目录：/13期kkb数据分析 [30.9G]┣━━01.先导课 [5.4G]┃ ┣━━第1章 Excel基础 [644.1M]┃ ┃ ┣━━第1节 excel知识回顾 [283.4M]┃ ┃ ┃ ┗━━第1节 excel知识回顾.mp4 [283.4M]┃ ┃ ┣━━第2节 Excel案例分析 [331.8M]┃ ┃ ┃ ┗━━第2节 Excel案例分析.mp4 [331.8M]┃ ┃ ┗━━Excel.zip [29M]┃ ┣━━第2章 python基础 [2G]┃ ┃ ┣━━第1节 mac下安装anaconda [715.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━第1节 mac下安装anaconda.mp4 [75.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip [637.4M]┃ ┃ ┃ ┗━━Mac安装anaconda.PDF [2.4M]┃ ┃ ┣━━第2节 Windows下安装anaconda [492.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━第2节 Windows下安装anaconda.mp4 [22M]┃ ┃ ┃ ┣━━Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip [469.7M]┃ ┃ ┃ ┗━━win系统安装anaconda.PDF [931.2K]┃ ┃ ┣━━第3节 python基础入门 [260.1M]┃ ┃ ┃ ┣━━第3节 python基础入门.mp4 [259.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━python基础入门-课件.PDF [793.2K]┃ ┃ ┃ ┗━━python先导课知识点.png [52K]┃ ┃ ┣━━第4节 python进阶 [252.9M]┃ ┃ ┃ ┣━━第4节 python进阶.mp4 [252.2M]┃ ┃ ┃ ┗━━python进阶-课件.PDF [735.3K]┃ ┃ ┗━━第5节 python案例 [306.6M]┃ ┃ ┣━━第5节 python案例.mp4 [305.5M]┃ ┃ ┗━━python案例-课件.PDF [1.1M]┃ ┗━━第3章 预备课 [2.8G]┃ ┣━━第1节 Excel常规操作 [777.7M]┃ ┃ ┣━━第1节 Excel常规操作.mp4 [772.7M]┃ ┃ ┣━━作业提交方式.docx [68.8K]┃ ┃ ┣━━excel常规操作作业与参考答案.zip [74K]┃ ┃ ┗━━Excel的常规操作课件.PDF [4.8M]┃ ┣━━第2节 Excel公式与函数 [742M]┃ ┃ ┣━━第2节 Excel公式与函数.mp4 [739.7M]┃ ┃ ┣━━Excel函数由浅入深课件.zip [2.2M]┃ ┃ ┗━━Excel函数由浅入深作业以及答案.zip [72.7K]┃ ┣━━第3节 Excel数据透视表操作 [788.2M]┃ ┃ ┣━━第3节 Excel数据透视表操作.mp4 [787M]┃ ┃ ┣━━数据透视表课件.PDF [1.1M]┃ ┃ ┗━━数据透视表数据.zip [178.9K]┃ ┣━━第4节 Excel知识点答疑 [86.7M]┃ ┃ ┣━━第4节 Excel知识点答疑.mp4 [86.5M]┃ ┃ ┗━━Excel基础知识.zip [156.6K]┃ ┣━━第5节 Excel电商案例分析 [203.3M]┃ ┃ ┣━━第5节 Excel电商案例分析.mp4 [199.5M]┃ ┃ ┣━━电商课件.zip [2.9M]┃ ┃ ┗━━电商作业及答案.zip [970.8K]┃ ┣━━第6节 Excel用户案例分析 [150.8M]┃ ┃ ┣━━第6节 Excel用户案例分析.mp4 [147.3M]┃ ┃ ┣━━课件与数据源.zip [3.5M]┃ ┃ ┗━━作业说明.docx [11.2K]┃ ┗━━第7节 Excell案例答疑 [128.7M]┃ ┣━━第7节 Excell案例答疑.mp4 [128.6M]┃ ┗━━Excell案例答疑.zip [111.1K]┣━━02.正式课 [25.3G]┃ ┣━━第10章 数据方法论 [5.5G]┃ ┃ ┣━━第10节 啤酒销量时序分析 [476.2M]┃ ┃ ┃ ┣━━第10节 啤酒销量时序分析.mp4 [472.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━啤酒销量资料汇总.zip [3.9M]┃ ┃ ┣━━第11节 AQI分析与预测（二） [185.1M]┃ ┃ ┃ ┗━━第11节 AQI分析与预测（二）.mp4 [185.1M]┃ ┃ ┣━━第12节 逻辑回归 [190.7M]┃ ┃ ┃ ┣━━第12节 逻辑回归.mp4 [189.8M]┃ ┃ ┃ ┗━━逻辑回归.PDF [909K]┃ ┃ ┣━━第13节 KNN [172.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第13节 KNN.mp4 [171.7M]┃ ┃ ┃ ┗━━KNN.PDF [845.5K]┃ ┃ ┣━━第14节 朴素贝叶斯 [166.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━第14节 朴素贝叶斯.mp4 [165.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━朴素贝叶斯.PDF [950.1K]┃ ┃ ┣━━第15节 决策树 [177.