統(tǒng)計學(xué)。毫不夸張的說統(tǒng)計學(xué)是整個數(shù)據(jù)分析的靈魂。判別一個數(shù)據(jù)分析師強弱的一個重要方法就是，看他對統(tǒng)計規(guī)律的敏感度。這里我們需要從基礎(chǔ)的統(tǒng)計理論(描述性統(tǒng)計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗等)出發(fā)，到基本的統(tǒng)計分析（T 檢驗、方差分析等），最后到商業(yè)常用的模型（回歸分析、方差分析等），學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析背后的邏輯，掌握實用統(tǒng)計學(xué)的概念和會利用統(tǒng)計的思維去思考問題。

熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘全流程的Python實操，包括數(shù)據(jù)清洗算法、特征工程、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化等
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靈活使用數(shù)據(jù)挖掘算法解決各行業(yè)的業(yè)務(wù)問題，通過策略優(yōu)化和精準預(yù)測來解決運營、產(chǎn)品、營銷方面的問題

"1章工具先導(dǎo)課
2章數(shù)字化工作保障機制-數(shù)據(jù)治理
3章數(shù)字化工作方法
4章數(shù)據(jù)采集方法
5章Python編程基礎(chǔ)
6章Python數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)處理與可視化
7章Python探索分析綜合案例
8章Pythont統(tǒng)計分析與運籌學(xué)基礎(chǔ)
9章數(shù)據(jù)分析模型、算法與商業(yè)應(yīng)用
10章標簽體系與應(yīng)用
11章數(shù)據(jù)挖掘概論
12章高級數(shù)據(jù)處理與特征工程
13章機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用（一）
14章機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用（二）
15章機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用（三）
16章機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
17章自然語言處理與文本分析理論與項目實操
18章行業(yè)綜合項目實戰(zhàn)
19章數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課
20章面試技巧一對一輔導(dǎo)
21章選修課"

（1）師資力量：培訓(xùn)機構(gòu)的師資力量是學(xué)習(xí)質(zhì)量的關(guān)鍵，需要選擇那些擁有豐富經(jīng)驗、技術(shù)過硬的講師團隊的機構(gòu)。
（2）課程設(shè)置：培訓(xùn)機構(gòu)的課程設(shè)置需要豐富全面，能夠滿足學(xué)員的不同需求。
（3）教學(xué)質(zhì)量：培訓(xùn)機構(gòu)的教學(xué)質(zhì)量需要有保障，包括教學(xué)方式、教學(xué)管理等方面。
（4）學(xué)習(xí)氛圍：培訓(xùn)機構(gòu)的學(xué)習(xí)氛圍需要良好，學(xué)員之間互相交流、互相學(xué)習(xí)，形成一個互幫互助的學(xué)習(xí)氛圍。