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[大数据与云计算] 构建数据工程师能力模型,实战八大企业级项目(完结)

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2022-7-27 00:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    + B* V0 R3 T% |! z+ n) W
    〖课程介绍〗:
    8 u7 y* a# `& q  w6 v        仅掌握基础的数据分析技能,早已无法满足高薪岗位的需求,所以进阶成为中高级数据工程师势在必行。本课程通过一系列企业级数据分析项目实战,带你夯实数据分析必备技能、拓展数据分析思维、学习数据分析算法应用,让你快速掌握中级数据工程师必备的核心技能,叩开大厂之门!: R) J( j9 S3 t: q1 [

    & y0 O7 C" ?* |2 g" K〖课程目录〗:
    * r% f! h7 V( E$ O* T' e        第1章 数据分析实战-前奏 试看3 节 | 18分钟) S8 W! K" n. a3 m3 i
            本章主要对课程进行介绍,并详细阐述了数据分析工程师的进阶指南,以及数据分析工程师的核心竞争力。: D7 T5 g' s8 J0 i) K

    2 G, m) A7 j* @' _) U# O        收起列表2 B$ V. v+ v% A5 T, y/ \
            视频:
    ; E  s* I# d$ R4 d/ Z        1-1 数据分析课程导学 (04:07)' V) v2 \; K2 _" F. a
            试看
    / u1 M2 _5 k7 B1 c3 v/ F: ]$ y        视频:/ p1 N' b% i+ y- o7 Z
            1-2 数据分析工程师的进阶指南 (06:06)) T, [! @4 ~4 m3 ~& R, {, h1 ~
            视频:* k" i  @+ o* C; R
            1-3 课程的核心目标 (07:29); S8 H. t, n  `& S
            第2章 数据分析必备技能-开始 试看13 节 | 199分钟
    0 @. g; ^% y4 M$ Z  f        本章主要介绍了数据分析报告的组成和构建方式,并对必备语言Python,以及核心模块Numpy、Pandas、数据可视化进行介绍。最后通过三个实战项目进行必备技能的掌握。
    , k* r- t1 z$ I& |  `  p  Y8 ]! H6 ]; o( B3 a2 _3 o$ @
            收起列表
    7 P: j0 r3 U  s/ P. ?        视频:& @; ?' H7 p/ |( B
            2-1 数据分析报告的关键组成部分 (17:11)
    . a3 ?& t+ [" d# D        试看
    - q0 a0 \: S! p1 |) s  n        视频:
    . _) R  u# N+ D4 Q        2-2 如何构建企业级数据分析报告? (15:01); c2 _0 s) a# x. L6 w5 Y, F
            视频:
    ) L1 F' K+ I% u) J2 {+ B7 @% T        2-3 Python还可以这样用(中高级) (13:11)
    4 f$ o8 l# b) S& Y        视频:
    ( p# h( T8 }5 ~5 b" V# m; ^# X        2-4 快速处理数据不二选择-NumPy (08:39)$ C. ]1 L4 ]. ^  E8 Z
            视频:$ e( \( M; H1 d" J" D
            2-5 数据探索工具-Pandas (14:40)
    8 R( z' U+ A3 P8 ]        视频:. E+ F+ `1 j. ~$ L, x0 @- a' J
            2-6 高效处理带有时间序列数据(一) (14:25)
    * b' }) A  F/ J; p        视频:
    " ~$ H) I" G5 ?+ g& W        2-7 高效处理带有时间序列数据(二) (14:01)/ o2 {" Q0 `- g" g% h$ Z# `
            视频:
    1 o" z% Y* {# q/ p        2-8 实战:杭州市地铁流量时间序列数据处理(一) (16:46)& g! `4 N: |$ ~' d$ B
            视频:* x2 z5 k- g" D) z9 q, l
            2-9 实战:杭州市地铁流量时间序列数据处理(二) (14:57)% D  Z' O/ t8 _" [/ i+ A: n( l  b
            视频:+ h0 e3 Y" S7 r- Y
            2-10 实战:kaggle数据分析可视化实战(一) (20:20). u4 B9 j1 D- B$ u: Q2 r! h- p
            视频:
    ' c  h- P/ i! A% B0 P8 U        2-11 实战:kaggle数据分析可视化实战(二) (13:20)7 W, w0 }) K0 e0 L! ~
            视频:: m* Y' d$ v# r; `( ~5 m, o
            2-12 实战:kaggle数据分析可视化实战(三) (14:47)
    9 H. h: r: T9 G. ~1 Y  `# y7 ~( p& |        视频:: |1 Y) t" {, c, g1 z+ {$ t" T
            2-13 实战:kaggle数据分析可视化实战(四) (21:03)+ Q8 @$ j( V* Z4 {
            第3章 数据分析思维拓展-间奏一13 节 | 129分钟) o( y( [$ P4 u' b/ i
            本章主要介绍核心数据分析思维方法,具体为对比分析、分类分析、时间序列分析、逻辑树分析、多维度拆解分析、假设检验分析、多变量分析、AARRR模型、RFM模型,并通过实战项目进行实操,最后部分细致介绍用户画像的应用与构建。...1 ]) C) c- [# h6 n  {9 b6 l

