![mksz574-构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目[完结]](https://www.getfromcode.com/api/uploads/73a9ea13-e32b-4f85-96f2-474d13148afe.jpg)
正版资源 getfromcode体系课
mksz574-构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目[完结]
这门课试图解决什么痛点 很多初学者在自学数据分析时，容易陷入“工具堆砌”的误区：SQL 写得滚瓜烂熟，Python 基础语法也背得差不多，但一旦面对真实业务需求就无从下手。不知道数据该怎么取、清洗逻辑该怎么设计、报表该怎么呈现才能打动老板。这种“懂技术、不懂业务”的断层，正是很多求职者面试挂掉、入职
单课价¥29.90新品 上架
支付成功后自动发货，可在「我的订单」查看网盘链接；链接失效可联系客服免费补链。
正版保障 极速发货 售后无忧
这门课试图解决什么痛点
很多初学者在自学数据分析时，容易陷入“工具堆砌”的误区：SQL 写得滚瓜烂熟，Python 基础语法也背得差不多，但一旦面对真实业务需求就无从下手。不知道数据该怎么取、清洗逻辑该怎么设计、报表该怎么呈现才能打动老板。这种“懂技术、不懂业务”的断层，正是很多求职者面试挂掉、入职后难以独立承担项目的根本原因。 这套课程的核心价值，不在于重复讲解某个函数的用法，而在于构建一套完整的数据工程师能力模型。它通过八大企业级实战项目，模拟从数据接入、清洗、建模到可视化输出的全流程。目的是让学习者跳出单一工具的视角，站在项目整体架构的角度去理解数据流转的逻辑，从而填补“会写代码”与“能交付数据产品”之间的鸿沟。适合什么基础、资料如何配合
本课程适合已经掌握 Python 或 SQL 基础语法，希望向数据分析或数据工程方向进阶的初学者及转行者。如果你完全是零基础，建议先补齐编程入门基础再切入；如果你已是熟练工，可以重点参考其项目架构设计思路。 配套的实战资料是学习的关键。不要只看视频演示，必须下载配套的数据集和模板，对照项目进行本地复现。资料中通常包含原始脏数据、中间处理脚本以及最终交付的报表样例。建议采用“先独立尝试，再对照复盘”的方式：先根据需求自行编写代码，遇到瓶颈再看课程讲解，最后对比标准答案优化自己的逻辑。这种高强度的刻意练习，比被动观看更能转化为实际工作能力。学完能独立做什么
完成全部八大项目训练后，你应该能够独立承担以下工作：一是针对具体的业务场景（如用户画像分析、销售预测、运营监控等），设计并执行完整的数据提取与清洗流程；二是熟练运用 Pandas、SQL 等工具处理百万级以上的结构化数据，解决缺失值、异常值等常见脏数据问题；三是将分析结果转化为可视化的仪表盘或报告，清晰传达数据背后的业务洞察。更重要的是，你将建立起数据工程师的思维框架，能够在未来面对未知项目时，快速拆解需求并制定可行的技术方案。mksz574-构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目[完结]
课程目录
课程目录65 集
- {1}--第1章数据分析实战-前奏/
- [1.1]-1数据分析课程导学.mp4
- [1.2]-2数据分析工程师的进阶指南.mp4
- [1.3]-3课程的核心目标.mp4
- {2}--第2章数据分析必备技能-开始/
- [2.10]-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）[16].mp4
- [2.11]-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）[16].mp4
- [2.12]-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）[16].mp4
- [2.13]-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）[16].mp4
- [2.1]-1数据分析报告的关键组成部分[16].mp4
- [2.2]-2如何构建企业级数据分析报告？[16].mp4
- [2.3]-3Python还可以这样用（中高级）[16].mp4
- [2.4]-4快速处理数据不二选择-NumPy[16].mp4
- [2.5]-5数据探索工具-Pandas[16].mp4
- [2.6]-6高效处理带有时间序列数据（一）[16].mp4
- [2.7]-7高效处理带有时间序列数据（二）[16].mp4
- [2.8]-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）[16].mp4
- {3}--第3章数据分析思维拓展-间奏一/
- [3.10]-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4
- [3.11]-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4
- [3.12]-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4
- [3.13]-13推荐系统中的用户画像.mp4
- [3.1]-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4
- [3.2]-2时间序列分析思路与应用场景.mp4
- [3.3]-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4
- [3.4]-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4
- [3.5]-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4
- [3.7]-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4
- [3.9]-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4
- {4}--第4章数据分析算法应用-间奏二/
- [4.10]-10预测服装厂员工生产效率神经网络（一）.mp4
- [4.11]-11预测服装厂员工生产效率神经网络（二）.mp4
- [4.1]-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4
- [4.2]-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4
- [4.4]-4信用卡客户贷款违约预测实战使用决策树（二）.mp4
- [4.5]-5kmeans无监督聚类的强大.mp4
- [4.6]-6红楼梦文本聚类实战使用kmeans.mp4
- [4.7]-7关联规则分析应用.mp4
- [4.8]-8经典模型支持向量积.mp4
- [4.9]-9超强拟合能力的神经网络.mp4
- {5}--第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌/
- [5.1]-1如何提出分析问题？[16].mp4
- [5.2]-2数据获取和数据预处理[16].mp4
- [5.3]-3掌握流量和转化指标[16].mp4
- [5.4]-4用户行为路径分析应用[16].mp4
- [5.5]-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为[16].mp4
- [5.6]-6用户消费习惯分析及应对方式[16].mp4
- [5.7]-7从商品相关性中挖掘可用信息[16].mp4
- [5.8]-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）[16].mp4
- [5.9]-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）[16].mp4
- {6}--第6章数据挖掘模型应用-主歌一/
- [6.1]-1问题理解与评估指标.mp4
- [6.2]-2数据探索性分析（EDA）.mp4
- [6.3]-3特征工程的重要性.mp4
- [6.4]-4如何选择合适的模型？.mp4
- [6.5]-5进行模型高阶实践.mp4
- {7}--第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二/
- [7.1]-1实战案例准备工作[16].mp4
- [7.2]-2数据获取和数据预处理[16].mp4
- [7.3]-3用户行为数据分析和可视化[16].mp4
- [7.4]-4滑窗法扩充训练集数据[16].mp4
- [7.5]-5构建描述用户的特征[16].mp4
- [7.6]-6构建描述拍客的特征[16].mp4
- [7.7]-7选择有价值的特征[16].mp4
- [7.8]-8使用树模型三剑客[16].mp4
- [7.9]-9构建模型差异性进行融合[16].mp4
- {8}--第8章总结与展望-尾曲/
- [8.1]-1整章课程回顾.mp4
- [8.2]-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4
- [8.3]-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4
- [8.4]-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4
- 资料/
- 慕课数据分析中级项目数据/
- 慕课数据分析中级项目数据.zip
- 资料.zip
![黑马项目-天机学堂[教程+资料]](https://www.getfromcode.com/api/uploads/06f5e7fd-ba24-48ee-9a54-04f07873d0f2.jpg)
