预测

    资深数据分析员,曾就职于世界500强外企,任MES、ECS系统研发工程师。目前从事网络数据分析师工作,先后负责上网行为分析、物联网网络安全分析等多个项目。此次课程David将带领大家坚持以数据说话,用模型探索大千世界。

  • 企业Mentor

    行业资深工程师作为你身边的Mentor,他们将对您的项目和代码做出详尽的审阅和反馈,通过鼓励、批评、和建议多种模式,按照知名企业编码规范培养您编程习惯,拓宽您的视野

14周包含数据分析工程师需要的全部技术要求


学习需要及时反馈指导,企业导师将对你一对一辅导以及评审项目代码,助你迅速提升实战能力

第1-3周

万丈高楼平地起,零基础学习Python语言,带你从入门到实战应用
  • 第1周初见Python

    从搭建Python环境和了解代码规范开始,了解Python变量与基本数据类型,并利用分支和循环完成基本函数编写。
  • 第2周开启Python编程之旅

    学习Python的类,进行面向对象的Python编程,并完成读取文件和处理异常。学会使用常见标准库和第三方库。
  • 第3周用Python编写爬虫

    介绍爬虫和网页,学会解析HTML,并利用Python完成基本数据爬取程序,以及使用scrapy完成复杂网站数据爬取。

第4-11周

实战行业案例(医保、电力、共享单车等),锻炼你的数据编程、挖掘和分析能力

牛刀小试:医保欺诈行为分析,通过简单案例引入数据分析数学知识以及完成一个简单的分析案例

  • 第4周描述性分析处理

    介绍医保欺诈问题的数据背景,并对数据进行清理和预处理。并通过变量关系,分析哪些变量对医保欺诈更具有现实意义的关系
  • 第5周推断性分析处理

    通过聚类分析来识别出疑似有欺诈行为的病人,掌握建模技巧,训练评估的完整过程。

庖丁解牛:揪出那个电耗子,通过一个相对复杂的案例,加深数据排序、清洗和特征转换, 并利用逻辑回归、支持向量机SVM算法模型完成电力欠费用户预测

  • 第6周案例背景解读

    介绍电力公司欠费预测的案例背景,以及相关数据解读。并对数据进行排序,清洗,和特征转换。
  • 第7周逻辑回归

    利用Python语言,通过逻辑回归模型,对数据进行建模,训练和评估,完成电力欠费的预测。
  • 第8周支持向量机SVM

    利用Python语言,通过支持向量机SVM模型,对数据进行建模,训练和评估,对比预测的实际效果。

茧丝牛毛:共享单车使用数据大揭秘,通过该案例完成一个复杂的完整的数据工程,包含数据爬取、清洗、建模、分析以及可视化,并在Spark上实现分布式计算。

  • 第9周Spark入门

    快速掌握开源的大数据平台HadoopSpark,并掌握使用scala语言进行大数据开发的基本方法和常见技巧。
  • 第10周案例说明以及数据爬取

    了解共享单车案例的背景和数据,并学习随机森林和K-means算法,以及通过主成分分析的方式进行数据预处理。
  • 第11周可视化的分析

    通过可视化的分析共享单车的运行数据,包括骑行时间分析,工作日和周末的骑行对比,降雨,温度以及特殊时间对骑行的影响分析。
  • 第12周共享单车数据分析

    对单车的站点进行聚类分析,完成站点画像。并利用随机森林等模型对数据建模,预测站点是否满载,并评估模型的结果。

第13-14周

学习数据分析的其他经典算法,独立完成一个完整数据分析实战项目作业,成功毕业获得智联认证勋章
  • 第13周朴素贝叶斯算法和分类回归树算法

    理解朴素贝叶斯算法、分类回归树算法 ,树回归算法的基本原理,以及其常见的应用场景。
  • 第14周毕业大设计

    独立挑战一个数据分析实战项目:社会收入影响因素分析,通过企业导师在线辅导,完成项目设计和编码,并提交毕业设计作品。

第3-14周

智联高管亲自讲述求职技巧,面经等职场经验和套路
  • 第3-14周找到一份好工作

    智联高管教您面经,让您求职前充分准备,搞定面试官。并了解初入职场的沟通技巧,以及职场规划。
课程优势与特色


特色企业导师辅导服务,在名师指导实战中掌握技能
项目和代码评审
行业资深工程师作为您身边的Mentor,通过鼓励、批评和建议等模式对您的项目和代码做出详尽的审阅和反馈,培养您正确的编程习惯,拓宽您的思维
1对1辅导
您可以与企业导师进行预约,利用一对一的在线交流方式解决您学习中难题和困惑。
直播点评作业
导师定期会对作业进行直播点评,复盘课程内容,巩固已掌握知识
特色学习监督管理服务,助你完成学习不掉队
班主任制监督辅导
孤军奋战容易拖延、想放弃。班主任会每周"骚扰"你、关怀你,就是要让你一起坚持完成学习。
学习打卡制度
坚持久了就会形成一种习惯,你的学习也许需要打卡来养成
线下学习小组
加入学习小组,认识志同道合的学习小伙伴,通过抱团学习方式互相监督,共同成长,收获一个最具职场价值的朋友圈。
课程安排计划


