ビッグデータ分析スタックエンジニアコース全体の入学
新しいリビジョン、深ダ・アリP7
フロントラインよりももっと科学的データが習得するための努力を案内します
（元テンセント、米国のグループ、百度）
提供払い戻しを得ることができない仕事を探して
このコースデータ分析/データマイニング/データ用遼雪峰教師、企業の雇用基準の周りのチーム、多くの研究Baiduは、テンセント、アリ、米国のグループ、見出し、低下し、他のインターネット企業、最初の層のメーカーの深い理解によってDEDECATESは、科学を習得する必要がありますもちろん、新しい建物に関連する科学的データのポストのための主要な求人サイトと組み合わせ推奨要件だけでなく、業界の専門家と技術ダニエル不可欠なスキル、。
I.コースの概要
4-6ヶ月でデータアナリストを見つけることができるようにしたい人のための1.1、ビジネスデータアナリスト、データマイニングの仕事、およびデータ駆動型ビジネスの労働者の学生。このコースは、のために特に適しています：
運用ビジネスユニット、製品管理、ビジネス分析、労働者を求めてデータ駆動型企業。
現在、プロのデータアナリストやデータアナリストベースの現職大規模なインターネットプラットフォームに従事する推進のためのデータアナリスト;
数学、統計、金融、財政、コンピュータおよびその他の関連専門の上級学部や大学院の学生。
Pythonは、データ分析/データマイニングのキャリアに友人を変更したい、従来のIT開発や技術開発に従事しました。
科学的データは、関連産業に従事したり、独自の人事関連製品を作成することを望んで、特定の情熱を持っています。
数学は、プログラミングは、特定の情熱、敏感な個人データを有しています。
：返金について1.2コースを完了または190,000雇用の申し出初期年俸のみ授業料の払い戻しを支払うことに失敗するのオファーを取得しない場合は、両方の契約の初めに入学学生の就職クラス、登録、。
カリキュラムポリシーのカウンセリング、マイクロチャンネルスキャンコードを追加します
第二に、コースの内容
コース期間は含めて4ヶ月、次のとおりです。
プロコース1.専攻。
2.選択科目を展開します。
3.パーソナライズ職務評価プロジェクト、プロセス全体と質問の進捗状況を監督。
4.模擬面接、履歴書には、変更の背景や他のキャリアカウンセリングを強化します。
5.ビッグデータ実験オンラインプラットフォーム。
2.1プロのコースを専攻
メジャー4ヶ月、100時間、3部の合計の総期間：
1）データアナリストのベストプラクティス（）の15％を占めます
2）データアナリストは注意完全なスタックを開発するために（）の35％を占めます
3）大規模なデータアナリストプロモーション）が50％を占め（以下
2.2 选修拓展课
选修课《R语言之数据挖掘实战》，每位同学均可免费选修学习，这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业，总共30课时左右。
三、 师资介绍
巴川
资深数据科学家，主要研究领域包括互联网用户行为挖掘、运营分析、产品分析、社交网络挖掘、反作弊、风控体系、推荐系统、数据可视化等；
中国教育创新校企联盟首席数据科学家、专家委员会副主任，中国计算机学会技术前线委员会（CCF TF）数据科学研讨会主席，国家技术标准创新基地（贵州大数据）数字经济专业委员会专家，北航、西安交大、人民大学、对外经贸、华南理工、武汉大学、南京大学、贵州大学等多所高校客座教师。
杨老师
中国互联网开发者协会理事、移动互联孵化器创始人之一；
江苏师范大学、贵州大学、南京理工大学等多所院校客座教师；
主要研究领域有数据挖掘算法、机器学习、推荐系统、数据可视化等数据科学，曾主导过首都机场物流系统、长山电厂的ERP系统等大型项目的架构。
马老师
前美团数据分析专家，擅长经营分析，通过挖掘数据价值，洞察公司经营中的风险和机会点，实现数据驱动战略决策的目的；主导完成公司个别业务线的经营分析报告，闭环业务运营，提升经营效率。精通Hive、MySQL、Tableau、Power BI、Excel、R等工具软件。
杨老师（Nila）
北交大研究生毕业，前搜狐资深数据挖掘工程师，擅长机器学习算法理论及实战，帮助公司制定业务策略。曾负责大型电商平台开发、Hadoop平台搭建及数据挖掘，曾在互联网金融公司从事风控建模，并与高校合作，主导863大数据挖掘项目。精通Hadoop、R、Python、Hive等。
刘老师
前美团资深数据分析专家，从事8年数据分析及相关工作，其中5年供职于大型互联网公司，长期担任分析师团队管理者的角色，擅长抽样业务问题，通过数据洞察业务问题及机会。从面相企业vp输出分析结论、业务思考，到具体的业务策略产出、评估、落地均有丰富的经验，熟练使用Hive，Excel，R等工具。
李老师
前美团数据分析专家从事9年数据分析工作。从事9年数据分析工作，其中四年传统行业数据分析师经历，五年互联网数据分析师经历，擅长数据处理、数据可视化以及分析报告撰写。为大型互联网公司的产品、运营、高管都提供过数据决策支持，精通HIVE、EXCEL、R、TABLEAU等。
杨老师
前百度架构师，2006年毕业后开始从事互联网行业开发工作，做过大量的后端服务、Web系统，包括飞信核心系统开发，多个日活千万量级的客户端软件后端开发，AI开放平台等，曾在百度工作过六年多，先后参与过垂搜、糯米、百家号等多个业务开发、架构等工作。
除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。
助教团队：
张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通Hive；
张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通Excel数据可视化，Python数据分析；
潘师兄：前搜狐数据分析师，精通Python、SQL、Tableau
四、 课程优势介绍
