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数据分析全栈工程师(第5期+8期+13期+16期+25期),廖雪峰大数据分析课程(视频+课件166G) 价值8980元(内容更新)

大数据分析全栈工程师
本套课程来自KKB:数据分析全栈工程师第八期,本课程为2019年版,由廖雪峰及一线大咔老师主讲,数据分析行业是一个新兴的行业,而且国内暂时没有专门的数据分析专业;所以这个时候大家的起点都是一样的,只要你愿意学习,即使你是零基础的学员,通过系统的学习也能掌握数据分析技能和数据分析思维;而且大数据广泛应用于电商、旅游、金融、交通、教育等各行各业,目前数据分析师岗位是高薪岗位,所以学完之后不用担心就业的问题。本套课程共14个大的章节,包含课件共计46.6G。文章底部附下载地址。

2020-9-22更新大数据分析第五期

本次更新课程分为7个阶段,主要包括:Python基础、大数据分析入门、 Hadoop学习、统计学基础与建模等,目的是为了让大家掌握Python数据分析方法、数据可视化、数据处理与提取、数据建模、高级可视化,本次课程文件大小共计22.7G。

2022-3-5更新大数据分析第13期,本次更新共分为11个阶段,文件大小共计36.68G,点击查看详细课程目录

2022-5-22更新数据分析高薪培养计划25期,本次更新分为12个阶段 文集大小共计33.6G,点击查看详细目录

2022-12-3更新大数据分析全栈工程师016期,本次更新文件大小共计26.73G,点击查看详细目录

课程介绍:

为什么要学习大数据分析?
01.就业领域广阔浪潮席卷全球,所以不用担心学习之后的就业问题;
02.大数据分析人才稀缺岗位缺口极大,数据分析为新兴行业;
03.职业寿命长薪资规格高。

数据分析全栈工程师第八期 视频截图

数据分析全栈工程师第八期 视频截图

课程文件目录:V-2281:大数据分析(第五期) [22.7G]

阶段1:开班典礼

1-1开班典礼.mp4

阶段2:预习视频【Python基础】

2-1Python第一节_.mp4

2-2Python第二节_.mp4

2-3Python第三节_.mp4

2-4Python第四节_.mp4

2-5Python第五节_.mp4

2-6Python第六节_.mp4

2-7Python第七节_.mp4

2-8Python第八节_.mp4

2-9Python第九节_.mp4

2-10Python第十节_.mp4

阶段3:大数据分析入门

Excel

3-1 Excel基本操作_.mp4

3-2 Excel透视表和函数_.mp4

MySQL

3-3 SQL第一天_.mp4

3-4 SQL第二天(上)_.mp4

3-4 SQL第二天(下)_.mp4

3-5 SQL第三天_.mp4

3-6 SQL第四天_.mp4

3-7 SQL第五天_.mp4

3-8 SQL数据库设计_.mp4

3-9 SQL案例_.mp4

PowerBI

3-10 PowerBI(上)_.mp4

3-10 PowerBI(下)_.mp4

3-11 PowerBI第二天_.mp4

Tableau

3-12 Tableau_.mp4

3-13 Tableau收尾(上)_.mp4

3-13 Tableau收尾(下)_.mp4

阶段4:python基础

4-01 Python基础—1_.mp4

4-02 Python基础—2_.mp4

4-03 Python基础—3_.mp4

4-04 函数(20190514)_.mp4

4-05 面向对象一(20190516)_.mp4

4-06 面向对象二(20190518)_.mp4

4-07 异常处理(20190521)_.mp4

4-08 爬虫基础-原理(20190523)_.mp4

4-09 正则表达式(20190525)_.mp4

4-10 爬虫-常用库的学习使用(20190528)_.mp4

4-11 Json学习(20190530)_.mp4

4-12 Matplotlib学习(2019.6.1)_.mp4

4-13 Numpy学习(2019.6.4)_.mp4

4-14 Pandas学习(一)(2019.6.12)_.mp4

4-15 Pandas学习(二)(2019.6.13)_.mp4

4-16 Pandas学习(三)(2019.6.15)_.mp4

阶段5:案例拓展提升

5-1 案例拓展提升(2019.6.18)_.mp4

阶段6:Hadoop学习

6-1 Hadoop学习(2019.6.20)_.mp4

6-2 数据仓库Hive学习(2019.6.22)_.mp4

6-3 HiveSQL基础(一)(2019.6.25)_.mp4

6-4 HiveSQL基础(二)(2019.6.27)_.mp4

6-5 HiveSQL窗口函数(2019.6.29)_.mp4

阶段7:统计学基础与建模

7-1数理统计基础(2019.7.4)_.mp4

7-2 推断统计分析(2019.7.6)_.mp4

开课吧-数据分析课件.zip

学员分享资料.zip

课程文件目录:V-1793:数据分析全栈工程师第八期[46.6G]

1

直播: 开班典礼

2

大数据分析串讲

3

第一章第1节: Excel基础入门

第一章第2节: Excel分析方法介绍

第一章第3节: Excel数据可视化

4

第二章第1节: sql介绍

第二章第2节: sql图形界面的使用

第二章第3节: sql命令行

5

第三章第1节: 环境的安装使用

第三章第2节: pycharm介绍及python使用

第三章第3节: python基础1

6

第10节 python之pandas 006

第11节 python之pandas(第二节) 006

第12节 python 课后习题讲解 006

第13节 python之案例分析 006

第1节 python入门 006

第2节 python基础 006

第3节 python基础2 006

第4节 python基础3 006

第5节 python基础4 006

第6节 python基础5 006

第7节 python基础6 006

第8节 python之matplotlib 006

第9节 python之numpy 006

国庆作业

作业一

7

课件

8期mysql基础一答案

9.12mysql中阶更新

数据分析知识体系参考

mysql基础二

mysql之初阶

课件(1)

8期mysql基础一答案

9.12mysql中阶更新

数据分析知识体系参考

mysql基础二

mysql之初阶

第1节 mysql之初阶 006

第2节 mysql中阶 006

第3节 mysql高阶

第4节 mysql串讲

8

课件

power BI课件更新版本!

power bi课件

第1节 power BI 讲解

9

课件

10.20补充资料

mysql

numpy pandas上课资料

第1节 mysql 项目

第2节 python案例

10

课件

大数据分析之Hadoop学习(v2.0)

大数据分析之Hive学习(v2.0)

课件(上课版)(1)

数据文件-10.27

伪分布式集群搭建

虚拟机基本配置

资料-10.27

HiveSQL基础1

mac安装虚拟机教程v1.0(1)

test

第1节 hive之环境搭建

第2节 Hadoop学习

第3节 Hive学习

第4节 hive中间阶段回顾串讲

第5节 HiveSQL基础1

第6节 hive sql 基础2

第7节 第三节——HiveSQL窗口函数

第8节 hive窗口函数第四节

第9节 HiveSQL常用技巧

11

第1节 概率论基础

第2节 相关与回归(1)

第3节 相关与回归(2)