课程内容会随着技术发展而进行实时更新,你的认知一直站巨人的肩膀上

  • 1 Python语言基础

    课程大纲
    1 初见Python
    1.1 你听说的那个Python
    1.2 Python中的数据
    1.3 Python中的控制
    1.4 初尝高级Python
    2 Python编程
    2.1 函数统治世界?
    2.2 对象表示不服!
    2.3 文件与异常处理
    2.4 标准库、第三方库、虚拟环境
    3 Python与网络爬虫
    3.1 爬虫是什么?
    3.2 数据采集
    3.3 HTML解析
    3.4 Scrapy入门
  • 2 牛刀小试: 医保欺诈行为分析

    课程大纲
  • 3 庖丁解牛:揪出那个电耗子

    课程大纲
    1 案例背景以及数据介绍
    1.1 电力数据采集、字段类型分析
    1.2 脏数据清洗
    1.3 按账户和时间进行排序
    1.4 补充:Python 函数编程之lambda
    1.5 根据业务进行特征转换
    2 逻辑回归模型生成与训练
    2.1 空值填充的方法
    2.2 生成训练集与测试集
    2.3 逻辑回归模型训练
    2.4 逻辑回归模型评估
    3 SVM模型生成与训练
    3.1 SVM简介以及和核函数原理
    3.2 基于高斯核的SVM模型训训练
    3.2 基于多项式核的SVM模型训练
    3.3 基于Sigmoid核的SVM模型训练
    3.4 各SVM模型在测试集上的效果评估
    3.5 Python 误差评估高阶函数 sklearn.metrics讲解
    4 复习和练习
    4.1 特征工程在电力欠费预测项目中的重要性
    4.2 分类模型拓展介绍
    作业:提交项目实现思路(类似小论文),任选一种模型提交代码
  • 4 茧丝牛毛:共享单车使用数据大揭秘

    课程大纲
    1 Scala语言初探
    1.1 Scala语言概述
    1.2 Hello Scala
    1.3 Scala 基本语法
    2 Hadoop快速入门
    2.1 Hadoop大数据平台概述
    2.2 分布式文件系统HDFS使用
    2.3 资源管理器YARN使用
    3 Spark快速入门
    3.1 Spark介绍
    3.2 Spark原理
    3.3 Spark开发入门
    3.4 Spark交互方式使用
    3.5 Spark提交任务
    3.6 Spark查看任务
    4 案例数学知识补充
    4.1 基于混淆矩阵的模型评价
    4.2 “随机森林”及其使用场景
    4.3 “k-means”以及使用场景
    4.4 主成份以及使用场景
    5 案例背景及分析
    5.1 案例背景
    5.2 问题分析
    5.3 解决思路
    5.4 源数据分析
    5.5 数据提取及正则介绍
    6 用户骑行分析
    6.1 用户骑行时间分析
    6.2 用户在工作日与周末的骑行距离比较分析
    6.3 降雨对用户骑行距离的影响分析
    6.4 温度对用户骑行距离的影响分析
    6.5 特殊事件对骑行的影响分析
    7 站点聚类分析
    7.1 特征提取
    7.2 聚类
    7.3 结果分析及价值体现
    8 站点使用情况预测
    8.1 特征分析及数据预处理
    8.2 数据集拆分
    8.3 基于随机森林建模及分析
    8.4 参数调优
    8.5 数据预测及结果分析
    9 作业
    9.1 用逻辑回归实现站点使用情况预测,并提交设计思路
  • 5 数学知识全覆盖及毕业设计

