数据分析师/数据挖掘/机器学习工程师数据挖掘/数据分析/数据仓库/商业智能/大数据技术/人工智能/机器学习/深度学习/项目管理/系统架构
自学进阶
数据挖掘/分析师之硬技能 - 必备常用工具使用与高级技巧 数据可视化/分析师之硬技能 - Tableau商业智能与可视化应用实战 数据可视化/分析师之硬技能 - Echarts从入门到上手实战 数据挖掘/分析师之硬技能 - 零基础到数据挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS初步) 数据挖掘/分析师之硬技能 - SPSS Modeler 数据挖掘与算法原理(附统计学基础) 数据挖掘/分析师之软技能 - 数据分析入门 数据挖掘/分析师之软技能 - 实战需求分析
建模分析师之软技能 - 数据库技术 建模分析师之硬技能 - SPSS Modeler数据挖掘项目实战(高阶篇) 建模分析师之硬技能 - Python网络爬虫技术 建模分析师之扩展篇(机器学习) - 零基础实战机器学习入门篇(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib) 建模分析师之扩展篇(机器学习) - 人工智能之机器学习 SAS编程
机器学习及应用 机器学习研究员之硬技能 - 贝叶斯方法与机器学习及实践 机器学习研究员之硬技能 -人工智能
卓越的项目管理应用与实践 大道至简之软件开发从设计到编码全程实录 系统架构设计的原理、核心技术与案例分析 Spark基础--快学Scala(未来大数据处理的主流语言) 内存计算框架Spark 高端微软BI商业智能(SSIS数据仓库、SSAS MDX多维数数据集、Ssrs实战) 中小型企业商业智能平台的开发和实现(数据仓库、BI系统、真实项目)
Java语言基础 大数据必备的数据结构与算法 Linux必知必会 Hadoop大数据开发技术光速入门 基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台 基于金融行业的大数据挖掘/分析实战(Python语言) 医疗保险大数据分析与统计推断项目实战(Hadoop篇)
程序化交易数据获取与清洗讲解 回测框架搭建讲解 程序化交易部分实现讲解
网站建设:部署与发布、简单动态网站搭建、云服务器管理维护 MOOC网站日志分析、搭建企业级数据分析平台、基于LBS的热点店铺搜索 基于机器学习PAI实现精细化营销、基于机器学习的客户流失预警分析、使用DataV制作实时销售数据可视化大屏 使用MaxCompute进行数据质量核查、使用时间序列分解模型预测商品销量 云平台使用安全、服务器安全、网络安全、数据安全、应用安全、安全管理 什么是数据分析运用不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的 专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用。 数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 数据分析市场前景大数据时代的出现,未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代,人类获得数据能力远远超过大家想象,我们对世界的认识要提升到新的高度。在国内,普通数据开发工程师的基本岗位薪资起步可达10000元/月,一般入职薪资可达13000元/月 左右,2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。 商业项目实战财务分析-项目简介财务分析是以会计核算和会计报表资料及其他相关资料为依据,采用一系列专门的分析技术和方法,对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的企业增长能力、盈利能力、营运能力、偿债能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。 人事行政分析-项目简介在人力资源数据分析里,主要是薪酬、绩效、招聘、培训等业务效果的分析,职能业务质量、状态的分析。例如招聘管理,招聘评价指标的合理选取能帮企业快速发现问题,针对性的优化招聘流程、招聘渠道选择与招聘环节设计,确保快速精准的为组织提供人才。 采购与销售分析-项目简介销售系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容,以及对方法和内容的一些详细解释。 仓库管理分析-项目简介库存分析法是经济工作中的一种基本工作和认识方法,库存分析一般是仓储数量的出入库数据,结存数据,以及盘点后的帐实情况等分析。全年各月度仓库各种物品的出入库的数量变化趋势图,结合各月度库存情况,通过数据进行分析对采购领域及把控库存提供有效意见。 数据分析开发方向
薪资:15K 技能:掌握数据处理,服务器构架模式,mysql数据库,对SQL操作熟练,能够按照需求开发数据平台组件应用
薪资:25K 技能: 1、具备良好的逻辑思考和分析能力,对数据敏感,熟悉数据收集,数据分析,数据建模和数据挖掘方法 2、熟练操作办公软件,熟练掌握Excel、SQL及至少一种分析软件(SPSS、SAS、R等)
薪资:50K 技能: 1、熟悉大型数据库,精通R语言、Python、数据挖掘、语义分析(自然语言处理)等技术;有海量数据处理经验,处理的数据规模在TB级别以上; 2、对常见的数据挖掘方法有较好的了解,分类,聚类,关联规则,异常识别等。并对其中一个分支具有独特的见解,具有一定的创新突破的思维。 数据分析管理方向
薪资:15K 技能: 熟练使用SQL进行数据地查询与处理; 能快速理解业务,发掘业务细节和数据之间的联系; 思维活跃,注重细节,关注从创意到执行的全过程; R/Python等分析工具。
薪资:25K 技能: 1、熟悉常用的数据挖掘算法;熟练使用SAS、数据准备、统计分析等工作; 2、具备熟练的数据建模能力,掌握数据库开发与设计工具的使用; 3、对数据和业务足够敏感,有很强的解决问题能力和钻研精神。
薪资:50K 技能: 1、对数据的产生/采集/分发/计算/存储/服务和落地到业务场景有自己的理解; 2、有参与过数据项目或数据平台建设的经验,有流量分析系统、管理决策系统、经营分析系统建设; 3、对数据敏感,具有强大的数据信息分析能力,熟悉数据分析算法,对数据产品具有较大的热情。 数据分析架构方向
薪资:20K 技能: 熟悉数据挖掘或者机器学习的核心算法,如决策树/SVM/贝叶斯理论/聚类/关联规则,深度学习,图算法等;
薪资:30K 技能: 1、熟练使用Excel、SQL工具及至少一种统计分析或数据挖掘工具(例如SPSS 、SAS 、R等)或者能够编写程序(Java/Python/Perl)进行数据统计分析; 2、熟悉数据挖掘或者机器学习的核心算法,如决策树/SVM/贝叶斯理论/聚类/关联规则,深度学习,图算法等;
薪资:60K 技能: 1、熟悉数据挖掘或者机器学习的核心算法,如决策树/SVM/贝叶斯理论/聚类/关联规则,深度学习,图算法等; 2、熟练使用Excel、SQL工具及统计分析或数据挖掘工具(例如SPSS 、SAS 、R等)、能够编写程序(Java/Python/Perl)进行数据统计分析; 3、熟悉海量数据、高并发、高性能的分布式系统的设计及应用、调优。 |
|
来自: blackhappy > 《我的图书馆》