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北京实力强的数据分析师培训班哪家比较好

来源:北京博为峰IT教育培训机构 发布时间:2023/7/20 14:34:16

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  数据分析师需要学哪些课程?

  一:计算机科学

  计算机科学与编程入门(使用Python)计算机系统工程:本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程,控制复杂性的技术的主题;使用客户端-服务器设计,虚拟内存和线程的强大模块化;网络;并行活动的原子性和协调性;恢复和可靠性;隐私,安全性和加密;和计算机系统对社会的影响。算法简介:它涵盖了用于解决计算问题的常见算法,算法范例和数据结构。人工智能:本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示,问题解决方法和学习方法。

  二、数理统计

  应用数学:面向计算机科学和工程的离散数学简介。

  概率与统计简介(使用R编程):本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括:随机变量,概率分布,贝叶斯推断,假设检验,置信区间和线性回归。

  线性代数(使用R编程或其他数学工具):本课程涵盖矩阵理论和线性代数

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  统计/机器学习(使用R编程):介绍数据分析的核心算法,例如线性和非线性回归的类型,分类技术,例如逻辑回归,朴素贝叶斯,SVM,决策树(香草决策树,随机森林,增强),无监督学习方法(例如聚类,神经网络介绍)

  机器学习(使用Python编程):专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设,侧重于图像/文本处理的神经网络。

  三、领域专长

  理想情况下,这些应该基于工作兴趣/领域,以便每个学生都选择一个专门领域(例如,Web开发,移动应用程序开发,数据分析,营销分析,供应链,财务,制造等)。

  数据分析专业课程这里的核心主题应该是:

  数据收集和清理:这应该包括使用开源工具(例如Python / R)从网上抓取数据,连接到数据库等。此外,数据清理和ETL概念(例如重复数据删除,合并,丢失的数据估计技术也无法创建)分析数据集。

  数据可视化和报告:使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板,通过可视化和数据

  数据分析应用程序1/2:以业务为中心完成端到端数据分析项目。在较后几年中,应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型,而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。

  数据计算:此处的学生应使用开源和专有工具(例如Hadoop / Spark,HANA或其他MPP数据库)创建具有大规模数据分析的项目

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