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MetaDataPlus:加拿大数据分析培训课程,温哥华数据培训

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) d/ G( O2 B# \% Y& ^
学习数据技能包括:Sql, Excel, Python, Tableau,统计,机器学习,数据逻辑等
* s2 V; K: p, H" M# c6 N, I基础知识
1 h! M. f+ ~: U- K  o0 c: p# K统计学0 X8 I) }  [6 b! _0 r
需要从基础的统计理论出发,到基本的统计分析,最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。
机器学习
/ n! x" c, x8 U/ f: d- j基本的分类算法:决策树、随机森林等;
  f4 l, h9 T/ S基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等
工具技能学习
" q' k5 b0 ^7 k  c$ t* ]6 G6 w5 PPPT- q+ O7 Q) d* s- t
PPT作为主流汇报、展示工具,是将分析关键结果传递给其他的重要手段。学好PPT可以提升沟通和消息传递效率,也是数据分析师必备的技能。
Excel! ?! r! ~1 n1 L5 ^) s- N. f+ b% T
Excel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了.应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算 Excel 入门,其次 Excel 最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻很多工作。
SQL
/ b- Y, e: w4 A5 q! `9 C. X要想获取数据,肯定就要和数据库打交道,因此SQL肯定是要掌握的,在招聘要求中,SQL也是很多数据分析岗位的能力要求之一。
Python
. L* K7 w# ?; t! @  APython作为目前最火的编程软件之一,确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。是否具备编程能力,也是初级数据分析和高级数据分析的分水岭。
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