第4节 聚类分类与降维技术上

第5节 聚类分类与降维技术下

第6节 时间序列分析

课件

12

1 excel介绍与基本图形可视化

2 tableau认识与基本图形可视化

3 excel高级图形实现

4 tableau高级图形实现

13

1 第一节 交易分析

2 第二节行业分析

3 第二节行业分析2

4运营分析

5 产品分析

6 用户分析

7 流量分析

14

面试指导1

面试指导2

课件

10

索引说明

app_store

项目

BABA_stock

BIDU_stock

bj_luohu

device_type

googleplaystore

mysql

Numpy+pandas项目练习

Numpy+pandas项目练习纯代码

order_info_2016

mysql

课件

2.课件

课程文件目录:V-3595:开课吧数据分析13期 [36.68G]

第01章Excel基础[2.18G]

Excel[29.36M]

第二节[19.78M]

Excel常用公式(1).xlsx[106.03K]

第二节数据透视及金融案例分析.pdf[3.19M]

第二节数据透视及金融案例分析.xlsx[16.49M]

第一节[9.58M]

文本数据[0.76K]

Tab.txt[0.60K]

固定宽度.txt[0.16K]

Excel第一章材料准备.xlsx[51.85K]

第一章材料准备:数据的采集与处理.pdf[9.53M]

第1节excel知识回顾[1.00G]

第1节excel知识回顾.mp4[1.00G]

第2节Excel案例分析[1.14G]

第2节Excel案例分析.mp4[1.14G]

第02章Python基础[3.04G]

第1节mac下安装anaconda[778.10M]

Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip[637.37M]

Mac安装anaconda.pdf[2.37M]

第1节mac下安装anaconda.mp4[138.36M]

第2节Windows下安装anaconda[508.74M]

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64[485.84M]

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe[485.84M]

win系统安装anaconda.pdf[931.23K]

第2节Windows下安装anaconda.mp4[21.99M]

第3节Python基础入门[783.23M]

Python基础入门-课件.pdf[793.21K]

Python先导课知识点.png[51.96K]

第3节Python基础入门.mp4[782.41M]

第4节Python进阶[736.76M]

Python进阶-课件.pdf[735.28K]

第4节Python进阶.mp4[736.05M]

第5节Python案例[306.64M]

Python案例-课件.pdf[1.13M]

第5节Python案例.mp4[305.51M]

第03章预备课[2.81G]

第1节Excel常规操作[777.67M]

excel常规操作[82.53K]

excel的常规操作-答案.xlsx[43.86K]

excel的常规操作-作业课上习题.xlsx[38.67K]

Excel的常规操作课件.pdf[4.80M]

第1节Excel常规操作.mp4[772.73M]

作业提交方式.docx[68.80K]

第2节Excel公式与函数[742.20M]

Excel函数由浅入深课件[2.44M]

Excel函数.xmind[283.32K]

Excel函数由浅入深.pdf[2.16M]

Excel函数由浅入深作业以及答案[80.75K]

excel函数由浅入深-答案.xlsx[44.27K]

excel函数由浅入深.xlsx[36.48K]

第2节Excel公式与函数.mp4[739.69M]

第3节Excel数据透视表操作[788.27M]

数据透视表数据[219.51K]

数据透视表数据.xlsx[57.10K]

数据透视表数据结果.xlsx[162.42K]

第3节Excel数据透视表操作.mp4[787.01M]

数据透视表课件.pdf[1.05M]

第4节Excel知识点答疑[86.83M]

Excel基础知识.xmind[328.42K]

第4节Excel知识点答疑.mp4[86.51M]

第5节Excel电商案例分析[203.51M]

电商课件[2.97M]

电商数据表.xlsx[449.84K]

电商数据表(分析结果).xlsx[1.57M]

电商数据分析.pdf[984.68K]

电商作业及答案[1.01M]

电商答案.pdf[805.50K]

电商作业题.pdf[226.83K]

第5节Excel电商案例分析.mp4[199.53M]

第6节Excel用户案例分析[150.91M]

课件与数据源[3.62M]

案例分析-短租行业.pdf[3.31M]

房东偏好调研表.xlsx[81.10K]

房东用户详情表.xlsx[86.18K]

房客偏好调研表.xlsx[64.50K]

房客用户详情表.xlsx[42.66K]

房客租赁行为表.xlsx[37.82K]

结果表.xlsx[10.91K]

第6节Excel用户案例分析.mp4[147.28M]

作业说明.docx[11.20K]

第7节Excell案例答疑[128.83M]

Excell案例答疑[208.08K]

案例整理2.xmind[175.67K]

答疑2.xlsx[32.41K]

第7节Excell案例答疑.mp4[128.63M]

第04章开学典礼之认知数据分析[3.34G]

第1节开学典礼之认知数据分析[3.34G]

第1节开学典礼之认知数据分析.mp4[3.34G]

第05章Python[7.71G]

第01节开启Python大门&Python基础语法[497.48M]

01_Python简介与环境安装.pdf[1.35M]

20200527-开启Python大门和Python基础语法.pdf[886.62K]

第1节开启Python大门&Python基础语法.mp4[495.24M]

上课代码.ipynb[18.20K]

第02节Python数据容器[507.46M]

20200529-Python数据容器.pdf[761.94K]

python02数据容器.ipynb[16.35K]

第2节Python数据容器.mp4[506.70M]

第03节python函数与异常处理[537.41M]

04python函数与异常处理.pdf[884.36K]

Python03函数与异常处理.ipynb[25.33K]

第3节python函数与异常处理.mp4[536.52M]

第04节python面向对象与模块[210.70M]

20200603python面向对象与模块.pdf[4.45M]

python面向对象.ipynb[13.63K]

第4节python面向对象与模块.mp4[206.24M]

第05节python文件操作与pdf处理[227.66M]

20200605-python文件操作与pdf处理-课后资料[7.63M]

datafile[7.62M]

.ipynb_checkpoints[21.95K]

Python05文件读写与pdf教案-checkpoint.ipynb[21.95K]

txtpdf[6.95M]

newfiles[3.19M]

all_pdf.pdf[3.19M]

oldfiles[3.22M]

first.docx[14.83K]

first.pdf[88.45K]

Pandas,你还记得好基友bokeh吗.pdf[490.93K]

全网首发!matplotlib画太极图.pdf[2.64M]

myGBK.txt[0.08K]

myUTF.txt[0.05K]

test.txt[0.02K]

water.pdf[549.18K]

pdf_table.xlsx[5.39K]

res.pdf[651.01K]

python文件读写与pdf.ipynb[12.94K]

20200605-python文件操作与pdf处理.pdf[586.56K]

第5节python文件操作与pdf处理.mp4[219.45M]

第06节python操作excel[228.25M]

20200608-python操作excel-课后资料[3.63M]

项目KOL裂变图片[2.01M]

.ipynb_checkpoints[722.08K]

KOL海报裂变-checkpoint.ipynb[0.07K]

project-checkpoint.ipynb[0.07K]

