开课吧-数据分析高薪培养计划就业班

课程目录

• 
• 第一章课件资料
•  Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64安装包_.zip
•  Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64_.zip
•  Mac安装anaconda_.pdf
•  Mac环境下安装MySQL_.pdf
•  mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64_.zip
•  mysql-installer-community-5.7.27.0_.zip
•  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
•  win系统安装anaconda_.pdf
• win系统下安装MySQL_.pdf
• 第一章视频课程
•  第一章第1节： anaconda for mac__ev.ts
•  第一章第2节： anaconda for windows__ev.ts
•  第一章第3节： mac 下安装mysql__ev.ts
• 第一章第4节： win下安装mysql__ev.ts
• 第一章 预备工具安装
• 第二章 课件资料
•  Excel常规操作作业-答案_.zip
•  Excel常规知识_.pdf
•  Excel的常规操作_.pdf
•  Excel函数由浅入深课件 _.zip
•  Excel函数由浅入深作业以及答案_.zip
•  Excel数据透视表操作课件_.pdf
•  第3节 Excel数据集及材料准备_.zip
•  电商视频课件_.zip
•  短租课件与数据源_.zip
• 数据透视表数据_.zip
• 第三章 Python基础了解
•  第三章 课件资料
•  当代孔明的破敌之策_.pdf
•  课后资料_.zip
• 课件-随机生成电话号_.pdf
• 第三章 视频课程
•  第三章第1节： 人生苦短，我用Python——用编程处理数据__ev.ts
• 第三章第2节： 以电商模型为例，分析企业价值——数据分析案例报告__ev.ts
• 第四章 MySQL基础预备
•  第四章 课程视频
• 第四章第1节： Mysql图形化界面操作_ev.ts
• 第四章 课件资料
• 第五章 奖学金班学习计划表
•  mysql图形可视化基础.pdf
•  第二周学习计划书（8.10-8.14）.pdf
•  第三周学习计划书（8.17-8.21）.pdf
•  第四周学习计划书（8.24-8.28）.pdf
• 第一周学习计划书（7.31-8.7）.pdf
• 第三层 数据分析之道
• 第六章 开班典礼之数据分析概览
•  第六章 课件资料
•  01_Python简介与环境安装 .pdf
•  20200731-作业（8月3日12：30前提交）.txt
•  开班典礼.pdf
•  课后课件.zip
• 数据分析师课程体系介绍(1)(1).pdf
• 第六章 视频课程
•  第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_1_ev.ts
•  第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_2_ev.ts
•  第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_3_ev.ts
• 第六章第1节： 开班典礼之快速认知数据分析_ev.ts
• 第七章 Python操作学习
•  第七章
•  1.课后文件Python文件操作 excel,word.zip
•  2.课后文件xmind.zip
•  20200803-奖学金作业（8月5日12：30前提交）.txt
•  20200803-提升作业.txt
•  20200805-奖学金作业（8月7日12：30前提交）.txt
•  20200805-提升作业.txt
•  20200805python数据容器课后资料.zip
•  20200805Python数据容器课件.pdf
•  20200807-奖学金作业（8月10日12：30前提交）.txt
•  20200807-提升作业.txt
•  20200807课后资料.zip
•  20200810-奖学金作业（8月12日12：30前提交）.txt
•  20200810-提升作业.txt
•  20200810课后资料.zip
•  20200812-奖学金作业（8月14日12：30前提交） .txt
•  20200812-提升作业 .txt
•  20200814-奖学金作业（8月17日12：30前提交） .txt
•  20200814课后资料.zip
•  20200817-奖学金作业（8月19日12：30前提交）.txt
•  20200817课后文件.zip
•  20200817爬虫第二节内容.pdf
•  20200819-奖学金作业（8月21日12：30前提交） .txt
•  20200819-提升作业 .txt
•  20200821-奖学金作业（8月24日12：30前提交）.txt
•  20200821-提升作业.txt
•  20200821NumPy课件.pdf
•  20200824-奖学金作业（8月26日12：30前提交）.txt
•  20200824-提升作业.txt