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━第15节 决策树.mp4 [176.4M]┃ ┃ ┃ ┗━━决策树.PDF [1.1M]┃ ┃ ┣━━第16节 分类模型评估 [276.9M]┃ ┃ ┃ ┣━━第16节 分类模型评估.mp4 [276M]┃ ┃ ┃ ┣━━分类模型评估.PDF [698K]┃ ┃ ┃ ┣━━分类模型评估.zip [37.2K]┃ ┃ ┃ ┗━━分类模型评估作业参考答案.zip [171.9K]┃ ┃ ┣━━第17节 Kmeans [337.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第17节 Kmeans.mp4 [336.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━K-Means.PDF [1.1M]┃ ┃ ┃ ┗━━Kmeans参考答案.zip [74.1K]┃ ┃ ┣━━第18节 新闻分类（上） [756.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第18节 新闻分类（上）.mp4 [747M]┃ ┃ ┃ ┣━━新闻分类.PDF [1.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━news.zip [7.7M]┃ ┃ ┃ ┗━━stopword.txt [14.8K]┃ ┃ ┣━━第19节 新闻分类（下） [804.7M]┃ ┃ ┃ ┗━━第19节 新闻分类（下）.mp4 [804.7M]┃ ┃ ┣━━第1节 描述性统计分析 [197.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━1-描述性统计分析.PDF [855K]┃ ┃ ┃ ┗━━第1节 描述性统计分析.mp4 [196.7M]┃ ┃ ┣━━第2节 推断统计分析—参数估计 [216.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━2-推断统计分析-参数估计.PDF [935.4K]┃ ┃ ┃ ┗━━第2节 推断统计分析—参数估计.mp4 [215.6M]┃ ┃ ┣━━第3节 推断统计分析——假设检验 [152M]┃ ┃ ┃ ┣━━第3节 推断统计分析——假设检验.mp4 [151.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━推断统计分析——假设检验.PDF [708.1K]┃ ┃ ┣━━第4节 常用假设检验（一） [170.2M]┃ ┃ ┃ ┣━━常用假设检验（一）.PDF [1.2M]┃ ┃ ┃ ┗━━第4节 常用假设检验（一）.mp4 [169M]┃ ┃ ┣━━第5节 常用假设检验（二） [193.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━常用假设检验（二）.PDF [730.7K]┃ ┃ ┃ ┣━━常用假设检验（一）-更新版.PDF [1.2M]┃ ┃ ┃ ┗━━第5节 常用假设检验（二）.mp4 [191.4M]┃ ┃ ┣━━第6节 线性回归 [209.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━第6节 线性回归.mp4 [208.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━线性回归.PDF [1M]┃ ┃ ┃ ┗━━Advertising.zip [2.1K]┃ ┃ ┣━━第7节 AQI分析与预测（一） [152.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第7节 AQI分析与预测（一）.mp4 [150.6M]┃ ┃ ┃ ┗━━课件资料.zip [1.9M]┃ ┃ ┣━━第8节 时间序列（一） [363.9M]┃ ┃ ┃ ┣━━第8节 时间序列（一）.mp4 [360.1M]┃ ┃ ┃ ┗━━时间序列资料.zip [3.8M]┃ ┃ ┗━━第9节 时间序列（二） [470.9M]┃ ┃ ┗━━第9节 时间序列（二）.mp4 [470.9M]┃ ┣━━第4章 开学典礼之认知数据分析 [224.8M]┃ ┃ ┗━━第1节 开学典礼之认知数据分析 [224.8M]┃ ┃ ┗━━第1节 开学典礼之认知数据分析.mp4 [224.8M]┃ ┣━━第5章 python [4.3G]┃ ┃ ┣━━第10节 科学计算库Pandas上 [381M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200617-Pandas课后资料.zip [9.3K]┃ ┃ ┃ ┣━━第10节 科学计算库Pandas上.mp4 [380.2M]┃ ┃ ┃ ┗━━Pandas.PDF [769.5K]┃ ┃ ┣━━第11节 科学计算库Pandas下 [327.7M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200619-Pandas下课后资料.zip [593.5K]┃ ┃ ┃ ┗━━第11节 科学计算库Pandas下.mp4 [327.2M]┃ ┃ ┣━━第12节 python案例-电影数据分析 [437.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200622-python案例-电影数据分析.zip [1M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200622-课后资料.zip [906.1K]┃ ┃ ┃ ┗━━第12节 python案例-电影数据分析.mp4 [435.4M]┃ ┃ ┣━━第13节 电商销售数据分析 [564.