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

课程有效期:365

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
  • 第一期
  • 课程介绍
  • 课程大纲
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