  • 6 让好工作找到你

    课程大纲
    1 高管故事
    1.1 越努力越幸运!
    1.2 你需要微笑的力量!
    1.3 职场小套路,让你突破重围!
    1.4 我的人生可以心想事呈!
    1.5 找到自己的职业定位,你就能心想事呈!
    1.6 有目标敢尝试,做自己职场的常胜将军
    2 求职前的准备工作
    2.1 实习=打杂?如何利用实习期提升自己?
    2.2 好工作的标准是什么?
    2.3 3问3看搞定你的职业定位
    2.4 决策平衡单
    2.5 找工作和父母意见不一致,怎么办
    2.6 如何在陌生的城市,找到安全感
    2.7 如何找到一份专业不对口的工作?
    2.8 什么样的企业或者行业有前景呢
    3 小妙招搞定面试
    3.1 企业到底喜欢什么样的人?
    3.2 三步,高效提升应聘岗位的核心技能!
    3.3 两步!搞定你的简历
    3.4 面试中要注意的8个细节
    3.5 1分钟高效打动面试官,麦肯锡方法论来帮你!
    3.6 如何与HR谈薪资?
    3.7 面试频繁失利,就业OR择业?
    3.8 这样的劳动合同,千万不能签!
    3.9 入职前我都要做什么准备呢?
    4 初入职场的那些事
    4.1 如何在自己不喜欢的工作中找到快乐?
    4.2 求职必读-学校和企业到底有啥不同?
    4.3 职场新人如何融入团队?
    4.4 如何规划职场的头三年?
    4.5 如何在职场扩充自己的人脉?
    4.6 初入职场如何与同事保持良好的关系?
    4.7 揭秘企业中的职业晋升路径!
    5 提升工作效能,让你事半功倍
    5.1 工作没思路,怎么办?
    5.2 工作中付出与回报不成正比,怎么办?
    5.3 害怕被无聊的工作打败?请打开你的觉知来工作!
    5.4 如何应对领导的善变?
    5.5 如何在职场中快速学习?
    5.6 如何面对客户的负面评价?
    5.7 如何应对职场暴力?
    5.8 汇报不对,努力白费—如何向领导汇报工作
    5.9 如何让周报指导我们的工作?
    5.10 如何具备领导思维?
    5.11 时间管理?任务管理才是硬道理!
    5.12 如何接打商务电话?
    5.13 如何进行一场愉快的跨部门沟通?
    5.14 如何在企业升职加薪?
实战项目案例(展示部分 )


在工业界的真实、经典案例中锻炼你的数据处理和应用能力

  • Get技能
    1)如何匹配数据和需解决的实际问题;
    2)GB级数据的单机处理和分布式处理方案;
    3) 城市运营型大数据的特点与获取;
    4)词云分析与地图匹配等可视化方法的R或者Python实现;
    5)空间聚类等统计模型与方法。
    城市通勤特征分析研究
    通过对某地区的公共交通卡刷卡数据的分析,来实现对城市通勤特征、城市功能区分布的现状了解,并给出城市交通未来发展方向。
  • Get技能
    本项目通过描述统计对不同环境下不同站点的使用情况进行分析,并使用Truncated SVD选取聚类依据的关键因素,随后使用K-Means聚类算法进行聚类,进行站点画像。
     
    本项目选择了随机森林模型、贝叶斯模型和线性回归模型对数据建模,预测站点是否满载,并比较各个模型的差异。
    gobike 站点使用情况分析
    共享单车的出现,让民众多了一种绿色的出行方式可以选择。本项目致力于探究不同环境下站点的使用情况,以及对站点未来五分钟停车位的情况进行预测。
获得技能知识同时还有助学福利


学习成绩前十名奖励高额奖学金

听听学长学姐他们的评价


已有超18238位学员报名学习知途课程,看看他们怎么说

  • xy
    知途的课程视频不管是阿里云的ACP还是这个数据分析师的视频给我感觉能真的学到东西 ,也很实用。 阿里云的视频是在 考试前几天的时间熬夜看完的 ,因为时间真的很紧张,我平时都很忙,家里的事情小孩,还有工作的事情。所以对我来说抽时间来看真的也不容易 。还好阿里云也考过了 ,考了 85分。
  • 夏天
    关于我们课程,印象深刻的服务那肯定是班主任和企业导师无微不至的关心和帮助。关于作业批阅部分,老师的评价很中肯,指点出了不足之处,好评送上!
  • 羁绊
    知途的团队正在不断的成长和提升,导师们对学员的服务支持都很好,特别是周末的时候 ,QQ答疑群内的周老师和其它老师都还热心得回答我们的疑问,很贴心,这点做得很棒了。
学习帮助Q&A


  • Q: 学习时间安排?

    A: 14周, 每周学习负载大约为8 小时,包含完成实验和代码。

  • Q: 学习结束后是否可以访问课程?

    A: 课程结束后,你可以在3个月有效期复习回顾课程。

  • Q: 我需要具备什么基础才可以更好的学习?

    A: 只要修炼大学编程课程以及数学课程后,即可以报名数据分析微专业课程,如果想了解更清楚去咨询知途小可

  • Q: 课程是录播还是直播?

    A: 课程采取部分直播+录播视频+项目作业(Project Review+Code Review)+线上实验+直播答疑的形式,你可以自主安排时间学习教学视频;但需在规划的学习周期内完成作业和参加考试。所有视频有6个月的学习有效期。

  • Q: 如果考试没有通过怎么办?

    A: 学员本期未能完成学习或者考试未通过的,享有一次免费重修的机会,重修同享相应学期教学服务。

  • Q: 学习课程有疑问,上哪里提问?

    A: 成功报名后,我们会有专门的小姐姐邀请您加入QQ学习群,群内可以答疑课程问题,有疑问可以随时提出,在工作日内我们的老师会实时回答疑问。或者在网页课程【讨论区】提出问题,也会有老师解答疑问。

  • Q: 课程有效期是多久?

    A: 所有课程学习视频自开课日起有6个月的学习有效期。

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来源:{2}
岗位职责:
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