•  20200824科学计算库Pandas课件.pdf
•  20200824课后文件.zip
•  20200826-奖学金作业（8月28日12：30前提交）.txt
•  20200826-提升作业.txt
•  20200826科学计算库Pandas课件 (和24号相同).pdf
•  20200826课后代码.zip
•  20200828-奖学金作业（8月31日12：30前提交）.txt
•  20200828-提升作业.txt
•  20200828案例电影分析.zip
•  20200828案例电影数据分析.pdf
•  20200828课后资料.zip  1
•  20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）本次无提升作业.txt
•  20200831案例电商数据分析代码文件.zip
•  20200831案例电商数据分析课件.pdf
•  20200831课后资料.zip
•  20200831数据源.zip
•  20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt
•  20200902html基于电商平台用户画像分析.zip
•  20200902案例基于电商平台用户画像分析.pdf
•  20200902课后代码用户行为分析案例.zip
•  20200902课前数据.zip
•  20200903RFM评分算法代码文件.zip
•  20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt
•  20200904mysql数据库（一）课件.pdf
•  20200904mysql数据库（一）资料.zip
•  20200904课后材料.zip
•  numpy的html文件.zip
•  Pandas思维导图 xmind文件.zip
•  python基础代码.zip
•  Python可视化matplotlib.pdf
•  Python数据分析第一天.zip
•  xmind官网下载地址.txt
•  开启Python大门&Python基础语法.pdf
•  课后资料numpy.zip
•  课前文件Python函数与异常处理.zip
•  课前文件Python面向对象与模块.zip
•  课前文件Python文件操作excel word.zip
•  配置安装包.docx
•  数据爬虫的基本原理.pdf
•  思维导图.png
•  提升作业第2题数据.txt
•  提升作业第二题涉及一小段数据集.txt
• 作业代码.zip
•  第七章第10节： 科学计算库Numpy_ev.ts
•  第七章第11节： 科学计算库Pandas上_ev.ts
•  第七章第12节： 科学计算库Pandas下_ev.t
•  第七章第13节： 电影数据分析-项目_ev.ts
•  第七章第14节： 电商销售数据分析_1_ev.ts
•  第七章第15节： 电商平台用户画像分析_ev.ts
•  第七章第16节： RFM模型评分制算法_ev.ts
•  第七章第1节： 开启Python大门&Python基础语法_ev.ts
•  第七章第2节： Python数据容器_ev.ts
•  第七章第3节： Python函数与异常处理_ev.ts
•  第七章第4节： Python面向对象与模块_ev.ts
•  第七章第5节： Python基础作业讲解_ev.ts
•  第七章第6节： Python文件操作 excel,word_ev.ts
•  第七章第7节： 数据爬虫的基本原理_ev.ts
•  第七章第8节： 数据爬取常用库的使用_ev.ts
• 第七章第9节： Python可视化matplotlib_ev.ts
• 第二层 数据分析之法
• 第八章 SQL操作学习
•  第八章 课程视频
•  第八章第1节： MySQL数据库(二)_1_ev.ts
•  第八章第2节： MySQL数据库(三)_ev.ts
•  第八章第3节： MySQL案例_ev.ts
•  第八章第4节： mysql面试题讲解_ev.ts
• 第七章第17节： mysql数据库（一）_ev.ts
• 第八章 课件资料
•  20200907-奖学金作业（9月9日12：30前提交）.txt
•  20200907-提升作业.txt
•  20200907mysql数据库（二）课件.pdf
•  20200907mysql数据库（二）课前资料.zip
•  20200907课后文件.zip
•  20200909-奖学金作业（9月11日12：30前提交）.txt
•  20200909-提升作业.txt
•  20200909mysql数据库（三）代码文件.zip
•  20200909mysql数据库（三）课件.pdf
•  20200909课后文件.zip
•  20200911-奖学金作业（9月14日12：30前提交）.txt
•  20200911-提升作业.txt
•  20200911MySQL案例课件.pdf
•  20200911mysql案例课前资料.zip
•  20200914sql语句.txt
• 可复制作业题代码-用sublime打开，复制代码运行即可.zip
• 第九章 大数据平台学习
•  第九章 课程视频
•  第2节 数据分析Hive实验VNC版
•   Hive表结构汇总.xlsx
•  云平台实验手册(v2.0).pdf
•  第3节 Hadoop原理与概念
