互联网的发展把我们带入一个数据驱动的大数据时代，数据成为信息时代的“新石油”和“新煤炭”，而致力于挖掘数据价值，通过分析数据为公司创造价值的专业技能岗位数据分析师，正在逐渐成为各大企业争抢的香饽饽。

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Python基础

语言基础：基础语法、文件

实战案例：猜拳，个税计算器，猜数字，文件（文件拷贝、文件重命名、文件、文件夹的相关工作、批量修改文件名等），学员信息（文件版）

目标：Python编程语言基础内容

python前端

前端：页面结构

实战案例：商品分类页面，商品详情页面，登录 注册页面

目标：通过本模块的学习，了解前端基本知识

excel数据

处理与分析

模块一：excel基本操作：数据的输入，数据的格式化，排序、筛选与分类汇总，数据表，

公式与函

模块二：excel可视化及简单统计分析：图表，Excel与外部数据库的交互，数据分析工具的使用，抽样于问卷调查数据的处理

实战案例：处理学员信息，公司值班，产品分析报告

目标：能够熟练excel的基本操作

spass统计分析工具

模块一：spss基本操作：spss入门，数据，T检验与方差分析，定性资料统计推断，有序定性资料

模块二：spss统计分析：诊断试验与ROC分析，初级数据分析，统计分析

实战案例：SPSS在企业经济活动中的应用，SPSS在房地产市场中的应用

目标：熟练spass统计分析工具以及应用

网络爬虫

模块一：数据爬取：爬虫与数据，Scrapy框架

模块二：非关系型数据库：Mongodb

实战案例：B站视频弹幕、抖音视频、开心网数据爬取，猫眼，招聘，豆瓣图书加密数据爬取

目标：熟练使用scrapy框架和Mongodb实现海量数据的爬取

数据挖掘

模块一：数据分析：数据分析-基础内容，数据分析-模块学习，数据分析-数据清洗，数据分析-特征工程

模块二：机器学习：数据挖掘经典算法

实战案例：餐饮订单信息分析，鸢尾花数据分析，国民生产总值评估，"挖掘超市商品之间的隐秘信息，分类，文本分类实战，客户分类、NBA球员场置分类，房价、电视销售回归分析、财政收入的"

目标：机器学习算法的匹配，深入理解算法原理与实现步骤

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