行业硬技能提升
随着大数据和人工智能的发展，越来越多的商业决策由数据驱动，因此数据分析已经成为各行各业的必备技能或绝对优势，从金融风险投资到管理咨询，从用户运营到数字营销
无需任何基础
快速学习
课程深入浅出，教研团队精炼+大支撑体系，金牌导师从零基础带你，保证易学性。
高品质视频课程
内容丰富
不是传统的录制讲座，而是经过精心编辑，以确保课程的流畅性、完整性和实践内容的密度，旨在提供最佳的学习体验。
项目式教学
以就业为导向
以职业为导向的专业内容输出，每门课程包含1-3个项目，力求打破从知识到应用的壁垒。
Excel 财务建模
课程中学到的技能
- Excel 基本函数和高级函数
- 统计工具：数据透视表
- 可视化工具：图表
- 决策工具：规划求解
项目概况
- 项目 #1 – 基金资产配置决策：使用求解器进行资产配置，以优化投资回报。
- 项目 #2 – 股票价格模拟：建立股票价格模拟模型，结合蒙特卡洛模拟预测股票趋势。
VBA 用于商业问题解决
课程中学到的技能
- 批量处理数据，摆脱海量报表
- 创建自动化数据管理的财务模型
- 自动化编程工具：VBA
项目概况
- 项目#1-业务流程自动化：使用Excel VBA一键自动呈现和存储分析结果。
- 项目 #2 – VBA 数据可视化
用于商业和数据分析的 SQL
课程中学到的技能
- 通过连接和修改各种表和记录进行数据操作
- 通过过滤和聚合特征和实例来清理数据
- 通过组织数据并生成报告进行数据报告
- 公用表表达式的使用
- 存储过程和触发器的使用
- Leetcode各大公司面试题详解
项目概况
- 项目 #1 – 零售和快速消费品行业数据库分析：帮助零售公司组织和分析数据库中的销售、库存和其他信息并生成报告。
- 项目 #2——银行业信用卡营销活动分析：帮助银行分析信用额度增加活动。
Python 用于数据和业务分析
课程中学到的技能
- 数据的迭代处理
- 自定义函数和 Lambda 函数
- 数据分析工具：Numpy、Pandas、Matplotlib等。
- 清理数据、汇总数据、过滤数据并创建可视化表示以供分析
- Leetcode各大公司面试题详解
项目概况
- 项目#1 – 使用Pandas进行数据分析：从读取、检查数据到清理、汇总、过滤数据，直到最后的数据分析和可视化，完成整个业务数据分析流程。
Python 机器学习
课程中学到的技能
- 主流机器学习模型：回归、分类、聚类模型等。
- 主流的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、人工神经网络、k近邻等。
项目概况
- 项目#1 – 预测致命交通事故：使用各种机器学习算法进行建模，预测致命交通事故的发生率并评估每个模型的预测结果。
- 项目#2——图像识别：使用深度学习中的神经网络算法进行建模和图像识别。
Tableau 商业智能
课程中学到的技能
- 创建视觉呈现：Tableau 中的常见图表创建
- 动态结果呈现：设计和创建仪表板，使用参数使仪表板内的数据呈现动态化
- 专家认证考试备考：核心知识点及模拟考题分享
项目概况
- 项目 #1 — 商业智能仪表板的设计和创建：使用 Tableau 创建商业智能仪表板，提供业务分析和见解。
用于商业智能的 Power BI
课程中学到的技能
- 使用 Power BI 清理和处理数据
- 在 Power BI 中创建可视化报告
- 高级数据处理
项目概况
- 项目#1-多伦多Airbnb市场分析：分析和处理Airbnb网站数据，分析多伦多市场，并创建可视化分析报告。
- 项目#2 – 利用不同来源的数据进行多维数据分析：利用来自政府网站的各种开源数据，利用Power BI强大的数据清理功能完成数据ETL，提取有价值的信息，为进一步的可视化报告做准备。
- 项目 #3 — 使用 Power BI 创建房地产购买决策交互式报告：了解常见的业务决策分析方法，对数据执行高级 ETL，并使用 Power BI 的 DAX 分解抽象的业务问题，创建用于业务分析的交互式格式化报告。