综合代码-checkpoint.ipynb[721.94K]

code[37.90K]

a.jpg[13.35K]

b.jpg[15.97K]

c.jpg[8.58K]

images[17.24K]

touxiangA.jpg[5.25K]

touxiangB.jpg[5.95K]

touxiangC.jpg[6.05K]

newTextBackImages[197.56K]

new_A.png[65.89K]

new_B.png[65.81K]

new_C.png[65.85K]

newTextIconBackImages[174.94K]

iwm_new_A.png[57.90K]

iwm_new_B.png[58.43K]

iwm_new_C.png[58.62K]

res[164.75K]

iwm_iwm_new_A.png[51.58K]

iwm_iwm_new_B.png[55.64K]

iwm_iwm_new_C.png[57.53K]

background.jpg[15.50K]

info.xlsx[8.59K]

综合代码.ipynb[721.96K]

lALPGp4a6n7isxXNC3LNBoM_1667_2930.png[207.25K]

python06操作excel.ipynb[11.23K]

案例.xlsx[1.40M]

读写.xlsx[5.31K]

20200608-Python办公(处理excel).pdf[163.81K]

第6节python操作excel.mp4[224.46M]

第07节Python操作word及邮件发送[233.72M]

20200610-Python操作Word与邮箱-课后资料[58.50K]

Python07操作word与邮件发送.ipynb[18.42K]

test.html[0.90K]

模板.docx[12.18K]

姓名.xls[27.00K]

20200610-python办公(处理word和发送邮件).pdf[200.61K]

第7节Python操作word及邮件发送.mp4[233.47M]

第08节Python可视化Matplotlib[265.76M]

20200612-Python可视化Matplotlib-课后资料[747.59K]

python08Matplotlib.ipynb[657.58K]

Python办公.png[90.01K]

20200612-Python可视化Matplotlib.pdf[1.32M]

第8节Python可视化Matplotlib.mp4[263.71M]

第09节科学计算库NumPy[425.81M]

20200615-科学计算库NumPy.pdf[952.68K]

Python09科学计算库NumPy.ipynb[39.07K]

第9节科学计算库NumPy.mp4[424.84M]

第10节科学计算库Pandas上[381.03M]

20200617-Pandas课后资料.ipynb[51.58K]

Pandas.pdf[769.46K]

第10节科学计算库Pandas上.mp4[380.23M]

第11节科学计算库Pandas下[328.67M]

20200619-Pandas下课后资料[1.51M]

11Pandas下.ipynb[86.37K]

movie_metadata.csv[1.43M]

第11节科学计算库Pandas下.mp4[327.16M]

第12节Python案例-电影数据分析[438.65M]

20200622-Python案例-电影数据分析[1.97M]

20200622-movie_metadata.csv[1.44M]

20200622-案例电影数据分析.pdf[548.88K]

20200622-课后资料[1.30M]

Matplotlib.xmind[385.59K]

matplotlib作业.ipynb[51.96K]

NumPy.xmind[129.88K]

Pandas.xmind[157.83K]

Python12案例电影数据分析.ipynb[609.16K]

第12节Python案例-电影数据分析.mp4[435.37M]

第13节电商销售数据分析[573.51M]

20200629-Python案例-电商销售数据分析[12.21M]

dataset.csv[11.39M]

电商销售数据分析.pdf[841.86K]

Python13电商案例数据分析.ipynb[218.77K]

第13节电商销售数据分析.mp4[561.09M]

第14节电商平台用户画像分析[2.97G]

20200701-Python案例—基于电商数据的用户画像分析[2.14G]

Data_Action_201602.csv[497.70M]

Data_Action_201603.csv[1.10G]

Data_Action_201604.csv.folderdownload.crdownload[572.79M]

基于电商平台用户画像分析.pdf[481.51K]

20200701-课后资料[103.16K]

1B04234E-D762-422a-AEC9-7215D8607DB5.png[22.73K]

Python14案例用户画像高潜用户.ipynb[80.43K]

数据更新[575.75M]

Data_Action_201604.csv[572.79M]

User_table.csv[2.96M]

第14节电商平台用户画像分析.mp4[272.61M]

第06章mysql基础[3.01G]

第1节mac下安装MySQL[336.63M]

Mac环境下安装MySQL.pdf[5.43M]

mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.dmg[331.20M]

第2节Windows下安装MySQL[593.25M]

mysql-installer-community-5.7.27.0.msi[424.61M]

Windows10系统下,彻底删除卸载MySQL——如果安装出错,需要卸载使用该课件.pdf[264.07K]

win系统下安装MySQL.pdf[2.07M]

第2节Windows下安装MySQL.mp4[166.31M]

第3节mac与Windows下安装navicat[3.10M]

Mac版Navicat安装教程.pdf[2.75M]

Windows版本Navicat安装教程.pdf[358.41K]

第4节MySQL数据库(一)[516.44M]

20200703-MySQL一Navicat及SQL基础[2.04M]

1_MySQL一Navicat及SQL基础.pdf[2.03M]

employee.xlsx[11.99K]

20200703-课后资料.sql[2.47K]

第4节MySQL数据库(一).mp4[514.40M]

第5节MySQL数据库(二)[586.94M]

20200706-MySQL(二)[804.15K]

2_MySQL二复杂查询.pdf[787.01K]

department.xlsx[2.46K]

employee.xlsx[3.16K]

employee_new.xlsx[11.52K]

20200706-课后资料[202.46K]

4764d547fabaa13517917b697fd0e2e.jpg[195.95K]

8.0查询.sql[0.46K]

复杂查询.sql[6.05K]

第5节MySQL数据库(二).mp4[585.96M]

第6节MySQL数据库(三)[458.81M]

sql面试题[164.79K]

微信图片_20190906164512.jpg[38.34K]

微信图片_20190906164535.jpg[52.24K]

微信图片_20190906164547.jpg[74.21K]

20200708-MySQL(三).pdf[525.29K]

20200708-课后资料.sql[2.57K]

sql面试题.zip[125.53K]

第6节MySQL数据库(三).mp4[458.01M]

第7节MySQL案例[590.43M]

20200710-课后资料[2.35M]

mysql案例555.sql[3.97K]

mysql案例888.sql[0.57K]

PyMySQL.ipynb[2.35M]

MySQL案例数据[1.03M]

spm_area.xlsx[22.46K]

spm_order.xlsx[981.78K]

spm_product.xlsx[52.93K]

20200710-课后资料.zip[463.06K]

MySQL案例.pdf[582.70K]

MySQL案例数据.zip[1.01M]

第7节MySQL案例.mp4[585.02M]

第07章数据分析之hive学习[25.16G]

第1节先导资料[18.47G]

mac[5.43G]

node100.vmwarevm[4.64G]

node100.vmx.lck[0.50K]

M52086.lck[0.50K]

node100.nvram[8.48K]

node100.plist[0.63K]

node100.vmsd[0.00K]

node100.vmx[2.71K]

node100.vmxf[0.26K]

quicklook-cache.png[0.00K]

startMenu.plist[0.96K]

vmware.log[260.34K]

虚拟磁盘-cl1.vmdk[0.77K]

虚拟磁盘-cl1-s001.vmdk[935.13M]

虚拟磁盘-cl1-s002.vmdk[781.44M]

虚拟磁盘-cl1-s003.vmdk[1.23G]

虚拟磁盘-cl1-s004.vmdk[850.88M]

虚拟磁盘-cl1-s005.vmdk[926.06M]

虚拟磁盘-cl1-s006.vmdk[64.00K]

安装参考视频[240.98M]