    7 j" e. L: Y; F+ u        收起列表
    / Z: O% |1 Q% |, M* N  e        视频:
    / h" e4 g5 m8 m        3-1 对比分析和分类分析思路与应用场景 (12:13)- A3 e5 V5 k+ f/ Q$ b9 r
            视频:
    3 e( e& ^( d0 J. V3 L        3-2 时间序列分析思路与应用场景 (14:31)8 ^/ C$ s2 T  f9 d6 I, _2 ]1 E
            视频:& c! F& ]% v# U4 @5 i
            3-3 实战:淘宝电商商品销量数据分析 (22:57)
    / _1 w% W( j6 D* p+ j7 ?        视频:
    4 A. O! i8 X5 g7 E4 j        3-4 逻辑树分析思路与应用场景 (06:59)
    / U# t: u% @$ T5 t8 p3 t4 P        视频:
    7 B- F: {% f. p) {9 Q3 }( e        3-5 多维度拆解分析思路与应用场景 (06:15)
    # y* x* ^# o/ o- V5 {0 a+ x, g        视频:
    * w4 @5 I1 V2 Q4 k8 @6 ?* b        3-6 假设检验分析思路与应用场景 (05:21)9 [) [( S+ ^! A3 _: D
            视频:8 h+ h- I2 u+ F9 p
            3-7 多个变量间的相关性分析与应用场景 (04:22)
    1 T2 D; \! g( k: u        视频:$ K, q2 ]0 s( G+ X9 N
            3-8 实战:互联网金融信贷数据分析 (15:37): {6 [3 t9 Z' O2 `/ E' K: w- A/ k
            视频:& D5 I; X% h8 V: |1 ?
            3-9 如何使用AARRR模型对用户进行分层? (08:38)
    + n4 \6 H# K! l# q        视频:
    ' s+ m2 b0 {: \. y        3-10 RFM模型实现精细化用户运营 (09:22)0 A1 S/ w- N! _8 t/ Q
            视频:8 q4 ~8 R3 y, y) p, w# \& b  V0 k
            3-11 用户画像:如何真正了解用户需求? (13:07)
    2 Q7 q* r3 Q, R5 O3 I        视频:
    " W' x2 m+ |8 b        3-12 抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异 (03:51)) e4 x% Y$ t3 r1 y
            视频:
    $ ?* S: V' ^, |( t; S- d0 ^5 O4 l        3-13 推荐系统中的用户画像 (05:17)
    - J- c1 \' r  w        第4章 数据分析算法应用-间奏二11 节 | 130分钟
    7 y. j- P9 q$ t& b8 A4 f# s- L1 v        本章介绍了数据分析中常用到的算法,从算法的理论部分展开介绍,并通过多个实战案例进行算法的巩固学习。; n+ m, [& U; }& i! b! M' c  b4 e

