CDA官网:CDA数据分析师就业班培训视频(涵盖Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等)33G下载价值15800元

CDA官网:CDA数据分析师就业班培训视频(涵盖Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等)33G下载

本套课程来自CDA数据分析师官网:CDA数据分析就业班视频,第29期现在培训课程,课程官方售价15800元,目前课程已涨价至20800元,本套课程为线下为期6个月面授培训,课程完整版共10大章节,包含无加密培训视频课件资料样例等,共33.3G,本套是专业商业分析师课程,价值较高。文章底部附下载地址。

课程介绍:

什么是数据分析

本课程以CDA数据分析师标准大纲体系为基础,课程内容涵盖数据库管理-统计学分析方法-数据分析软件应用(涵盖Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等)-数据挖掘算法模型一整套数据分析流程进行系统讲解,最后结合热门行业电商、金融、电信、等真实案例和业务出发,升华技术应用场景,使所学更符合就业要求, 达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目,能够掌握数据数据分析大多数岗位(包括数据分析师、可视化工程师、机器学习工程师、算法工程师等岗位等)技能。

学习目标
1、熟练掌握Excel、SQL、Tableau、Python等数据分析软件;
2、学会简单的网络数据爬取技术
3、熟练掌握数据探索和数据清洗技能,可以独立完成特征工程的工作
4、精通数据可视化,掌握BI可视化工具
5、掌握数理统计基本理论知识;
6、熟悉分类、回归、聚类、降维等常用数据挖掘算法;
7、掌握数据分析在各行业的实际应用场景;
8、可以独立完成数据建模工作;
9、可以独立完成数据报告撰写;
10、学会团队协作,分工完成大型数据分析项目。

学习对象和基础
1、产品、运营、市场和项目管理人士
2、在校高年级学生、转行欲从业人士
3、在职数据分析师
4、对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士
5、学习前最好具备大学数学和概率统计基础

课程官方地址:https://www.cda.cn/kecheng/87.html

课程文件目录:

CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元) [33.3G]

01、EXCEL [3G]

001-Excel基本介绍.mp4 [138.5M]

002-自定义单元格、填充柄.mp4 [132.5M]

003-单元格拆分.mp4 [174.5M]

004-单元格匹配与替换.mp4 [127M]

005-公式求职+if语句.mp4 [86.1M]

006-函数解析.mp4 [171.5M]

007-函数数组.mp4 [138.3M]

008-数组计算.mp4 [110M]

009-查找引用函数.mp4 [116.4M]

010-查找引用函数应用.mp4 [102.7M]

011-查找与引用函数.mp4 [131.8M]

012-基础绘图.mp4 [116.9M]

013-高级绘图.mp4 [121.4M]

014- 数据透视表.mp4 [230.2M]

015-Excel PowerBi 案例(1).mp4 [134.4M]

016-Excel PowerBi 案例(2).mp4 [115.5M]

017-Power View.mp4 [115.3M]

018-Power Query(1).mp4 [123.2M]

019-Power Query(2).mp4 [93M]

020-Power View 介绍.mp4 [135.5M]

021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4 [96.3M]

022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4 [162.7M]

023-Power Poivt DAX表达式.mp4 [148.8M]

02、MySQL [2.6G]

024-数据库介绍.mp4 [149.4M]

025-SQL语句基本介绍.mp4 [100.2M]

026-默认的约束条件.mp4 [140.9M]

027-加入外部数据集使用.mp4 [91.6M]

028-数据表、库结构的更新.mp4 [72.6M]

029-基础查询和数据的更新.mp4 [91.7M]

030-在Work Bench中查询.mp4 [114.9M]

031-单表查询.mp4 [80.2M]

032-case语句和索引.mp4 [112.4M]

033-多表查询.mp4 [91M]

034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4 [158.4M]

035-电商数据挖掘案例介绍.mp4 [120M]

036-电商数据挖掘数据介绍.mp4 [171.3M]

037-电商数据挖掘数据SQL实现(1).mp4 [114.7M]

038-电商数据挖掘数据SQL实现(2).mp4 [123.1M]