1.mac上安装vmware.mp4[240.98M]

mac-vm破解码.txt[0.04K]

mac安装虚拟机教程v1.0.pdf[14.67M]

Termius.dmg[73.21M]

VMwareFusionPro_11.1.0_WaitsUn.com.dmg[483.17M]

使用说明.txt[0.14K]

node100[12.07G]

node100.nvram[8.48K]

node100.vmsd[0.00K]

node100.vmx[2.53K]

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vmware.log[201.50K]

vmware-0.log[163.91K]

windows[992.16M]

1.Vmware15安装(win版).mp4[255.78M]

2.虚拟机镜像的使用.mp4[126.06M]

vm15安装笔记.txt[1.47K]

vmware15序列号.txt[0.34K]

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Xshell-6.0.0146p.exe[40.60M]

第2节数据分析Hive实验VNC版[1.54M]

云平台实验手册(v2.0).pdf[1.54M]

第3节Hadoop原理与概念[941.76M]

1.Hadoop原理与概念.pdf[1.42M]

第3节Hadoop原理与概念.mp4[940.34M]

第4节HiveSQL核心技能1-常用函数[667.10M]

assets[568.30K]

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图片5.jpg[138.16K]

图片6.jpg[133.06K]

2.HiveSQL核心技能1-常用函数.pdf[980.83K]

SQL规范.zip[539.59K]

阿里SQL代码编码原则与规范.md[4.71K]

第3节HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4[665.05M]

第5节HiveSQL核心技能2-表连接[741.40M]

3.HiveSQL核心技能2-表连接.pdf[1.07M]

Hive编程指南.pdf[26.31M]

第5节HiveSQL核心技能2-表连接.mp4[714.02M]

第6节HiveSQL核心技能3-窗口函数[861.08M]

4.HiveSQL核心技能3-窗口函数.pdf[1.46M]

第6节HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4[859.62M]

第7节HiveSQL常用优化技巧[842.69M]

7.22课后资料[1.45M]

阿里手册泰山版2020.4.22.pdf[1.44M]

课后资料.txt[5.50K]

5.HiveSQL常用优化技巧.pdf[896.15K]

第7节HiveSQL常用优化技巧.mp4[840.37M]

第8节Hive综合案例实战[1.52G]

20200724-课后资料[97.88M]

mysql-ref-manual-5.7-en.pdf[39.27M]

mysql-ref-manual-8.0-en.pdf[47.00M]

阿里工程师的自我修养.pdf[11.46M]

大数据分析v2.0.xmind[154.12K]

0、前言.txt[0.18K]

1、MySQL5.7的安装.txt[1.52K]

2、准备好虚拟机.txt[1.17K]

3、完全分布式集群的搭建.txt[4.87K]

4、集群基准测试与使用.txt[1.13K]

6.大数据分析综合案例.pdf[1.32M]

all.sql[5.63K]

apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz[267.93M]

hadoop-2.7.3.tar.gz[204.17M]

hive-site.xml[0.90K]

jdk-8u181-linux-x64.tar.gz[177.05M]

mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar[969.54K]

第8节Hive综合案例实战.mp4[808.33M]

数据文件.zip[252.88K]

第9节完全分布式集群搭建[1.20G]

第9节完全分布式集群搭建1.mp4[36.73M]

第9节完全分布式集群搭建2.mp4[88.52M]

第9节完全分布式集群搭建3.mp4[96.83M]

第9节完全分布式集群搭建4.mp4[223.82M]

第9节完全分布式集群搭建5.mp4[129.71M]

第9节完全分布式集群搭建6.mp4[401.33M]

第9节完全分布式集群搭建7.mp4[97.75M]

第9节完全分布式集群搭建8.mp4[158.91M]

第2节数据分析Hive实验VNC版.zip[1.51M]

第08章数据可视化[2.63G]

第1节Excel常用图形可视化[910.77M]

20200726-excel常用图形可视化讲解.pdf[2.25M]

excel可视化.xlsx[452.28K]

第1节Excel常用图形可视化.mp4[908.08M]

第2节tableau常用可视化图形讲解[267.69M]

数据[3.52M]

tableau公式.docx[125.32K]

超市数据.xlsx[2.94M]

可视化数据_tableau.xlsx[11.03K]

世界指标.xlsx[457.35K]

第2节tableau常用可视化图形讲解.mp4[257.35M]

第二讲tableau常用图形可视化讲解.pdf[3.33M]

数据.zip[3.49M]

第3节Excel高级可视化讲解[399.25M]

第3节Excel高级可视化讲解(1).mp4[213.32M]

第3节Excel高级可视化讲解(2).mp4[182.50M]

第三讲excel复杂可视化图形讲解.pdf[3.37M]

第三讲课后练习数据.xlsx[13.69K]

公式推导.jpg[44.41K]

第4节tableau高级可视化讲解(上)[384.41M]

第4节tableau高级可视化讲解(上)(1).mp4[215.47M]

第4节tableau高级可视化讲解(上)(2).mp4[166.60M]

第四讲tableau高级图形可视化讲解(上).pdf[2.34M]

第5节tableau高级图形可视化讲解(下)[728.54M]

tableau文件[16.50M]

参考资料[24.41K]

.DS_Store[6.00K]

Geospatial-CurvedFlightPaths.twbx[18.41K]

课后作业参考[5.62M]

.DS_Store[6.00K]

tableau全球GDP排名动态图.twbx[114.46K]

地图可视化-北京春节发往各省人口分布.twbx[1.24M]

地图可视化-北京春节发往各省人口分布_v2018.1.twb[108.59K]

动态条形图实现方法.pdf[1.12M]

销售额与同比增长组合图.twbx[2.99M]

销售额与同比增长组合图_v2018.3.twb[50.58K]

.DS_Store[10.00K]

tableau可视化.twb[1.95M]

tableau可视化_v2019.4.twbx[4.45M]

tableau可视化_v2020.1.twbx[4.45M]

tableau文件.zip[14.87M]

第5节tableau高级图形可视化讲解(下).mp4[692.12M]

第五讲tableau高级图形可视化讲解(下).pdf[5.05M]

第09章行业案例分析[1.14G]

第1节分析前预备知识[178.08M]

第1节分析前预备知识(1).mp4[102.62M]

第1节分析前预备知识(2).mp4[72.62M]

第一节——分析前的预备知识.pdf[2.84M]

第2节DAU-举足轻重的地位[147.01M]

第2节DAU-举足轻重的地位.mp4[139.19M]

第二节——DAU的举足轻重地位.pdf[7.81M]

第3节如何进行用户分层?[133.00M]

第3节如何进行用户分层.mp4[129.57M]

第三节——如何进行用户分层.pdf[3.43M]

第4节行研如何进行竞对分析?[139.05M]

第4节行研如何进行竞对分析.mp4[131.58M]

第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf[7.47M]

第5节互联网的下半场-TOB分析[129.90M]

行业案例分析结课报告[15.19M]

行业案例分析结课报告[15.19M]

数据源[1.82M]

数据源1[1.20M]

电商订单数据分析.xlsx[1.20M]

数据源2[637.23K]

疫情分析报告[637.23K]

.ipynb_checkpoints[296.35K]