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200629-python案例-电商销售数据分析.zip [3.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200629课后资料 电商案例数据分析.zip [69.1K]┃ ┃ ┃ ┗━━第13节 电商销售数据分析.mp4 [561.1M]┃ ┃ ┣━━第14节 电商平台用户画像分析 [472.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200701-python案例---基于电商数据的用户画像分析.zip [206.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200701-课后资料.zip [42.8K]┃ ┃ ┃ ┣━━第14节 电商平台用户画像分析.mp4 [203.6M]┃ ┃ ┃ ┗━━数据更新.zip [62.4M]┃ ┃ ┣━━第1节 开启python大门&python基础语法 [196.2M]┃ ┃ ┃ ┣━━01_python简介与环境安装 .PDF [1.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200527-开启python大门和python基础语法.PDF [886.6K]┃ ┃ ┃ ┣━━第1节 开启python大门&python基础语法.mp4 [194M]┃ ┃ ┃ ┗━━上课代码.zip [3.7K]┃ ┃ ┣━━第2节 python数据容器 [192.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200529-python数据容器.PDF [761.9K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200529上课代码python02数据容器.zip [3.8K]┃ ┃ ┃ ┗━━第2节 python数据容器.mp4 [192.1M]┃ ┃ ┣━━第3节 python函数与异常处理 [212.2M]┃ ┃ ┃ ┣━━04python函数与异常处理.PDF [884.4K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200601上课代码python03函数与异常处理.zip [4.8K]┃ ┃ ┃ ┗━━第3节 python函数与异常处理.mp4 [211.4M]┃ ┃ ┣━━第4节 python面向对象与模块 [210.7M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200603python面向对象与模块.PDF [4.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━第4节 python面向对象与模块.mp4 [206.2M]┃ ┃ ┃ ┗━━python面向对象（代码）.zip [3.3K]┃ ┃ ┣━━第5节 python文件操作与PDF处理 [227.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200605-python文件操作与PDF处理-课后资料.zip [7.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200605-python文件操作与PDF处理.PDF [586.6K]┃ ┃ ┃ ┗━━第5节 python文件操作与PDF处理.mp4 [219.5M]┃ ┃ ┣━━第6节 python操作excel [227.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200608-python办公(处理excel).PDF [163.8K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200608-python操作excel-课后资料.zip [3.2M]┃ ┃ ┃ ┗━━第6节 python操作excel.mp4 [224.5M]┃ ┃ ┣━━第7节 python操作word及邮件发送 [233.7M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200610-python办公(处理word和发送邮件).PDF [200.6K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200610-python操作Word与邮箱-课后资料.zip [21.9K]┃ ┃ ┃ ┗━━第7节 python操作word及邮件发送.mp4 [233.5M]┃ ┃ ┣━━第8节 python可视化Matplotlib [265.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200612-python可视化Matplotlib-课后资料.zip [535.6K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200612-python可视化Matplotlib.PDF [1.