天善学院秦路主讲,七周成为数据分析师,视频资源下载

【天善学院】磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师

明星讲师。资深数据分析师,数据化运营专家秦路老师,潜心磨剑打造精品课程;

规划全面。涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面,提纲挈领,为数据分析师之路奠定坚实基础;

循序渐进。环节紧凑,积跬步以至千里,七周为期,焕发不一样的职业通道;

精品质量。教学方式活泼生动、易于理解与掌握;精致案例如临其境,利于提高实战能力;

       课程目录:

    章节1: 如何七周成为数据分析师

      课时1:为什么需要七周

      课时2:七周应该怎么学

    章节2: 第一周:数据分析思维

      课时3:为什么思维重要

      课时4:数据分析的三种核心思维(结构化)

      课时5:数据分析的三种核心思维(公式化)

      课时6:数据分析的三种核心思维(业务化)

      课时7:数据分析的思维技巧(象限法)

      课时8:数据分析的思维技巧(多维法)

      课时9:数据分析的思维技巧(假设法)

      课时10:数据分析的思维技巧(指数法)

      课时11:数据分析的思维技巧(二八法)

      课时12:数据分析的思维技巧(对比法)

      课时13:数据分析的思维技巧(漏斗法)

      课时14:如何在业务时间锻炼数据分析思维

    章节3: 第二周:业务

      课时15:为什么业务重要

      课时16:经典的业务分析指标

      课时17:市场营销指标

      课时18:产品运营指标

      课时19:用户行为指标

      课时20:电子商务指标

      课时21:流量指标

      课时22:怎么生成指标

      课时23:如何建立业务分析框架

      课时24:市场营销模型

      课时25:AARRR模型

      课时26:用户行为模型

      课时27:电子商务模型

      课时28:流量模型

      课时29:如何应对各类业务场景

      课时30:如何应对各类业务场景(小练习)

      课时31:数据化管理业务

    章节4: 第三周:Excel

      课时32:为什么要学习Excel

      课时33:文本清洗函数

      课时34:常见的文本清洗函数练习

      课时35:关联匹配函数

      课时36:逻辑运算函数

      课时37:计算统计函数

      课时38:时间序列函数

      课时39:Excel的常见技巧

      课时40:Excel工具(1)

      课时41:Excel工具(2)

      课时42:用Excel进行数据分析(1)

      课时43:用Excel进行数据分析(2)

    章节5: 第四周:数据可视化

      课时44:数据可视化之美

      课时45:常见的图表类型与应用

      课时46:高级图表类型与应用

      课时47:图表绘制

      课时48:Excel绘图技巧

      课时49:散点图

      课时50:辅助列

      课时51:复合图表

      课时52:甘特图(1)

      课时53:甘特图(2)

      课时54:标靶图

      课时55:杜邦分析法

      课时56:Power BI入门

      课时57:Power BI基础功能

      课时58:Power BI操作技巧

      课时59:用BI进行数据分析(1)

      课时60:用BI进行数据分析(2)

      课时61:Dashboard

    章节6: 第五周:MySQL

      课时62:MySQL安装

      课时63:数据库

      课时64:数据库实操

      课时65:SQL select

      课时66:SQL 条件查找

      课时67:SQL group by

      课时68:SQL group by 高级

      课时69:SQL 函数

      课时70:SQL 子查询

      课时71:SQL join

      课时72:SQL leetcode

      课时73:SQL 加载

      课时74:SQL 时间

      课时75:SQL 练习(1)

      课时76:SQL 练习(2)

      课时77:SQL 连接 power bi

    章节7: 第六周:统计学

      课时78:描述统计学

      课时79:分位数

      课时80:标准差

      课时81:权重统计

      课时82:切比雪夫

      课时83:箱线图

      课时84:直方图

      课时85:概率

      课时86:贝叶斯

      课时87:二项分布1

      课时88:二项分布2

      课时89:泊松分布

      课时90:正态分布

      课时91:假设检验

    章节8: 第七周:Python

      课时92:入门

      课时93:数据类型

      课时94:变量

      课时95:列表

      课时96:列表进阶

      课时97:字典

      课时98:集合

      课时99:控制流

      课时100:Python控制流循环

      课时101:Python循环进阶

      课时102:Python函数

      课时103:高阶函数

      课时104:第三方包

      课时105:numpy

      课时106:Python series

      课时107:dataframe

      课时108:Python dataframe查找

      课时109:read_csv

      课时110:计算

      课时111:Python groupby

      课时112:Python Pandas关联

      课时113:Python Pandas 多重索引

      课时114:Python Pandas 文本函数

      课时115:Python Pandas 去重

      课时116:Python Pandas apply

      课时117:Python Pandas 聚合 apply

      课时118:Python Pandas 数据透视

      课时119:Python 连接数据库

      课时120:Python连接数据库2

      课时121:Python 连接数据库3

      课时122:Python 练习 markdown

      课时123:Python 练习(1)

      课时124:Python 练习(2)

      课时125:Python 练习(3)

      课时126:Python 练习(4)

      课时127:Python 练习(5)

      课时128:Python 练习(6)

      课时129:Python 练习(7)

      课时130:Python 练习(8)

      课时131:Python 练习(9)

      课时132:Python 可视化(1)

      课时133:Python 可视化(2)

      课时134:Python 可视化(3)

      课时135:Python 可视化(4)

      课时136:Python 可视化(5)

      课时137:Python 可视化(6)

      课时138:Python 可视化(7)

      课时139:Python 可视化(8)

      课时140:Python seaborn 01

      课时141:Python seaborn 02

      课时142:Python seaborn 03

      课时143:Python Seaborn 04

      课时144:Python Seaborn 05

      课时145:Python seaborn 06

      课时146:python superset 01

      课时147:Python superset 02

      课时148:Python superset 03

      课时149:Python superset 04

      课时150:Python superset 05

    

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