疫情分析报告-checkpoint.ipynb[296.35K]

COV-19(1).xlsx[44.11K]

说明.txt[0.42K]

疫情分析报告.ipynb[296.35K]

资料[13.37M]

京东&美团:能吃、能玩、爱扎堆—世界杯消费报告.pdf[3.58M]

京东:2017中国大闸蟹市场消费报告.pdf[6.84M]

拼多多分析报告.pdf[2.34M]

新手如何做简单的数据分析.pdf[467.84K]

怎么写好一份数据分析报告.pdf[145.33K]

说明.txt[0.46K]

第5节互联网的下半场-TOB分析.mp4[114.09M]

第五节——互联网的下半场—TOB分析.pdf[642.83K]

第6节如何做好大促的复盘[145.50M]

第6节如何做好大促的复盘(1).mp4[65.26M]

第6节如何做好大促的复盘(2).mp4[58.82M]

第六节——如何做好大促的复盘.pdf[21.42M]

第7节常用异动分析方法[122.89M]

第7节常用异动分析方法.mp4[122.11M]

第七节——常用异动分析方法.pdf[797.34K]

第8节撰写分析报告的关键技巧[172.01M]

第8节撰写分析报告的关键技巧.mp4[154.30M]

第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf[16.71M]

电商交易数据分析报告.pdf[1.00M]

第10章数据方法论[620.90M]

第01节描述性统计分析[0.00K]

第02节推断统计分析—参数估计[0.00K]

第03节推断统计分析——假设检验[277.02M]

第3节推断统计分析——假设检验.mp4[276.33M]

推断统计分析——假设检验.pdf[708.09K]

第04节常用假设检验(一)[343.88M]

常用假设检验(一).pdf[1.15M]

第4节常用假设检验(一).mp4[342.73M]

第05节常用假设检验(二)[0.00K]

第06节线性回归[0.00K]

第07节AQI分析与预测(一)[0.00K]

第08节时间序列(一)[0.00K]

第09节时间序列(二)[0.00K]

第10节啤酒销量时序分析[0.00K]

第11节AQI分析与预测(二)[0.00K]

第12节逻辑回归[0.00K]

第13节KNN[0.00K]

第14节朴素贝叶斯[0.00K]

第15节决策树[0.00K]

第16节分类模型评估[0.00K]

第17节Kmeans[0.00K]

第18节新闻分类(上)[0.00K]

第19节新闻分类(下)[0.00K]

第11章就业指导[537.38M]

第1节分析师工作与项目介绍[400.71M]

课后资料[244.46K]

就业指导之一.ipynb[28.16K]

用户首单表.xlsx[83.62K]

用户整体分层.xlsx[132.68K]

第1节分析师工作与项目介绍.mp4[390.27M]

就业指导1.pdf[10.20M]

第2节数据分析师入行指导[136.67M]

第2节数据分析师入行指导.mp4[124.08M]

就业指导2.pdf[12.59M]

课程文件目录:V-3899:大数据分析全栈工程师016期 [26.73G]

第10章Python项目实战

第1节电影数据分析

20200622-movie_metadata.zip

20200928-培优班作业(10月9日12:30前提交).txt

20200928-奖学金作业(10月9日12:30前提交).txt

20200928课后资料.zip

第13节科学计算库练习之电影数据分析.pdf

第一十章第1节:电影数据分析.mp4

第2节电商销售数据分析

20201009案例电商数据分析课件.pdf

20201009-奖学金作业(10月12日12:30前提交).txt

20201009课后资料.zip

20201009课前数据dataset.zip

20201009-培优班作业(10月12日12:30前提交).txt

第一十章第2节:电商销售数据分析.mp4

第3节电商平台用户画像分析

20201012案例基于电商平台用户画像分析课件.pdf

20201012-奖学金班作业(10月14日12:30之前提交).txt

20201012课后文件.zip

20201012课前数据.zip

20201012-培优班作业(10月14日1230之前提交).txt

第一十章第3节:电商平台用户画像分析.mp4

第11章MySQL

第1节MySQL数据库(一)

20201014-奖学金班作业(10月16日12:30之前提交).txt

20201014-培优班作业(10月16日1230之前提交).txt

MySQL8数据类型.xlsx

mysql第1节课笔记.zip

第1节MySQL入门.pdf

第2节MySQL数据库(二)

20201016mysql第2节课笔记.zip

20201016-奖学金班作业(10月19日12:30之前提交).txt

20201016-培优班作业(10月169日12:30之前提交).txt

SQL规范.zip

第2节MySQL(二).pdf

建表语句.txt

第3节MySQL数据库(三)

