*部分 《數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)理論》
大綱簡(jiǎn)介： 行業(yè)分析，常用方法， 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，Excel數(shù)據(jù)分析。
預(yù)期效果： 統(tǒng)計(jì)概率知識(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)，SPSS數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
第二部分 數(shù)據(jù)庫(kù)
大綱簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)，了解SQL/ORACLE操作
預(yù)期效果：熟悉一款數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，能進(jìn)行腳本、存儲(chǔ)過程編寫等
第三部分 《數(shù)據(jù)可視化》
大綱簡(jiǎn)介： 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) Tableau等數(shù)據(jù)可視化的利器
預(yù)期效果： 掌握對(duì)數(shù)據(jù)的可視化。
第四部分 《SPSS/SAS數(shù)據(jù)處理技術(shù)》
大綱簡(jiǎn)介： 數(shù)據(jù)的錄入、整理、清洗、處理、分析、輸出、解讀等。
預(yù)期效果： 掌握一門專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件， 會(huì)使用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及分析。
第五部分 《數(shù)據(jù)建模分析》
大綱簡(jiǎn)介： 數(shù)據(jù)建模，方差、回歸、分類、主成份、因子、聚類、多元、時(shí)間序列等數(shù)據(jù)分析模型，數(shù)據(jù)可視化，結(jié)果輸出及解讀。
預(yù)期效果： 熟悉各模型應(yīng)用環(huán)境，學(xué)會(huì)自行建模分析，獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析工作，并能輸出圖表解讀數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)意義。
第六部分 《 數(shù)據(jù)挖掘工具》
大綱簡(jiǎn)介： R語言， Matlab語言等高級(jí)語言分析建模。
預(yù)期效果： 熟練掌握 R語言的應(yīng)用
第七部分 《大數(shù)據(jù)Hadoop的應(yīng)用 》
大綱簡(jiǎn)介： Hadoop的構(gòu)架，Hadoop與 R語言的結(jié)合
第八部分 《案例分析及業(yè)務(wù)應(yīng)用》
大綱簡(jiǎn)介： 電信，金融，電商，零售等實(shí)際案例分析；BI、文本挖掘、大數(shù)據(jù)、智慧城市等前沿技術(shù)。
預(yù)期效果： 通過真實(shí)案例舉一反三， 熟悉整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程；了解前沿技術(shù)，增強(qiáng)業(yè)務(wù)與技術(shù)對(duì)接能力。
第九部分 編程語言
預(yù)期效果 對(duì)其所學(xué)過的編程語言進(jìn)行強(qiáng)化，初步達(dá)到企業(yè)工作要求