1. 内容由浅入深，层层递进：课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计，涵盖基础的Excel操作，Excel数据可视化，认识和熟悉工具；紧接着第二部分刚开始的Python基础，也是照顾零基础的学员，慢慢的深入，到后面的数据科学库numpy、pandas等；再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模，数据挖掘算法，层层递进和加深，尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会，在学员入门过后再加深难度。
2. 既有深度，又有广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，而课程的第三部分就完全包含这些，这是我们课程的独家特色，且占比达整个课程的50%左右，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。
3. 纯大型互联网企业师资：课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师（top10互联网企业），导师即是讲师，也是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们的课程跟其他课程的本质区别。
4. 课程结果保障：选择课程就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
5. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。
6. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。
五、 你需要达到什么样的预备能力
依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：
至少具备大专学历，本科及硕士以上学位更佳；
持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；
具有良好的逻辑思维能力；
有编程语言基础优先
注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Python和SQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。
六、 学费、资助与质量保障
通关班：7980元
就业班：17980元
本次课程培训为期时长4个月，通关班与就业班的课程内容一致，但是就业班会签订就业协议。
分期付款：本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款；
退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。
七、 报名流程与重要时间节点
八、 学员评价
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九、 相关问题答疑
Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？
A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达50%左右。
Q：Python工程师的出路在哪？
：近年の人気AI人工知能では、Pythonのの波を主導し、コースのPythonのさまざまなが出現する急増AI人工知能のしきい値が高すぎるため、コンテンツの80〜90％は、Pythonのウェブ方向です。だから、公共の人気はPythonを学ぶならば、ほとんどのPythonのWebの方向は、リードするPythonの基礎を学ぶために、その後、フラスコ、ジャンゴを学び、その後、運用・保守の少しの知識、基本的にその仕事をすることはできません。Pythonのウェブ方向今基本的に、サイトのバックエンドのためのPythonインタフェースを書くことができ否定できない偽方向になるように、市場は、あまりにも小さいですが、非常に少数の企業が（これはJavaとPHPの仕事をつかむと等価である）、それを行うため、それは仕事の雇用につながるが、また、使用することができない数十ブロック授業料の何千ものいずれかのスイッチを支払うか、またはそれを残すためにPythonのシーンを学ぶ多くの人々につながっていません。
高い閾値に加えて、AIは、Python、データ解析及びデータマイニング方向をマスターが、比較的低い閾値と良い方向を添加しなければなりません。爬虫類や運用・保守は、競争力のないもPythonの方向ですが、あまりにも伝統的な相対的に言って、あまりにも少ない仕事、。本当に運転・保守を行う必要があり、なぜ今、十年前になることができますか？
Q：誰のための雇用のクラスは、それを適用するのでしょうか？
：我々は勧告を行った後、特定の状況を理解するためにご連絡させていただきます登録新入生。雇用が必要な生徒の特定のクラスです。
Q：どのようなレベルを達成するためにコースを完了？
A：参加者の一人、コース終了学生、以下の要件を達成する能力に基づいて：
- 基本的な使用して、マスターMySQLデータベース、SQL文とハイブSQLに堪能。
- データマイニングのアイデアと一般的に使用されるデータ・マイニング・アルゴリズムに精通しています。
- エクセル、パワーBI、タブローの可視化や他のデータ分析ツールで習熟度。
- マスタのPython / R。
- 解決するために知られている知識を使用して、問題の新たな分析をモデル化する能力;
- 就職の面接のBAT関連するレベルを対応する能力を持っています。
最後に、これまでお読みいただきありがとうございました、そして、私たちは忙しいと豊富な学習プロセスの後に過ごすことができるように願っています。あなたは、名前や相談を予測するため、上院の先生の下で二次元コードをスキャンすることができます。
注：により多くの人々に、上院を追加し、教師が初めて通過することはできませんが、しばらくお待ちください。
スキャニングマイクロチャネルの二次元コードを追加しました
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