20201019-培优班作业(10月21日12:30前提交).txt

20201019employee_new.zip

20201019-奖学金作业(10月21日12:30前提交).txt

20201019课后资料.zip

第3节MySQL(三).pdf

第4节MySQL案例

20201021-奖学金作业(10月23日12:30前提交).txt

20201021课后资料.zip

20201021课后资料2.zip

20201021课前文件.zip

20201021-培优班作业(10月23日12:30前提交).txt

20202021MySQL综合案例.pdf

第12章大数据分析

第1节Hadoop原理与概念

1.Hadoop&Hive入门.pdf

第一十二章第1节:Hadoop原理与概念.mp4

第2节数据分析Hive实验VNC版

20201023-培优班作业(10月26日12:30前提交).txt

20201023hive第一次课堂笔记.txt

20201023-奖学金作业(10月26日12:30前提交).txt

finalshell安装包.zip

Hive表结构汇总.xlsx

云平台Hive实验手册.pdf

第3节HiveSQL核心技能1-常用函数

20201026-培优班作业(10月28日12:30前提交).txt

20201026HiveSQL核心技能-常用函数.pdf

20201026hive第二次课堂笔记.zip

20201026-奖学金作业(10月28日12:30前提交).txt

第一十二章第3节:HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4

第4节HiveSQL核心技能2-表连接

20201028-培优班作业(10月30日12:30前提交).txt

20201028hive第三次课堂笔记.zip

20201028-奖学金作业(10月30日12:30前提交).txt

3.HiveSQL核心技能-表连接.pdf

第一十二章第4节:HiveSQL核心技能2-表连接.mp4

第5节HiveSQL核心技能3-窗口函数

20201030-培优班作业(11月2日12:30前提交).txt

20201030hive第四次课堂笔记.zip

20201030-奖学金作业(11月2日12:30前提交).txt

4.HiveSQL核心技能-窗口函数.pdf

第一十二章第5节:HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4

第6节HiveSQL常用优化技巧

20201102-培优班作业(11月04日12:30前提交).txt

20201102-奖学金作业(11月04日12:30前提交).txt

20201102课后文件.zip

5.HiveSQL常用优化技巧.pdf

第一十二章第6节:HiveSQL常用优化技巧.mp4

第7节大数据分析综合案例

20201104-培优班作业(11月06日12:30前提交).txt

20201104大数据分析v2.0.zip

20201104大数据分析综合案例.pdf

20201104-奖学金作业(11月06日12:30前提交).txt

第一十二章第7节:大数据分析综合案例.mp4

第8节完全分布式补充

Hive思维导图.zip

第一十二章第8节:MySQL5.7的安装.mp4

第一十二章第8节:安装CentOS7系统.mp4

第一十二章第8节:创建3台虚拟机.mp4

第一十二章第8节:集群基准测试与使用.mp4

第一十二章第8节:课程介绍.mp4

第一十二章第8节:完全分布式集群的搭建.mp4

第一十二章第8节:虚拟机设置与免密登录.mp4

第一十二章第8节:注意事项与总结.mp4

完全分布式资料.zip

伪分布式网盘资料.txt

第13章Excel用图表说业务

第1节Excel常用图形可视化1

20201106excel基础图形.pdf

20201106excel基础图形数据源_课上.xlsx

20201106-奖学金作业(11月09日12:30前提交).txt

20201106可视化概述.pdf

20201106课前资料.zip

20201106-培优班作业(11月09日12:30前提交).txt

第一十三章第1节:Excel常用图形可视化1.mp4

第2节Excel常用图形可视化2

20201109_excel_进阶.zip

20201109excel进阶.pdf

20201109-奖学金作业(11月11日12:30前提交).txt

20201109-培优班作业(11月11日12:30前提交).txt

excel动态图数据源_课上.xlsx

第一十三章第2节:Excel常用图形可视化2.mp4

数据源-课上.xlsx

第14章Tableau商业智能可视化

第1节Tableau常用可视化图形讲解

20201111Tableau_基础课件.zip

20201111-奖学金作业(11月13日12:30前提交).txt

20201111课后文件.zip

20201111-培优班作业(11月13日12:30前提交).txt

第2节Tableau高级可视化讲解

20201113Tableau_进阶课件.zip

20201113-奖学金作业(11月16日12:30前提交).txt

20201113课后文件.zip

20201113-培优班作业(11月16日12:30前提交).txt

第一十四章第2节:Tableau高级可视化讲解.mp4

第3节tableauprep

20201116Tableau_Prep课件.zip

20201116-奖学金作业(11月18日12:30前提交).txt

20201116课后资料.zip

20201116-培优班作业(11月18日12:30前提交).txt

第一十四章第3节:tableauprep.mp4

第4节rfm项目

20201118-奖学金作业(11月23日12:30前提交).txt

20201118课后资料.zip

20201118-培优班作业(11月23日12:30前提交).txt

20201118项目.zip

第一十四章第4节:rfm项目.mp4

第15章数据分析行业案例

第1节如何搭建经营分析看板

20201123-奖学金作业(11月25日12:30前提交).txt

20201123-培优班作业(11月25日12:30前提交).txt

20201123如何搭建经营分析看板课件.pdf

第一课经营分析报告知识点总结.pdf

第一十五章第1节:如何搭建经营分析看板.mp4

第2节如何进行节假日复盘分析

20201125-奖学金作业(11月27日12:30前提交).txt

20201125-培优班作业(11月27日12:30前提交).txt

lALPD2eDN79O7c_NB5LNAyI_802_1938.pdf

第二课复盘分析知识点总结.pdf

第一十五章第2节:如何进行节假日复盘分析.mp4

如何进行节假日复盘分析.pdf

第3节如何进行产品功能分析

20201127-奖学金作业(11月30日12:30前提交).txt

20201127-培优班作业(11月30日12:30前提交).txt

第三课产品分析知识点总结.zip

第一十五章第3节:如何进行产品功能分析.mp4

日报数据源forstudents.xlsx

如何进行产品功能分析课件.pdf

第4节如何进行流量分析

20201130-奖学金作业(12月2日12:30前提交).txt

20201130-培优班作业(12月2日12:30前提交).txt

20201130如何进行流量分析课件.pdf

第四课流量分析知识点总结(1).pdf

第四课流量分析知识点总结.pdf

第一十五章第4节:如何进行流量分析.mp4

第5节如何进行用户分析

20201202ppt.pdf

20201202电商数据分析报告.pdf

20201202-奖学金作业(12月4日12:30前提交).txt

20201202-培优班作业(12月4日12:30前提交).txt

20201202如何进行用户分析课件.pdf

第五课用户分析知识点总结.pdf

第一十五章第5节:如何进行用户分析.mp4

第6节如何进行用户留存分析

20201204-奖学金作业(12月7日12:30前提交).txt

20201204-培优班作业(12月7日12:30前提交).txt

20201204如何进行用户留存分析课件(1).pdf

20201204如何进行用户留存分析课件.pdf

第六课知识点总结及数据资料.zip

第一十五章第6节:如何进行用户留存分析.mp4

第7节如何进行业务目标拆解

20201207-奖学金作业(12月9日12:30前提交).txt

20201207-培优班作业(12月9日12:30前提交).txt

20201207如何进行业务目标拆解.pdf

第七课业务目标拆解知识点总结及资料.zip

第一十五章第7节:如何进行业务目标拆解.mp4

第8节如何进行行业分析

20201209-奖学金作业(12月11日12:30前提交).txt

20201209-培优班作业(12月11日12:30前提交).txt

第八课行业分析知识点总结.pdf

第一十五章第8节:如何进行行业分析.mp4

如何进行行业分析新.pdf

第16章统计分析方法论

第10节AQI分析与预测(一)

20210104AQI分析与预测.pdf

20210104-奖学金作业(1月6日12:30前提交).txt

20210104课前文件.zip

20210104-培优班作业(1月6日12:30前提交).txt

第一十六章第10节:AQI分析与预测(一).mp4

第11节AQI分析与预测(二)

20210106AQI分析与预测.pdf

20210106-奖学金作业(1月8日12:30前提交).txt

20210106课后文件.zip

20210106-培优班作业(1月8日12:30前提交).txt

第一十六章第11节:AQI分析与预测(二).mp4

第12节时间序列

20210108-奖学金作业(1月11日12:30前提交).txt

20210108-培优班作业(1月11日12:30前提交).txt

20210108时间序列分析.pdf

第一十六章第12节:时间序列.mp4

第13节时间序列分析

20210111课后资料.zip

20210111时间序列分析.pdf

20210111-作业(不参与考核自愿填写).txt

第一十六章第13节:时间序列分析.mp4

第14节新闻分类

20210113数据源.zip

20210113新闻分类.pdf

20210113-作业(不参与考核自愿填写).txt

stopword.txt

第一十六章第14节:新闻分类.mp4

第15节新闻分类(二)