•   1.Hadoop原理与概念.pdf
•  第3节 Hadoop原理与概念.mp4
•  第九章第1节： Hadoop原理与概念&Hive入门_ev.ts
•  第九章第3节： HiveSQL核心技能-基本操作_ev.ts
•  第九章第4节： HiveSQL核心技能-表连接_ev.ts
•  第九章第5节： HiveSQL核心技能-窗口函数_ev.ts
•  第九章第6节： HiveSQL常用优化技巧_ev.ts
•  第九章第7节： 大数据分析综合案例_ev.ts
•  第九章第8节： MySQL5.7的安装_ev.ts
•  第九章第8节： 安装CentOS7系统_ev.ts
•  第九章第8节： 创建3台虚拟机_ev.ts
•  第九章第8节： 集群基准测试与使用_ev.ts
•  第九章第8节： 课程介绍_ev.ts
•  第九章第8节： 完全分布式集群的搭建_ev.ts
•  第九章第8节： 虚拟机设置与免密登录_ev.ts
• 第九章第8节： 注意事项与总结_ev.ts
• 第九章 课件资料
•  1.Hadoop&Hive入门 .pdf
•  20200914安装资料.zip
•  20200914平台Hive实验手册 (1).pdf
•  20200914平台Hive实验手册.pdf
•  20200914作业（9月16日12：30前提交）.txt
•  20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt
•  20200916HiveSQL核心技能-基本操作课件.pdf
•  20200916HiveSQL核心技能-基本操作资料.zip
•  20200916Hive表结构汇总.xlsx
•  20200916阿里SQL代码编码原则与规范.pdf
•  20200916课后资料.zip
•  20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt
•  20200918HiveSQL核心技能-表连接.pdf
•  20200918课后资料.zip
•  20200918资料.zip
•  20200921-奖学金作业（9月23日12：30前提交） .txt
•  20200921HiveSQL核心技能-窗口函数(1).pdf
•  20200921课后资料.zip
•  20200923-奖学金作业（9月25日12：30前提交）.txt
•  20200923HiveSQL常用优化技巧代码.zip
•  20200923HiveSQL常用优化技巧课件.pdf
•  20200923课后资料.zip
•  20200925-奖学金作业（9月28日12：30前提交）.txt
•  20200925大数据分析综合案例课件.pdf
•  hive进入流程.docx
•  html HiveSQL核心技能-窗口函数.zip
•  vim简介.pdf
•  大数据分析之hive.png
•  大数据分析综合案例.pdf
•  课堂资料.zip
• 完全分布式资料.zip
• 第十章 可视化学习
•  第一十章 课程视频
•  第一十章第1节： Excel常用图形可视化1_ev.ts
•  第一十章第2节： Excel常用图形可视化2_ev.ts
•  第一十章第3节： tableau常用可视化图形讲解_ev.ts
•  第一十章第4节： tableau高级可视化讲解（上）_ev.ts
• 第一十章第5节： tableau prep_ev.ts
• 第一十章 课件资料
• 资料
•   15期国庆作业说明.docx
•   20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt
•   20200928excel基础图形.pdf
•   20200928excel基础图形数据源_课上.xlsx
•   20200928可视化概述.pdf
•   20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt
•   20201009excel动态图数据源_课上.xlsx
•   20201009excel进阶课件.pdf
•   20201009数据源 – 课上.xlsx
•   20201012-奖学金作业（10月14日12：30前提交）.txt
•   20201012常规图表.pdf
•   20201012课后文件.zip
•   20201012示例 – 超市.xlsx
•   20201014-奖学金作业（10月16日12：30前提交）.txt
•   20201014高级图表.pdf
•   20201014课后资料.zip
•   20201014课前文件.zip
•   20201016-奖学金作业（10月19日12：30前提交）.txt
•   20201016PREP及作业总结课件.pdf
•   20201016课后资料.zip
•   20201016课前资料.zip
•   20201016数据源.zip
•   20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt
•   20201019mac版Mysql驱动说明.zip
•   20201019课后文件.zip
•   20201019课前资料.zip
•   20201019新零售行业决策分析.pdf
•   DAY1公式.txt
•   tableau prep版本参考图.png