039-MySQL经典案例讲解(1).mp4 [83.1M]

040-MySQL经典案例讲解(2).mp4 [134.1M]

041-智能报表制作流程.mp4 [180.4M]

042-图表.mp4 [173.1M]

043-电商案例讲解.mp4 [115.1M]

044-餐饮数据分析理解.mp4 [86.8M]

045-餐饮数据分析描述.mp4 [73.9M]

046-餐饮数据分析操作.mp4 [101.9M]

03、统计基础 [2.3G]

047-高等数学基础.mp4 [92.9M]

048-数据模型基础.mp4 [180.3M]

049-矩阵.mp4 [116M]

050-数据处理与函数.mp4 [127.6M]

051-统计学基础.mp4 [127.7M]

052-权限和微分.mp4 [115M]

053-导数.mp4 [141.5M]

054-洛必达法则.mp4 [108.4M]

055-级数的收敛和发散.mp4 [152.6M]

056-数据的度量.mp4 [103M]

057-方差标准差.mp4 [120M]

058-统计量和分布.mp4 [127.3M]

059-点估计、区间估计.mp4 [106.6M]

060-极大似然估计.mp4 [159M]

061-两个总计参数的估计.mp4 [126.2M]

062-双侧检验和单侧检验.mp4 [9.3M]

063-拟合优度检验.mp4 [147.4M]

064-拟合优度检验.mp4 [138.5M]

065-多元线性回归.mp4 [5.1M]

066-线性回归R代码实现.mp4 [152.3M]

04、SPSS [2.6G]

067-SPSS课程简单介绍.mp4 [11M]

068-SPSS软件功能.mp4 [28.6M]

069-数据类别的介绍.mp4 [115.1M]

070-SPSS数据库连接和图表.mp4 [37.2M]

071-正态分布.mp4 [42.8M]

072-SPSS中假设检验介绍.mp4 [138.1M]

073-统计相关系数.mp4 [127M]

074-相关性和回归平方和.mp4 [148.8M]

075-方差分析.mp4 [115.4M]

076-线性回归模型介绍.mp4 [99.5M]

078-分析菜单简介.mp4 [144.6M]

079-交叉表.mp4 [115.1M]

080-绩效方案.mp4 [122.3M]

080-逻辑回归.mp4 [137.2M]

081-缺失值处理.mp4 [141.5M]

082-线性回归介绍.mp4 [180.7M]

083-残差的介绍.mp4 [17.2M]

084-线性回归的SPSS结果解释.mp4 [169.9M]

085-用户画像的介绍.mp4 [187.3M]

086-F检验.mp4 [150M]

087-RFM模型.mp4 [124.7M]

088-SPSS联合分析.mp4 [125.2M]

089-联合分析结果介绍.mp4 [100.5M]

090-绩效综合案例讲解.mp4 [116.6M]

05、R语言 [13.4G]

091-R语言的大致介绍.mp4 [155M]

092-R语言的常用运算.mp4 [88.4M]

093-列表、矩阵和数组.mp4 [159.1M]

094-因子和DateFrame.mp4 [95.7M]

095-数据读取函数.mp4 [130.3M]

096-快速读取函数.mp4 [98M]

097-读取练习.mp4 [180.2M]

098-向量化运算.mp4 [132.5M]

099-创建随机数&日期.mp4 [185.2M]

100-字符处理.mp4 [139M]

101-控制结构.mp4 [59.2M]

102-自编函数.mp4 [32.3M]

103-循环函数.mp4 [55.5M]

106-使用SQL汇总.mp4 [67.4M]

107-描述探索性数据分析.mp4 [418K]

108-图形绘制.mp4 [43.2M]

109-绘图系统介绍.mp4 [109.6M]

110-基本绘图函数.mp4 [169.6M]

111-基本统计量&中心极限定理.mp4 [127.3M]

112-区间估计&假设检验.mp4 [150.7M]

113-T检验.mp4 [176.8M]

114-方差分析.mp4 [87.2M]

115-相关性检验.mp4 [3.9M]

116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4 [201.4M]