20210115新闻分类.pdf

20210115新闻分类.zip

20210115新闻分类课后资料.zip

20210115-作业(不参与考核自愿填写).txt

第一十六章第15节:新闻分类(二).mp4

第16节啤酒销量时序分析

第一十六章第16节:啤酒销量时序分析.mp4

啤酒代码.zip

啤酒销量资料汇总.zip

第17节决策树

第一十六章第17节:决策树.mp4

决策树代码.zip

决策树课件.pdf

决策树作业参考答案.zip

第18节KMeans

K-Means.pdf

Kmeans参考答案.zip

第一十六章第18节:KMeans.mp4

第19节分类模型评估

第一十六章第19节:分类模型评估.mp4

分类模型评估.pdf

分类模型评估-代码.zip

分类模型评估作业参考答案.zip

第1节描述性统计分析

20201211-奖学金作业(12月14日12:30前提交).txt

20201211描述性统计分析答案.zip

20201211-培优班作业(12月14日12:30前提交).txt

20201212描述性统计分析课件.pdf

第一十六章第1节:描述性统计分析.mp4

描述性统计分析-代码.zip

第2节推断统计分析——参数估计

20201214-奖学金作业(12月16日12:30前提交).txt

20201214-培优班作业(12月16日12:30前提交).txt

20201214推断统计分析–参数估计(课上代码).zip

20201214推断统计分析-参数估计课件.pdf

第一十六章第2节:推断统计分析——参数估计.mp4

推断统计分析-参数估计作业答案.zip

第3节推断统计分析——假设检验

20201216代码.zip

20201216-奖学金作业(12月18日12:30前提交).txt

20201216课后作业答案.zip

20201216-培优班作业(12月18日12:30前提交).txt

20201216推断统计分析——假设检验课件.pdf

第一十六章第3节:推断统计分析——假设检验.mp4

第4节常用假设检验

20201218常用假设检验.pdf

20201218常用假设检验作业答案(一).zip

20201218-奖学金作业(12月21日12:30前提交).txt

20201218课后代码.zip

20201218-培优班作业(12月21日12:30前提交).txt

第一十六章第4节:常用假设检验(一).mp4

第5节常用假设检验(二)

20201221常用假设检验(二)课件.pdf

20201221常用假设检验作业答案(二)(1).zip

20201221-奖学金作业(12月23日12:30前提交).txt

20201221课后资料.zip

20201221-培优班作业(12月23日12:30前提交).txt

第一十六章第5节:常用假设检验(二).mp4

第6节线性回归

20201223-奖学金作业(12月25日12:30前提交).txt

20201223课后资料.zip

20201223-培优班作业(12月25日12:30前提交).txt

20201223线性回归.pdf

20201223线性回归代码.zip

20201223线性回归作业参考答案(1).zip

第一十六章第6节:线性回归.mp4

第7节逻辑回归

第一十六章第7节:逻辑回归.mp4

逻辑回归.zip

逻辑回归参考答案.zip

逻辑回归课件.pdf

第8节KNN

KNN.pdf

本套课程来自vipc6.com.jpg

第一十六章第8节:KNN.mp4

更多课程:VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

第9节朴素贝叶斯

第一十六章第9节:朴素贝叶斯.mp4

朴素贝叶斯.pdf

本套课程来自vipc6.com.jpg

更多课程:VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

第17章就业指导

第1节就业指导

第一十七章第1节:就业指导.mp4

就业指导(other).pdf

就业指导课前文件.zip

第2节就业指导2

第一十七章第2节:就业指导2.mp4

简历样板的副本.docx

简历样板的副本_20210119152754.pdf

就业指导2.pdf

第1章环境安装

第1节mac下安装anaconda

Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip

Mac安装anaconda.pdf

第一章第1节:anacondaformac.mp4

第2节Windows下安装anaconda

Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip

win系统安装anaconda.pdf

第一章第2节:anacondaforwindows.mp4

第3节mac下安装MySQL

Mac安装MySQL8.0.pdf

Mac卸载MySQL.pdf

mysql-8.0.21-macos10.15-x86_64.zip

第一章第3节:Mac安装MySQL8.0.mp4

第4节Windows下安装MySQL

mysql-installer-community-8.0.21.0.zip

win安装MySQL8.0.pdf

win卸载MySQL教程.pdf

第一章第4节:winmysql8.0安装.mp4

第2章Excel基础

第1节Excel知识回顾

Excel常规知识.pdf

第二章第1节:第1节Excel知识回顾.mp4

第2节Excel案例分析

第二章第2节:第2节Excel案例分析.mp4

第3节Excel数据集及材料准备

第4节Excel常规操作

Excel常规操作作业-答案.zip

Excel的常规操作.pdf

第二章第4节:Excel常规操作.mp4

第5节Excel公式与函数

Excel函数由浅入深课件.zip

Excel函数由浅入深作业以及答案.zip

第二章第5节:第5节Excel公式与函数.mp4

第6节Excel数据透视表操作

Excel数据透视表操作课件.pdf

第二章第6节:第6节Excel数据透视表操作.mp4

数据透视表数据.zip

第7节Excel电商案例分析

第二章第7节:电商视频.mp4

电商视频课件.zip

第8节Excel用户案例分析

第二章第8节:短租完整.mp4

短租课件与数据源.zip

第3节Excel数据集及材料准备.zip

第3章Python基础

第1节Python基础入门

第2节Python进阶

Python进阶-课件.pdf

第三章第2节:Python进阶.mp4

第3节Python案例

Python案例-课件.pdf

第三章第3节:Python案例.mp4

Python基础入门-课件.pdf

Python先导课知识点.png

第三章第1节:Python基础入门.mp4

第三章第2节:Python进阶.mp4

第三章第3节:Python案例.mp4

第4章周学习计划(持续更新)

第5章阶段性测试

第1节9月测试

奖学金班普通班班第一个月月考(自愿参加).txt

考前需知.txt

培优班第一个月月考.txt

第2节10月测试

16期第二阶段月考.txt

第二阶段考前需知(1).txt

考前须知.png

一、二阶段月考编程参考答案(1).docx

第3节11月测试

11月测试操作题数据.zip

16第3次月考分数.xlsx

16期第三阶段月考.txt

第三阶段参考.xlsx

第三阶段考前需知.txt

第4节1月测试

16期第四阶段月考.txt

答案.zip

第四阶段操作题数据.zip

第四阶段考前需知.txt

第6章培优班

第1节培优班周学习计划(实时更新)

培优班学员学习第十二周计划表.pdf

培优班学员学习第十六周计划表.pdf

培优班学员学习第十七周计划表.pdf

培优班学员学习第十三周计划表.pdf

培优班学员学习第十四周计划表.pdf

培优班学员学习第十五周计划表.pdf

培优班学员学习第十一周计划表.pdf

第2节培优班质检数据

16培优-10月.xlsx

16培优-11月.xlsx

16培优-12月新.xlsx

16培优-9月.xlsx

16培优班新.xlsx

分析16期获奖名单.xlsx

分析16最终版考勤.xlsx

第7章开班典礼之快速认知数据分析(含课程表)