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━第8节 python可视化Matplotlib.mp4 [263.7M]┃ ┃ ┗━━第9节 科学计算库NumPy [425.8M]┃ ┃ ┣━━20200615-科学计算库NumPy-课后资料.zip [7.4K]┃ ┃ ┣━━20200615-科学计算库NumPy.PDF [952.7K]┃ ┃ ┗━━第9节 科学计算库NumPy.mp4 [424.8M]┃ ┣━━第6章 mysql基础 [1.8G]┃ ┃ ┣━━第1节 mac下安装MySQL [416.2M]┃ ┃ ┃ ┣━━第1节 mac下安装MySQL.mp4 [81.9M]┃ ┃ ┃ ┣━━Mac环境下安装MySQL.PDF [5.4M]┃ ┃ ┃ ┗━━mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.zip [329M]┃ ┃ ┣━━第2节 Windows 下安装MySQL [559.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━第2节 Windows 下安装MySQL.mp4 [133.1M]┃ ┃ ┃ ┣━━mysql-installer-community-5.7.27.0.zip [424.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━win系统下安装MySQL.PDF [2.1M]┃ ┃ ┃ ┗━━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 [264.1K]┃ ┃ ┣━━第3节 mac与 Windows下安装navicat [3.1M]┃ ┃ ┃ ┣━━Mac版Navicat安装教程.PDF [2.7M]┃ ┃ ┃ ┗━━Windows版本Navicat安装教程.PDF [358.4K]┃ ┃ ┣━━第4节 MySQL数据库(一) [202.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200703-MySQL一Navicat及SQL基础.zip [2M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200703-课后资料.zip [1.2K]┃ ┃ ┃ ┗━━第4节 MySQL数据库(一).mp4 [200.4M]┃ ┃ ┣━━第5节 MySQL数据库(二) [233.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200706-MySQL（二）.zip [757.9K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200706-课后资料.zip [178.1K]┃ ┃ ┃ ┗━━第5节 MySQL数据库(二).mp4 [232.9M]┃ ┃ ┣━━第6节 MySQL数据库(三) [182.1M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200708-MySQL（三）.PDF [525.3K]┃ ┃ ┃ ┣━━20200708-课后资料.zip [1.2K]┃ ┃ ┃ ┣━━第6节 MySQL数据库(三).mp4 [181.5M]┃ ┃ ┃ ┗━━sql面试题.zip [125.5K]┃ ┃ ┗━━第7节 MySQL案例 [235.4M]┃ ┃ ┣━━20200710-课后资料.zip [463.1K]┃ ┃ ┣━━第7节 MySQL案例.mp4 [233.3M]┃ ┃ ┣━━MySQL案例.PDF [582.7K]┃ ┃ ┗━━MySQL案例数据.zip [1M]┃ ┣━━第7章 数据分析之hive学习 [11.1G]┃ ┃ ┣━━第1节 先导资料 [8G]┃ ┃ ┃ ┣━━mac.zip [3.1G]┃ ┃ ┃ ┣━━win_node100.zip [4G]┃ ┃ ┃ ┗━━windows.zip [900M]┃ ┃ ┣━━第2节 数据分析Hive实验VNC版 [1.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━云平台实验手册(v2.0).PDF [1.5M]┃ ┃ ┃ ┗━━Hive表结构汇总.xlsx [11.9K]┃ ┃ ┣━━第3节 Hadoop原理与概念 [274.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━1.Hadoop原理与概念.PDF [1.4M]┃ ┃ ┃ ┗━━第3节 Hadoop原理与概念.mp4 [273.3M]┃ ┃ ┣━━第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数 [247.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━2.HiveSQL核心技能1-常用函数.PDF [980.8K]┃ ┃ ┃ ┣━━第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4 [246.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━SQL规范.zip [539.6K]┃ ┃ ┣━━第5节 HiveSQL核心技能2-表连接 [287M]┃ ┃ ┃ ┣━━3.HiveSQL核心技能2-表连接.PDF [1.1M]┃ ┃ ┃ ┣━━第5节 HiveSQL核心技能2-表连接.mp4 [259.6M]┃ ┃ ┃ ┗━━Hive编程指南.PDF [26.3M]┃ ┃ ┣━━第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数 [365.