

巴达数据冲刺
1.针对国内外的BA/DA方向专属求职研发的产品项目,行业细分+导师全部来自海内外名企(Google/Meta/Apple/阿里/腾讯/字节等)。
2.必修课程由理论+案...
主讲导师:UniCareer特邀明星导师团队|高级数据科学家+BAT高级商业分析师
课节节数:134节
课程有效期:365天
价格:¥889.00原价:7200.00

- 技能筑基班
- 数据分析与基本统计知识
- 1.基本统计学知识
- 2.基础概率知识
- 3.贝叶斯公式及其实际运用
- Excel实用技能:数据分析功能及操作讲解
- 1.Play with Data
- 2.Data Display and Visualization
- 3.Formulas
- Tableau实用技能 :数据可视化
- 1.Why Tableau
- 2.Tableau UI introduction
- 3.Report design
- 4. Create a complex dashboard
- 5. .Deploy, Schedule and Subscribe
- 6.Business Thinking
- SQL 1 - SQL Basics
- 1.What is SQL
- 2.Why you should learn SQL
- 3.DQL Execution Order
- 4.SQL Basics
- SQL 2 - Advanced SQL
- 1.SQL Function
- 2.Subquery
- 3.Self Join & Cross Join
- 4.Window Functions
- 5.Data Sampling
- 6.Pivot Table
- 7.SQL Optimization Tips
- 8.Procedural Language
- 9.User-Defined Function
- 10.Parameterized Query
- SQL 3 - SQL Database
- 1.Query Optimization
- 2.What is Database
- 3.Types of databases
- 4.MySQL Data Types
- 5.Database Operation
- SQL面试常考题型-Window Function及Null Value
- 1.Window Function
- 2.Rank Function
- 3.Aggregate Function
- 4.Offset Function
- 5.Null Value
- Python实用技能基础 -函数的高级用法
- 1.函数式编程
- 2.魔法变量arg、kwargs
- 3.Python高阶函数
- 4.Lambda函数
- 5.作用域
- 6.闭包
- 数据分析工具Python、R语言及SAS概览
- 1.数据分析工具应用场景
- 2.二&三、SASRPython常用功能介绍及应用实例
- 数据分析(机器学习)
- 1.常用的机器学习模型及算法简介
- 2.建模流程介绍
- 案例实践班
- BA实战案例-BAT游戏商业化分析(1)
- 1.数字化运营的金字塔模型
- 2.产品生命周期下的数据化运营
- 3.游戏数据分析指标体系
- 4.数据清洗
- BA实战案例-BAT游戏商业化分析(2)
- 1.Excel回顾
- 2.数据库讲解与实战
- BA实战案例-BAT游戏商业化分析(3)
- 1.案例:了解游戏核心玩家,探索游戏后续方向
- 2.用户分群之RFM模型与课后作业
- SQL 4 - Practical SQL in Real World
- 1.SQL using Python Pandas
- 2.PySpark
- 3.Data Streaming
- 4.Cloud Dataflow
- Pandas问答数据集基础实战 1-数值统计实操
- 1.Pandas简介
- 2.Series和DataFrame介绍
- 3.Series和DataFrame使用
- 4.实战-问答数据集数据统计实操
- Pandas问答数据集基础实战 2-数据预处理之增删改查
- 1.Pandas简介
- 2.DataFrame基础
- 3.数据处理
- 4.实战-问答数据集分析
- Pandas问答数据集基础实战 3-数据可视化
- 1.Pandas简介
- 2.DataFrame基础
- 3.数据库集成
- 4.数据可视化
- Python实用技能进阶-电商订单数据应用
- 1.电商数据简介
- 2.Python流程控制
- 3.Python函数介绍及其应用
- Python实用技能进阶-电商订单数据可视化
- 1.电商数据简介
- 2数据可视化
- 3.初识Matplotlib
- 4.Matplotlib实践
- 5.练习题
- Python在商业数据分析中的可视化应用
- 1.Numpy和Pandas包及常用操作
- 2.python数据可视化
- 3.实例数据探索
- 以'京东&腾讯'业务为例,解析数据异常波动分析法
- 1.数据异常波动分析到底是什么?
- 2.数据异动分析:该怎么做
- 3.案例剖析-京东&腾讯业务实例
- R语言商业分析实战 1—电商交易数据为例(数据探索)
- 1.R语言简介与安装
- 2.R语言常用的包
- 3.使用R对交易数据进行处理
- 4.数据可视化探索
- R语言商业分析实战 2—电商交易数据为例(RFM模型的构建)
- 1.用户分层与用户分群
- 2.用户分群-RFM模型的构建
- 3.用户分群-聚类
- R语言商业分析实战 3—电商交易数据为例 (用户流失预警模型)
- 1.Cohort analysis
- 2.流失的定义
- 3.分类模型-logistics模型
- 如何利用数据驱动产品运营
- 1.如何理解数据驱动
- 2.数据分析实操
- 3.增长黑客思维
- 常用数据分析方法及指标解读
- 1.数据分析方法应用场景
- 2.数据分析方法的分类与详解
- 以腾讯长视频APP为例解析用户增长实战
- 1.增长黑客&用户生命周期理论
- 2.腾讯长视频APP为例提升新增实战讲解
- 3.腾讯长视频为例提升留存实战讲解
- 商业案例分析和数据应用-以生物科技领域为例1
- 1.客户背景分析
- 2.商业和技术需求分析
- 3.项目方法
- 商业案例分析和数据应用-以生物科技领域为例2
- 1.案例回顾和HW解析
- 2.数据可视化 Key Matrices详解
- 3.Make up the story(POC)
- 商业案例分析和数据应用-以生物科技领域为例3
- 1.案例POC要求回顾
- 2.Sample POC presentation deck
- 3.案例总结
- 北美数据岗位介绍及面试准备
- 1.数据分析应用及步骤
- 2.数据分析指标
- 3.数据行业岗位介绍
- 4.数据分析技能及面试准备
- 海外数据行业面试解析
- 1.Data领域知识行业介绍
- 2.Behavior Interview 内容详解
- 3.Technical Interview准备方向与常见问题
- 国内数据分析岗位全局解析
- 1.数据分析概念
- 2.数据行业职业发展
- Data Science Resume Refinement 数据科学 岗位简历精修(适用于英文简历)
- 1.Understanding th Job Market
- 2.Essential Componnents of a Resume
- 3.Common Mistakes to Avoid
- 国内数据分析类岗位简历如何凸显个人亮点(适用于中文简历)
- 1.什么是一份合格的简历
- 2.数据分析简历要怎么做
- 3.我的简历怎么样怎么改
- 北美数据岗位概览与面试技巧
- 1.Self-introduction
- 2.Overview of Data Analytical、Data Science
- 3.Education and Skill Requirements
- 4.Difference Across Various Data Roles
- 5.Career Development & Path
- 6.Interview Preparations
- 7.Learning Resources

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- 课程介绍
- 课程大纲
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