    % s! {4 L4 k+ @1 r' g5 V! P        收起列表# X( b+ g. b2 C" r5 `4 V) I
            视频:
    3 d6 J9 I/ U; g* \" \7 {$ h        4-1 从决策树到GBDT的优化(一) (11:44)
    ! O1 @0 f; V2 y$ g5 Z  E        视频:
      A( Q" w& \( R, b1 I( ^        4-2 从决策树到GBDT的优化(二) (12:43)
    & p# d  A- w8 S" a7 h        视频:
    , L  D2 k/ A/ J1 x        4-3 信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树(一) (17:05)
    $ m3 }" v/ w( g        视频:
    $ a% h2 U7 j) S        4-4 信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树(二) (12:12)
    6 Y: b5 j  S, J; X" \# `6 Y        视频:
    4 D! b6 y7 n) d        4-5 kmeans无监督聚类的强大 (11:00), u$ e  e0 f# Z$ T' }- Z
            视频:
    % ]( e# d8 Q2 V: j5 A' E        4-6 红楼梦文本聚类实战--使用kmeans (19:15)0 H+ g) j5 u  t# v6 X: h
            视频:
    , S& X0 z/ R9 X        4-7 关联规则分析应用 (07:51)# f  z! N: a& _& U
            视频:
    9 N. c1 v0 E, J& l0 ]8 U+ n- |        4-8 经典模型支持向量积 (06:40)5 H/ V5 [/ r" D
            视频:
    7 u! X/ Z9 p" s8 [* I# [        4-9 超强拟合能力的神经网络 (09:11); B$ g4 y9 R' }, L. U' Q( H; |7 o
            视频:
    # y/ o9 o. b6 s' F# f) C3 N0 H        4-10 预测服装厂员工生产效率--神经网络(一) (12:58). R1 D, C& q3 |& ~7 u8 {
            视频:- j5 u% {5 U0 x% Z2 m6 a, p
            4-11 预测服装厂员工生产效率--神经网络(二) (09:13)
    5 U% f( Y3 p& U1 _4 s: F        第5章 京东电商用户行为分析(非模型)项目实战-副歌9 节 | 125分钟
    4 K+ `( p+ W; G4 V        本章以京东电商平台真实数据为基础,对京东电商平台中用户行为进行详细分析,从中挖掘有价值信息,最终进行数据分析报告撰写。
    8 `' Q# r6 \0 W" r
    , L% V; a5 w( E5 {        收起列表$ |2 v* a% j8 `4 K* _$ p. v" i
            视频:
    4 _# Y1 u2 w8 T1 \, K/ ^, s  F        5-1 如何提出分析问题? (07:28)7 @0 A( d! B$ M( j0 h, n
            视频:
    6 M+ p4 M9 P$ r  u        5-2 数据获取和数据预处理 (17:19)
    $ D9 Q' A" i. N3 o5 z' p/ M        视频:' c+ a" l* }( b5 Z! n' K
            5-3 掌握流量和转化指标 (13:18). p. G3 {  {; n3 y- j  W4 o& i! l1 s
            视频:
    + _" y5 [: g" z! g3 U4 M+ h        5-4 用户行为路径分析应用 (11:03)/ H0 X- c1 `& }  R
            视频:
    ) _' v0 g0 ^2 Z9 U# j4 A        5-5 使用AARRR漏斗模型拆解用户行为 (18:56), X0 V  j# N3 \
            视频:, m/ M/ k2 C! }5 `; I) [
            5-6 用户消费习惯分析及应对方式 (19:32)7 U9 ~& Q) @" H& b
            视频:0 p: b2 `6 N. C2 f; M0 U
            5-7 从商品相关性中挖掘可用信息 (14:41)
    ; O4 E7 q, E3 t' T: W/ g- ~        视频:% |% B" z! G, h3 f8 [* o1 \
            5-8 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式(一) (11:07)' Y: G, d. }& X/ S3 D& Z
            视频:+ L& X, s; Y3 e4 C
            5-9 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式(二) (11:01)
    & _% u& L: g3 d        第6章 数据挖掘模型应用-主歌一5 节 | 61分钟
    9 F  ~4 S' p! W- P2 ?4 [& H        本章介绍数据挖掘中的核心实战内容,帮助快速从数据中提取更深层次的信息,本章最后部分深入介绍了有关模型的选择以及高阶实战技巧。; U( c7 w. G$ Z$ r2 G" ^
    + Y2 _; W( ]+ v8 ?5 q1 w
            收起列表) ]" o1 h# L3 H: z9 t+ D, \  V6 z
            视频:
    * A; l" e3 B4 K- ?        6-1 问题理解与评估指标 (21:39)
    8 T  h. ]! g" e4 A, B+ A0 _+ x        视频:; t0 h$ R. i1 |- M, R. D2 x
            6-2 数据探索性分析(EDA) (04:17)$ L+ B2 u. ?; j, E; W4 z
            视频:
    $ R& c$ D6 V/ ?' V0 T! ]+ O        6-3 特征工程的重要性 (13:21)9 N9 {  F5 U- @
            视频:2 g' Y! \' T( ~
            6-4 如何选择合适的模型? (10:54)  U$ K  N* n' k) R( j) s5 g
            视频:) e3 s& y6 B9 n3 Z. A
            6-5 进行模型高阶实践 (10:21)- L2 E& b7 T0 M% m# Z* o. r
            第7章 APP活跃用户预测(模型)项目实战-主歌二
    5 |7 O7 |  |9 W- A% A  I% j9 a        本章以短视频平台APP真实数据为基础,充分应用数据分析和数据挖掘技术,解决营销算法中核心的用户活跃预测问题。% t2 ]6 C5 x! D, m; H0 w& W
    ( S9 H# f6 D" A3 }0 T
            第8章 总结与展望-尾曲$ X" \1 J& O( T/ ~4 h  M
            本章对整个课程进行回顾,同时还介绍数据分析工程师面试中的知识点,以及项目相关的面试知识点和常见问题。最后部分介绍了关于数据分析的后续学习方向。
    / ?0 C/ l, u) K/ F1 ^, E( l/ x
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  • TA的每日心情

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