数据分析技术之Python
本课程全称《数据分析技术之Python——程序员到分析师进阶之路》。针对有一定数学基础，具备一定Java、Python等高级语言开发能力，并有志向于数据分析方向的学生习的课程课程定位：本课程需要学生已完成高等数学、概率论与数理统计、线性代数等理论学习，对Python语言基本语法知
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商品详情
商品亮点
- 课程中包含企业实战案例，由大数据领域行业大牛精心设计的模拟数据，偏向实战和动手能力，系统的学习后具备参与到企业实际应用的能力
商品参数
交付方式
SaaS
服务监管
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不涉及
开票主体
华为
操作系统
Windows/Linux/Android/iOS
版本
V1.0
上架日期
2020-04-30
所属类别
教育
商品说明
课程定位：
本课程需要学生已完成高等数学、概率论与数理统计、线性代数等理论学习，对Python语言基本语法知识点有所了解，对结构化数据库、SQL语句相关知识有扎实的基础，可以独立完成多表的连接、关联、聚合函数、透视等基本操作。在学完本次课程之后，会对本课程中之前所学相关理论和技术知识更能融会贯通。
岗位及从业方向：
岗位：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师。
从业方向：产品研发、软件开发、咨询服务等。
本课程的主要任务是：
1．通过学习本课程，学生可以掌握矩阵的基本计算原理。
2．了解数据处理的相关流程和概念。
3．具备初步的使用Python语言项目进行数据操作的能力。
4．熟练操作数据表之间的关系。
5．熟练理解统计分析理论和模型原理、代码实现。
6．课程结束后，基本达到入职企业所需具备的数据分析职业素质。
7．培养学生严肃，认真一丝不苟的工作作风。培养学生积极思考，锻炼思维能力，培养创新能力。
本课程知识教学目标：
1．了解程矩阵操作的基本知识。
2．了解数据处理的知识点。
3．掌握数据库表操作。
4．掌握使用Python进行数据处理的技能。
5．掌握统计分析的模型原理。
6．掌握在什么场景使用什么分析方法的能力。
7．了解数据可视化。
本课程需要学生已完成高等数学、概率论与数理统计、线性代数等理论学习，对Python语言基本语法知识点有所了解，对结构化数据库、SQL语句相关知识有扎实的基础，可以独立完成多表的连接、关联、聚合函数、透视等基本操作。在学完本次课程之后，会对本课程中之前所学相关理论和技术知识更能融会贯通。
岗位及从业方向：
岗位：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师。
从业方向：产品研发、软件开发、咨询服务等。
本课程的主要任务是：
1．通过学习本课程，学生可以掌握矩阵的基本计算原理。
2．了解数据处理的相关流程和概念。
3．具备初步的使用Python语言项目进行数据操作的能力。
4．熟练操作数据表之间的关系。
5．熟练理解统计分析理论和模型原理、代码实现。
6．课程结束后，基本达到入职企业所需具备的数据分析职业素质。
7．培养学生严肃，认真一丝不苟的工作作风。培养学生积极思考，锻炼思维能力，培养创新能力。
本课程知识教学目标：
1．了解程矩阵操作的基本知识。
2．了解数据处理的知识点。
3．掌握数据库表操作。
4．掌握使用Python进行数据处理的技能。
5．掌握统计分析的模型原理。
6．掌握在什么场景使用什么分析方法的能力。
7．了解数据可视化。
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全部用户
商品定价
Step阶梯定价
商品价格=订购区间数量1*区间规格单价1+订购区间数量2*区间规格单价2。
举例：通话费率为不超过3分钟的部分按0.3元/分钟，超过3分钟的部分按0.2元/分钟；如果用户通话8分钟，收取的费用为3*0.3+5*0.2=1.9元。
Tier阶梯计价
商品价格=订购数量*数量所属区间单价。
举例：通话费率为不超过3分钟则0.3元/分钟，若超过3分钟则0.2元/分钟；如果用户通话2分钟，收取的费用为2*0.3=0.6元；如果用户通话8分钟，收取的费用为8*0.2=1.6元。
线性定价
商品价格=订购数量*单价。
简单定价
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