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━4.HiveSQL核心技能3-窗口函数.PDF [1.5M]┃ ┃ ┃ ┗━━第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4 [363.8M]┃ ┃ ┣━━第7节 HiveSQL常用优化技巧 [294.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━5.HiveSQL常用优化技巧.PDF [896.1K]┃ ┃ ┃ ┣━━7.22课后资料.zip [1.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━第7节 HiveSQL常用优化技巧.mp4 [292.5M]┃ ┃ ┣━━第8节 Hive综合案例实战 [1019.6M]┃ ┃ ┃ ┣━━6.大数据分析综合案例.PDF [1.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200724-课后资料.zip [53.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━代码.zip [6.6K]┃ ┃ ┃ ┣━━第8节 Hive综合案例实战.mp4 [314.8M]┃ ┃ ┃ ┣━━全部表的原数据.zip [106.4K]┃ ┃ ┃ ┗━━软件包.zip [650M]┃ ┃ ┗━━第9节 完全分布式集群搭建 [653.2M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建1.mp4 [20.6M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建2.mp4 [49.1M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建3.mp4 [50.3M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建4.mp4 [117.5M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建5.mp4 [66.7M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建6.mp4 [212.6M]┃ ┃ ┣━━第9节 完全分布式集群搭建7.mp4 [50.3M]┃ ┃ ┗━━第9节 完全分布式集群搭建8.mp4 [86.1M]┃ ┣━━第8章 数据可视化 [1.3G]┃ ┃ ┣━━第1节 Excel常用图形可视化 [261.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━20200726-excel常用图形可视化讲解.PDF [2.3M]┃ ┃ ┃ ┣━━第1节 Excel常用图形可视化.mp4 [258.8M]┃ ┃ ┃ ┗━━excel可视化.xlsx [452.3K]┃ ┃ ┣━━第2节 tableau常用可视化图形讲解 [264.2M]┃ ┃ ┃ ┣━━第2节 tableau常用可视化图形讲解.mp4 [257.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━第二讲 tableau常用图形可视化讲解.PDF [3.3M]┃ ┃ ┃ ┗━━数据.zip [3.5M]┃ ┃ ┣━━第3节 Excel高级可视化讲解 [270.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第3节 Excel高级可视化讲解(1).mp4 [84.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第3节 Excel高级可视化讲解(2).mp4 [182.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第三讲 excel复杂可视化图形讲解.PDF [3.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━第三讲课后练习数据.xlsx [13.7K]┃ ┃ ┃ ┗━━公式推导.jpg [44.4K]┃ ┃ ┣━━第4节 tableau高级可视化讲解（上） [252.4M]┃ ┃ ┃ ┣━━第4节 tableau高级可视化讲解（上）(1).mp4 [83.5M]┃ ┃ ┃ ┣━━第4节 tableau高级可视化讲解（上）(2).mp4 [166.6M]┃ ┃ ┃ ┗━━第四讲 tableau高级图形可视化讲解（上）.PDF [2.3M]┃ ┃ ┗━━第5节 tableau高级图形可视化讲解（下） [273.6M]┃ ┃ ┣━━第5节 tableau高级图形可视化讲解（下）.mp4 [253.7M]┃ ┃ ┣━━第五讲 tableau高级图形可视化讲解（下）.PDF [5.1M]┃ ┃ ┗━━tableau文件.zip [14.9M]┃ ┗━━第9章 行业案例分析 [1.1G]┃ ┣━━第1节 分析前预备知识 [108.8M]┃ ┃ ┣━━第1节 分析前预备知识(1).mp4 [33.3M]┃ ┃ ┣━━第1节 分析前预备知识(2).mp4 [72.6M]┃ ┃ ┗━━第一节——分析前的预备知识.PDF [2.8M]┃ ┣━━第2节 DAU-举足轻重的地位 [147M]┃ ┃ ┣━━第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4 [139.2M]┃ ┃ ┗━━第二节——DAU的举足轻重地位.PDF [7.8M]┃ ┣━━第3节 如何进行用户分层？ [133M]┃ ┃ ┣━━第3节 如何进行用户分层.mp4 [129.6M]┃ ┃ ┗━━第三节——如何进行用户分层.PDF [3.4M]┃ ┣━━第4节 行研如何进行竞对分析？ [139M]┃ ┃ ┣━━第4节 行研如何进行竞对分析.mp4 [131.6M]┃ ┃ ┗━━第四节——行研是如何进行竞对分析的.PDF [7.5M]┃ ┣━━第5节 互联网的下半场-TO B 分析 [129.4M]┃ ┃ ┣━━第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4 [114.1M]┃ ┃ ┣━━第五节——互联网的下半场—TO B分析.PDF [642.8K]┃ ┃ ┗━━行业案例分析结课报告.zip [14.6M]┃ ┣━━第6节 如何做好大促的复盘 [145.5M]┃ ┃ ┣━━第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4 [65.3M]┃ ┃ ┣━━第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4 [58.8M]┃ ┃ ┗━━第六节——如何做好大促的复盘.PDF [21.4M]┃ ┣━━第7节 常用异动分析方法 [122.9M]┃ ┃ ┣━━第7节 常用异动分析方法.mp4 [122.1M]┃ ┃ ┗━━第七节——常用异动分析方法.PDF [797.3K]┃ ┗━━第8节 撰写分析报告的关键技巧 [172M]┃ ┣━━第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4 [154.3M]┃ ┣━━第八节——撰写分析报告的关键技巧.PDF [16.7M]┃ ┗━━电商交易数据分析报告.PDF [1022.3K]┗━━03.就业课 [275.5M]┗━━第11章 就业指导 [275.5M]┣━━第1节 分析师工作与项目介绍 [138.8M]┃ ┣━━第1节 分析师工作与项目介绍.mp4 [128.4M]┃ ┣━━就业指导1.PDF [10.2M]┃ ┗━━课后资料.zip [194.2K]┗━━第2节 数据分析师入行指导 [136.7M]┣━━第2节 数据分析师入行指导.mp4 [124.1M]┗━━就业指导2.PDF [12.6M]
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摘要：本文深入剖析了“【Python】开课吧-大数据分析全栈工程师13期 |完结无秘 2021年”课程，从课程内容、教学方法、师资力量和就业前景四个方面进行了全面解读，旨在为有意向学习大数据分析全栈工程师的学员提供参考。
1、课程内容
【Python】开课吧-大数据分析全栈工程师13期课程内容丰富，涵盖了大数据分析领域的核心知识。课程从Python编程语言入手，逐步深入到数据分析、数据挖掘、机器学习等高级领域。课程内容主要包括：Python基础、数据分析基础、数据可视化、数据挖掘、机器学习、大数据技术栈等。通过系统学习，学员能够掌握大数据分析全栈工程师所需的核心技能。
课程内容注重理论与实践相结合，通过大量的实战案例，使学员能够将所学知识应用到实际工作中。此外，课程还提供了丰富的学习资源，如视频教程、电子书籍、代码示例等，方便学员随时查阅和学习。
课程内容紧跟行业发展趋势，涵盖了当前大数据分析领域的热门技术，如Hadoop、Spark、Flink等。这使得学员在学习过程中能够紧跟行业步伐，为未来的职业发展打下坚实基础。
2、教学方法
【Python】开课吧-大数据分析全栈工程师13期采用线上线下相结合的教学模式，充分满足学员的学习需求。线上课程以视频教学为主，学员可以根据自己的时间安排进行学习。线下课程则通过实战演练、小组讨论等形式，提高学员的实践能力和团队协作能力。
课程采用小班授课，每班人数控制在30人以内，确保教师能够关注到每位学员的学习进度。此外，课程还设有助教团队，为学员提供答疑解惑、作业辅导等服务。
教学方法注重互动性，鼓励学员积极参与课堂讨论，提出自己的疑问。教师通过案例分析、实战演练等方式，引导学员深入理解知识，提高解决问题的能力。
3、师资力量
【Python】开课吧-大数据分析全栈工程师13期拥有一支强大的师资团队，团队成员均具有丰富的教学经验和实践经验。教师们来自国内外知名高校、科研机构和企业，具备深厚的理论基础和丰富的实战经验。
师资团队注重教学质量和学员满意度，通过不断优化教学方法、更新课程内容，确保学员能够学到最前沿的知识。此外，教师们还积极参与行业交流，与业界精英保持紧密联系，为学员提供更多就业机会。
师资团队注重学员个性化培养，针对学员的实际情况，提供针对性的辅导和建议。这使得学员在学习过程中能够充分挖掘自己的潜力，实现个人价值。
4、就业前景
随着大数据时代的到来，大数据分析全栈工程师成为热门职业。据相关数据显示，大数据分析人才需求量逐年攀升，薪资待遇也逐年提高。选择【Python】开课吧-大数据分析全栈工程师13期课程，将为学员的就业前景提供有力保障。
课程注重学员的就业指导，提供简历撰写、面试技巧等方面的培训。此外，课程还与多家企业建立了合作关系，为学员提供实习和就业机会。
学员毕业后，可在互联网、金融、医疗、教育等多个行业从事大数据分析相关工作，如数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。这些岗位具有较高的薪资待遇和发展前景，为学员的职业发展提供广阔空间。
总结：
【Python】开课吧-大数据分析全栈工程师13期课程内容丰富、教学方法先进、师资力量雄厚、就业前景广阔。通过系统学习，学员能够掌握大数据分析全栈工程师所需的核心技能，为未来的职业发展奠定坚实基础。
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