数据分析就业班针对想从事数据方面工作的基础差人群，致力于解决他们想从事数据分析工作，但苦于入行门槛高，有专业壁垒的种种问题，设计了专业化和系统化的学习计划。科学打磨课程，助学员从数据基础差小白蜕变为数据。 确保学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能熟练掌握工具操作和业务逻辑，在项目实操下掌握业务分析流程，掌握各行业数据分析岗所要求掌握的基本技能。

　　涵盖常用技能，培养数据素养

　　师资均来自学界、实务界相关领域的讲师、企业经验丰富分析师以及行业大牛，代表了数据分析培训的专业水准，让学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能具备较强的实战动手能力。 在课程学习中以问题为导向，加强知识点的理解和应用，提高学员面对复杂问题的思考能力。并逐步培养学员的职场数据素养，能够具备准确读取、分析和应用数据的能力。

　　夯实岗位基础，直通企业就业

　　渐进式的课程内容涵盖数据分析所需工具及编程语言，重点教学常用分析技能，学完即可在多行业多场景完成数据分析工作。同时，从职场综合能力要求出发，紧密结合就业实际需求，学习数据分析相关岗位所要求的技能。 对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在职业规划团队老师的帮助下选择适合学员的职业发展路线。进一步从职场综合能力要求出发，通过经验赋能进步岗位匹配度。

　　目标人群

　　应届毕业生、转行数据分析人群、在职提升和转岗人群、CDA报考人群

　　大数据分析有什么作用?

　　现在是大数据时代，进行大数据分析更是一件重要的事情。各大网站都会通过大数据来进行整个运营，下面我们来看看大数据分析有什么作用吧。

　　大数据分析有什么作用?

　　1：分类。检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

　　2：预测。预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

　　3：关联规则和推荐系统。关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

　　在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

　　4：预测分析。预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

　　5：数据缩减和降维。当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前较常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。