第1节开班典礼之快速认知数据分析

01_Python简介与环境安装.pdf

02_JupyterNotebook介绍.pdf

20200831-奖学金作业(9月2日12:30前提交).txt

20200831课后文件.zip

20200831-培优班作业(9月2日12:30前提交).txt

本套课程来自vipc6.com.jpg

大数据分析师课程体系介绍.pdf

第七章第1节:开班典礼之快速认知数据分析.mp4

更多课程:VIPC6.COM.url

开班典礼.pdf

课程说明与解压密码.txt

第2节课表

本套课程来自vipc6.com.jpg

更多课程:VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

第8章Python基础

第10节正则表达式

第八章第10节:正则表达式.mp4

正则表达式资料.zip

第1节开启Python大门&Python基础语法

20200902-奖学金作业(9月4日12:30前提交).txt

20200902-培优班作业(9月4日12:30前提交).txt

20200902课后文件.zip

Python基础知识一课件.pdf

第八章第1节:PredictionisallyouNeed.mp4

第八章第1节:开启Python大门&Python基础语法.mp4

关于直播安装插件阻拦问题.pdf

第2节Python数据容器

20200904-奖学金作业(9月7日12:30前提交).txt

20200904-培优班作业(9月7日12:30前提交).txt

20200904Python基础知识二课件.pdf

20200904课后文件.zip

壁纸.jpg

第八章第2节:Python数据容器.mp4

第3节Python函数与异常处理

20200907Python函数与异常处理.pdf

day04.zip

第八章第3节:Python函数与异常处理.mp4

奖学金班作业.txt

培优班作业.txt

第4节Python面向对象与模块

20200909课后文件.zip

python面向对象与模块.pdf

第八章第4节:Python面向对象与模块.mp4

奖学金班作业.txt

培优班作业.txt

第5节Python文件操作excel,word

20200911课后文件.zip

第八章第5节:Python文件操作excel-word.mp4

奖学金班作业.txt

课前文件Python文件操作excelword.zip

培优班作业.txt

第6节Python基础回顾

20200912课后文件.zip

第八章第6节:Python基础回顾.mp4

第7节数据爬虫基本原理

20200914-培优班作业(9月16日12:30前提交).txt

20200914-奖学金作业(9月16日12:30前提交).txt

20200914课后资料.zip

Python基础部分.zip

第八章第7节:数据爬虫基本原理.mp4

数据爬虫的基本原理.pdf

第8节数据爬取常用库的使用

20200916-培优班作业(9月18日12:30前提交).txt

20200916-奖学金作业(9月18日12:30前提交).txt

20200916课后文件.zip

第八章第8节:数据爬取常用库的使用.mp4

数据爬取常用库的使用.zip

第9节课程录制

第八章第9节:爬虫与数据整理.mp4

第八章第9节:时间模块.mp4

时间模块资料.zip

疫情数据爬取和整理资料.zip

第9章Python科学计算

第1节Python可视化matplotlib

20200918-培优班作业(9月21日12:30前提交).txt

20200918matplotlib课件.pdf

20200918-奖学金作业(9月21日12:30前提交).txt

20200918课后文件.zip

第九章第1节:Python可视化matplotlib.mp4

第2节科学计算库NumPy

20200921NumPy课件.pdf

20200921课后文件.zip

第九章第2节:科学计算库NumPy.mp4

奖学金班作业.txt

培优班作业.txt

第3节科学计算库Pandas上

20200923Pandas课件.pdf

20200923-奖学金班作业(9月25日12:30之前提交).txt

20200923课后文件.zip

20200923-培优班作业(9月25日1230之前提交).txt

第九章第3节:科学计算库Pandas上.mp4

第4节科学计算库Pandas下

20200925-奖学金班作业(9月28日12:30之前提交).txt

20200925课前数据集.zip

20200925-培优班作业(9月28日1230之前提交).txt

day12.zip

第九章第4节:科学计算库Pandas下.mp4

课程文件目录:V-3701:数据分析高薪培养计划25期 [33.83G]

01、第一章环境安装

Mac安装anaconda.pdf

win系统安装anaconda.pdf

第一章第1节:anacondaformac.mp4

第一章第2节:anacondaforWindows.mp4

02、第二章Excel基础

Excel常规知识.pdf

Excel的常规操作.pdf

本套课程来自vipc6.com.jpg

第二章第1节:Excel知识回顾.mp4

第二章第2节:Excel案例分析.mp4

第二章第4节:Excel常规操作.mp4

第二章第5节:Excel公式与函数.mp4

第二章第6节:Excel数据透视表操作.mp4

第二章第7节:电商视频.mp4

第二章第8节:短租完整.mp4

第二章第9节:Excel2016、2019对比.mp4

第九节:Excel2016和2019区别.pdf

第九节:Excel区别操作演示.xlsx

第六节:Excel数据透视表操作课件.pdf

更多课程:VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

03、第三章Python

第二节:Python进阶-课件.pdf

第三节:Python案例-课件.pdf

第三章第1节:Python基础入门.mp4

第三章第2节:Python进阶.mp4

第三章第3节:Python案例.mp4

第一节:Python基础入门-课件.pdf

第一节:Python先导课知识点.png

04、第四章开班典礼(含课表)

第2节课表

20210426大数据分析师课程体系介绍-25期.pdf

本套课程来自vipc6.com.jpg

第四章第1节:开班典礼.mp4

更多课程:VIPC6.COM.url

课程说明与解压密码.txt

05、第五章Python

第10节Python科学计算库Pandas上

第11节Python科学计算库Pandas下

第12节Python案例-电影数据分析

第13节Python案例-电商数据分析

第1节Python章节学习指引

第2节Python语法入门

第3节Python数据容器

第4节Python函数与异常处理

第5节Python面向对象与模块

第6节Python爬虫基本认知

第7节Python爬虫常用库

第8节科学计算库Matplotlib可视化

第9节Python科学计算库NumPy

06、第六章MySQL

第1节MySQL金融案例-基础操作

第2节MySQL云实验平台

第3节MySQL金融案例-复杂查询

第4节MySQL金融案例-其他操作

07、第七章MySQL和Hive安装资料

第1节MySQL-Mac安装

第2节MySQL-win安装

第3节补充视频-完全分布式

第4节伪分布式-Win版

第5节伪分布式-Mac版

08、第八章Hive

第1节HiveSQL核心技能1-常用函数

第3节HiveSQL核心技能2-表连接

第4节HiveSQL核心技能3-窗口函数

第5节HiveSQL常用优化技巧

第6节大数据分析综合案例

第7节完全分布式补充

第8节spark基础

第9节sprakSQL

09、第九章数据可视化

第1节Excel常用图形可视化1

第2节Excel常用图形可视化2

第3节tableau常用可视化图形讲解

第4节tableau高级可视化讲解

第5节tableauprep

第6节电商订单数据分析

第7节powerbi

第8节powerbi炫酷语言

第9节powerbi用户画像项目

10、第十章行业案例分析

第10节电商日常数据指标监控

第11节用户画像

第12节用户行为分析

第1节战略指标

第2节策略指标

第3节数据分析方法论

第5节数据分析报告

第6节流量与产品功能分析

第7节用户分析

第8节运营分析

第9节经营分析与复盘分析

11、第十一章统计学方法论

第10节时间序列(二)

第11节新闻分类一

第12节新闻分类二

第1节描述统计分析

第2节推断统计分析-参数估计

第3节推断统计分析-假设检验

第4节常用假设检验(一)

第5节常用假设检验(二)

第6节线性回归

第7节AQI分析与预测一

第8节AQI分析与预测二

第9节时间序列(一)

12、第十二章就业指导

第一十二章第1节:就业指导(一).mp4

第一十二章第2节:就业指导(二).mp4

就业1.pdf

就业2.pdf

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评论 4

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  1. #1

    已发送至邮箱

    admin3年前 (2020-06-12)回复
  2. #2

    已收到

    jj_big1232年前 (2020-12-22)回复
  3. #3

    请问买了叫邮箱联系站长在哪里联系啊

    kaokao2年前 (2021-08-01)回复
    • 你好 发你邮箱里了哈

      admin2年前 (2021-08-01)回复
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