116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4..downloading [201.4M]

117-R软件中的相关性.mp4 [40.9M]

118-相关性系数矩阵.mp4 [167.3M]

119-偏相关系数及相关系数.mp4 [117.3M]

120-两样本T检验.mp4 [98.7M]

121-回归模型的实现及讲解.mp4 [141.9M]

122-残差的介绍.mp4 [189.8M]

123-异常值处理.mp4 [135.9M]

124-建模与预测.mp4 [142.4M]

125-建模评估.mp4 [102.5M]

126-图形解释.mp4 [157.1M]

127-逐步回归的介绍.mp4 [11.1M]

128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4 [159.2M]

129-Logists回归大致介绍.mp4 [121.2M]

130-变量处理.mp4 [126M]

131-筛选变量.mp4 [178.5M]

132-建模与评估.mp4 [131.9M]

133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4 [153.5M]

134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4 [142.7M]

135-主成分分析具体剖析.mp4 [154M]

136-关联规则的基本介绍.mp4 [140.3M]

137-Apriori算法原理介绍.mp4 [116.9M]

138-关联规则数据处理.mp4 [180.7M]

139-关联规则可视化.mp4 [173.2M]

140-关联规则的评估.mp4 [99M]

141-数据挖掘简介.mp4 [141.2M]

142-数据挖掘算法分类.mp4 [105.4M]

143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4 [155.6M]

144-聚类的几个算法.mp4 [129.5M]

145-R实施聚类分析.mp4 [90.3M]

146-聚类分析总结.mp4 [106.3M]

148-决策树基本介绍.mp4 [111.3M]

149-ID3算法.mp4 [165.4M]

150-决策树R实施.mp4 [71.3M]

151-决策树总结.mp4 [143.1M]

152-Boosting.mp4 [107.7M]

154-ADABOOST.mp4 [107.9M]

155-随机森林实施.mp4 [89.1M]

156-SVM引言.mp4 [105.2M]

157-线性SVM.mp4 [107.4M]

158-非线性SVM.mp4 [127.2M]

159-SVM的R建模.mp4 [199.6M]

160-条件概率.mp4 [148.5M]

161-贝叶斯公式.mp4 [94.7M]

162-贝叶斯分类.mp4 [126.2M]

163-贝叶斯建模.mp4 [153.1M]

164-模型评估.mp4 [63.1M]

165-神经元模型.mp4 [115.5M]

166-人工神经网络模型.mp4 [112.9M]

167-单节感知器.mp4 [120.8M]

168-BP神经网络.mp4 [181.7M]

169-数据挖掘方法和建模流程.mp4 [83M]

170-电影票房预测.mp4 [119M]

171-CRM和信用评分卡.mp4 [180.2M]

172-信用评分公式细节.mp4 [83.6M]

173-评分卡代码讲解.mp4 [129.2M]

174-客户分群.mp4 [135.4M]

175-层次聚类和K-means聚类.mp4 [131.5M]

176-聚类分析建模流程.mp4 [140.6M]

177-聚类分析案例应用.mp4 [179.4M]

178-R代码实现客户分群.mp4 [116.1M]

179-线性回归建模流程.mp4 [168.5M]

180-R语言进行数据预分析.mp4 [108.2M]

181-R语言进行变量筛选.mp4 [231.9M]

182-R语言进行模型评估.mp4 [117.1M]

183-案例分析流程.mp4 [198.5M]

184-数值型变量的处理.flv [0B]

185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4 [216.2M]

186-模型评估及可视化.mp4 [110M]

187-关联规则.mp4 [138.5M]

188-Apriori和FpGrowth.mp4 [215.8M]

189-R语言实现关联规则.mp4 [131.4M]

190-协同过滤算法.mp4 [178.4M]

191-R实现协同过滤算法.mp4 [144.3M]

192-时间序列简介_白噪声.mp4 [97.8M]

193-平稳时间序列模型.mp4 [121.5M]

194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4 [102.3M]

195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4 [101.2M]

196-建模流程和补充.mp4 [176.4M]

