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xkb数据分析师高薪培养计划就业班25期 |
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xkb数据分析师高薪培养计划就业班25期
今天在论坛找数据分析教程没找到，我分享一份 随着数字经济的高速发展，数据分析人才出现了供不应求的状况。有媒体报道，美国的数据分析师平均年薪高达17.5 万美元，而国内顶尖互联网公司，数据分析师的薪酬要比同一级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 ├──01、第一章 环境安装 | ├──Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip 634.04M | ├──Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip 469.69M | ├──Mac安装anaconda.pdf 2.37M | ├──win系统安装anaconda.pdf 931.23kb | ├──第一章第1节： anaconda for mac.mp4 39.31M | └──第一章第2节： anaconda for Windows.mp4 20.72M ├──02、第二章 Excel基础 | ├──Excel常规操作作业-答案.zip 73.85kb | ├──Excel常规知识.pdf 9.53M | ├──Excel的常规操作.pdf 4.80M | ├──第3节 Excel数据集及材料准备.zip 16.43M | ├──第八节：短租课件与数据源.zip 3.49M | ├──第二章第1节： Excel知识回顾.mp4 372.49M | ├──第二章第2节： Excel案例分析.mp4 437.09M | ├──第二章第4节： Excel常规操作.mp4 299.20M | ├──第二章第5节： Excel公式与函数.mp4 298.13M | ├──第二章第6节： Excel数据透视表操作.mp4 301.18M | ├──第二章第7节： 电商视频.mp4 359.39M | ├──第二章第8节： 短租完整.mp4 303.90M | ├──第二章第9节： Excel2016、2019对比.mp4 160.17M | ├──第九节：Excel2016和2019区别.pdf 991.15kb | ├──第九节：Excel区别操作演示.xlsx 503.30kb | ├──第六节：Excel数据透视表操作课件.pdf 1.05M | ├──第六节：数据透视表数据.zip 178.93kb | ├──第七节：电商视频课件.zip 2.87M | ├──第五节：Excel函数由浅入深课件 .zip 2.22M | └──第五节：Excel函数由浅入深作业以及答案.zip 72.65kb ├──03、第三章 Python | ├──第二节：Python进阶-课件.pdf 735.28kb | ├──第三节：Python案例-课件.pdf 1.13M | ├──第三章第1节： Python基础入门.mp4 336.12M | ├──第三章第2节： Python进阶.mp4 334.05M | ├──第三章第3节： Python案例.mp4 404.39M | ├──第一节：Python基础入门-课件.pdf 793.21kb | └──第一节：Python先导课知识点.png 51.96kb ├──04、第四章 开班典礼（含课表） | ├──第2节 课表（实时更新） | ├──20210426大数据分析师课程体系介绍-25期.pdf 391.41kb | └──第四章第1节： 开班典礼.mp4 497.94M ├──05、第五章 Python | ├──第10节 Python科学计算库Pandas上 | ├──第11节 Python科学计算库Pandas下 | ├──第12节 Python案例-电影数据分析 | ├──第13节 Python案例-电商数据分析 | ├──第1节 Python章节学习指引 | ├──第2节 Python语法入门 | ├──第3节 Python数据容器 | ├──第4节 Python函数与异常处理 | ├──第5节 Python面向对象与模块 | ├──第6节 Python爬虫基本认知 | ├──第7节 Python爬虫常用库 | ├──第8节 科学计算库Matplotlib可视化 | └──第9节 Python科学计算库NumPy ├──06、第六章 MySQL | └──教程.7z 1.58G ├──07、第七章 MySQL和Hive安装资料 | └──教程.7z 9.77G ├──08、 第八章 Hive | └──教程.7z 5.38G ├──09、 第九章 数据可视化 | ├──第1节 Excel常用图形可视化1 | ├──第2节 Excel常用图形可视化2 | ├──第3节 tableau常用可视化图形讲解 | ├──第4节 tableau高级可视化讲解 | ├──第5节 tableau prep | ├──第6节 电商订单数据分析 | ├──第7节 power bi | ├──第8节 power bi炫酷语言 | └──第9节 power bi用户画像项目 ├──10、第十章 行业案例分析 | ├──第10节 电商日常数据指标监控 | ├──第11节 用户画像 | ├──第12节 用户行为分析 | ├──第1节 战略指标 | ├──第2节 策略指标 | ├──第3节 数据分析方法论 | ├──第4节 沙箱实验 | ├──第5节 数据分析报告 | ├──第6节 流量与产品功能分析 | ├──第7节 用户分析 | ├──第8节 运营分析 | └──第9节 经营分析与复盘分析 ├──11、第十一章 统计学方法论 | ├──第10节 时间序列（二） | ├──第11节 新闻分类一 | ├──第12节 新闻分类二 | ├──第1节 描述统计分析 | ├──第2节 推断统计分析-参数估计 | ├──第3节 推断统计分析-假设检验 | ├──第4节 常用假设检验（一） | ├──第5节 常用假设检验（二） | ├──第6节 线性回归 | ├──第7节 AQI分析与预测一 | ├──第8节 AQI分析与预测二 | └──第9节 时间序列(一) └──12、 第十二章 就业指导 | ├──第一十二章第1节： 就业指导（一）.mp4 436.62M | ├──第一十二章第2节： 就业指导（二）.mp4 204.65M | ├──就业1.pdf 1.95M | └──就业2.pdf 706.79kb 下载地址
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发表于 2022-6-6 11:12:44
