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「商業(yè)數(shù)據(jù)分析Python訓(xùn)練營」, 是一個5周的線上訓(xùn)練營，主要是“高質(zhì)量錄播視頻+導(dǎo)師直播答疑+項目作業(yè)和助教點評+班級群服務(wù)”的形式，學(xué)習(xí)使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取、清洗、數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)建模。

我們希望通過這個訓(xùn)練營，能幫助想要在數(shù)據(jù)分析上更進(jìn)一步的小伙伴更清晰的能力提升規(guī)劃。

01 學(xué)完后你能收獲什么？

• 5大數(shù)據(jù)工具：Pandas; Seaborn; Matplotib;Sklearn ;Scrapy

• 3大數(shù)據(jù)模型：線性回歸；邏輯回歸；聚類分析

• 7大課程案例：4個企業(yè)數(shù)據(jù)分析案例+3個爬蟲演練案例

• 5大可以寫進(jìn)簡歷的實訓(xùn)項目：

  
  

• 實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、建模與爬蟲

• Pandas：數(shù)據(jù)搜索

• Seaborn&Matplotib：數(shù)據(jù)可視化

• Sklearn：數(shù)據(jù)分析建模，線性回歸，邏輯回歸與聚類分析

  
  

二、3大數(shù)據(jù)模型搭建

• 線性回歸：預(yù)測模型，適用于零售行業(yè)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)新媒體營銷投放的分析

  
  

• 邏輯回歸：分類模型，適用于金融行業(yè)的用戶風(fēng)險管理；電信行業(yè)的用戶召回

  
  

• K-means：聚類分析，適用于各行業(yè)客群分析

  
  

三、7大真實業(yè)務(wù)場景

4個企業(yè)數(shù)據(jù)分析課程案例：

• 蘋果APP Store評分?jǐn)?shù)據(jù)分析；

• 寶潔銷售額預(yù)測Fenix；

• AT&T客戶流轉(zhuǎn)預(yù)測；

• Airbnb數(shù)據(jù)環(huán)境下的客戶分層。

3個爬蟲案例：

• 爬蟲基礎(chǔ)：運動賽事網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取與分析；

• 爬蟲演練：books書籍?dāng)?shù)據(jù)爬取與分析；

• 爬蟲進(jìn)階：美團(tuán)網(wǎng)團(tuán)購用戶與銷售數(shù)據(jù)的爬取。

  
  

02?課程和實訓(xùn)項目具體安排

03?導(dǎo)師和服務(wù)團(tuán)隊

04?適合人群

在校大學(xué)生

• 接觸過數(shù)據(jù)分析，想提升數(shù)據(jù)分析能力

• 想求職商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位

• 想申請統(tǒng)計、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等專業(yè)

  
  

3年以下職場新人

• 想通過數(shù)據(jù)分析解決工作問題，提升個人工作技能

• 想轉(zhuǎn)行去商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位，提前練習(xí)更多實例

  
  

滿足以下條件之一可直接進(jìn)入Lv.2學(xué)習(xí)

• 有統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

• 使用過至少一個數(shù)據(jù)分析軟件

七月份名額已滿

數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營L2?

8.12班次

名額有限，立即搶位

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