197-决策树基本介绍.mp4 [127.6M]

198-决策树原理介绍.mp4 [146.8M]

199-R语言实现决策树.mp4 [156.4M]

200-决策树进阶应用.mp4 [103.3M]

201-随机森林.mp4 [100.6M]

06、中期交流 [394.9M]

226-聚类分析.mp4 [184.1M]

227-决策树.mp4 [23.8M]

228-逻辑回归.mp4 [41.1M]

229-信用分析-逻辑回归.mp4 [24.8M]

230-逻辑回归.mp4 [12.3M]

231-主成分分析和因子分析.mp4 [27.5M]

232-数据分析知识点概述.mp4 [81.2M]

07、Python [5.6G]

202-Python引言.mp4 [114M]

203-Python基础语法.mp4 [141.5M]

204-字符串和列表.mp4 [152.8M]

205-列表和元组.mp4 [69.5M]

206-字典和分支结构.mp4 [99.8M]

207-for循环.mp4 [96.1M]

208-循环和分支结构练习.mp4 [98.6M]

209-自建函数.mp4 [113.6M]

210-回顾练习.mp4 [101.8M]

211-递归函数.mp4 [96.9M]

212-错误和异常.mp4 [73.3M]

213-高级函数.mp4 [138.5M]

214-函数生成_模块_读写.mp4 [114.7M]

215-随机数_目录_时间.mp4 [99.5M]

216-棋盘_赌徒必输.mp4 [157.8M]

217-连接数据库.mp4 [102.7M]

218-dnarry对象.mp4 [127M]

219-dnarry对象的方法.mp4 [120.4M]

220-数组运算.mp4 [100.3M]

221-函数应用和映射.mp4 [119.5M]

222-函数.mp4 [157.2M]

223-排序和过滤.mp4 [146.5M]

224-RFM计算.mp4 [90.8M]

225-医疗数据处理.mp4 [184.5M]

226-爬虫简介.mp4 [171.1M]

227-网页解析.mp4 [155.7M]

228-网页爬虫淘宝.mp4 [155.7M]

229-网页爬虫有道翻译.mp4 [155.7M]

230-网页爬虫天气.mp4 [240.8M]

231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4 [179.4M]

232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4 [127.4M]

234-Selenium定位爬取去哪网.mp4 [235M]

235-Selenium爬取去哪网.mp4 [185.9M]

236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4 [87.6M]

237-统计语言模型.mp4 [114M]

238-词向量.mp4 [135.6M]

239-中文分词.mp4 [112.3M]

240-R语言实现分词和词向量.mp4 [134.9M]

241-R语言实现词云图.mp4 [93.9M]

242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4 [105.6M]

243-贝叶斯和SVM.mp4 [145.4M]

244-Python实现文本分类.mp4 [120.5M]

245-文本聚类和主题模型.mp4 [128.4M]

246-情感分析及CNN.mp4 [99M]

08、就业指导 [1.6G]

相关行业的运用 [1.2G]

01-人工智能知识图谱.mp4 [161.8M]

01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [121.1M]

01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 [135.9M]

02-人工智能知识图谱.mp4 [141M]

02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [126.6M]

02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 [21.8M]

03-人工智能知识图谱.mp4 [101.5M]

03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [122.7M]

04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [131.9M]

05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [131.9M]

01-就业指导-SQL集训.mp4 [113.4M]

02-就业指导-简历制作.mp4 [94.5M]

03-就业指导.mp4 [75.8M]

04-就业指导-面试技巧.mp4 [175.4M]

09、课件 [629.6M]

10、推荐系统 [1.2G]

01-推荐系统.mp4 [107.6M]

02-推荐系统.mp4 [134.8M]

03-推荐系统.mp4 [121.9M]

04-推荐系统.mp4 [118.1M]

05-推荐系统实战.mp4 [108.3M]

06-推荐系统.mp4 [116.4M]

07-推荐系统.mp4 [158.2M]

08-推荐系统.mp4 [110.6M]

09-推荐系统.mp4 [114.6M]

10-推荐系统.mp4 [149.3M]

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