•   tableau prep下载链接.txt
•   tableau下载链接.txt
•   地图源.zip
•  国庆大作业不强制.txt
• 第十二章 行业案例分析
•  第1节 分析前预备知识
•  第1节 分析前预备知识(1).mp4
•  第1节 分析前预备知识(2).mp4
• 第一节——分析前的预备知识.pdf
•  第2节 DAU-举足轻重的地位
•  第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4
• 第二节——DAU的举足轻重地位.pdf
•  第3节 如何进行用户分层？
•  第3节 如何进行用户分层.mp4
• 第三节——如何进行用户分层.pdf
•  第4节 行研如何进行竞对分析？
•  第4节 行研如何进行竞对分析.mp4
• 第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf
•  第5节 互联网的下半场-TO B 分析
•  第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4
•  第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf
• 行业案例分析结课报告.zip
•  第6节 如何做好大促的复盘
•  第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4
•  第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4
• 第六节——如何做好大促的复盘.pdf
•  第7节 常用异动分析方法
•  第7节 常用异动分析方法.mp4
• 第七节——常用异动分析方法.pdf
• 第8节 撰写分析报告的关键技巧
•  第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4
•  第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf
• 电商交易数据分析报告.pdf
• 第十一章 数据分析方法论（重点学习）
•  第十一章 课程视频
•  第十一章第4节： 如何进行产品功能分析_ev.ts
•  第十一章第5节： 如何进行用户分析_1_ev.ts
•  第十一章第5节： 如何进行用户分析_ev.ts
•  第十一章第7节： 如何搭建经营分析看板_ev.ts
•  第十一章第8节： 如何进行节假日复盘分析_ev.ts
•  第十一章第二节：如何进行行业分析_ev.ts
•  第十一章第三节：如何进行流量分析_ev.ts
• 第十一章第一节：如何进行业务目标拆解_ev.ts
• 第十一章 课件资料
•  20201021-奖学金作业（10月23.pdf
•  20201021业务目标拆解课件.pdf
•  20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交） .txt
•  20201023èˉèμ.zip
•  20201023课前资料.zip
•  20201023数据指标体系.pdf
•  20201023业务目标拆解.pdf
•  20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt
•  20201026数据分析方法论.pdf
•  20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt
•  20201028数据分析报告.pdf
•  20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt
•  20201030产品功能分析.pdf
•  20201030流量分析和产品功能分析.pdf
•  20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt
•  20201102更新文件.zip
•  20201102行业案例分析之六.zip
•  20201102用户分析.zip
•  20201102用户和留存分析.pdf
•  20201104-奖学金作业（11月6日12：30前提交） .txt
•  20201104运营与经营分析.pdf
•  20201104运营与经营分析.zip
•  20201106-奖学金作业（11月9日12：30前提交） .txt
•  20201106复盘分析.pdf
•  20201106复盘分析.zip
•  xdmgoogleplaybrowsercrx.zip
•  获客渠道.zip
• 经营与运营分析报告模板.zip
• 第四层 数据分析之禅
• 第十三章 数据分析之数理统计与算法建模
•  第十三章 课程视频
•  第一十二章第10节： 时间序列（二）_ev.ts
•  第一十二章第11节： 新闻分类_ev.ts
•  第一十二章第12节： 新闻分类（二）_ev.ts
•  第一十二章第13节： 逻辑回归_ev.ts
•  第一十二章第14节： 分类模型评估_ev.ts
•  第一十二章第15节_ev.ts
•  第一十二章第16节： 朴素贝叶斯_ev.ts
•  第一十二章第17节： 决策树_ev.ts
•  第一十二章第18节： KMeans_ev.ts
•  第一十二章第19节： 啤酒销量时序分析_ev.ts
•  第一十二章第1节： 描述性统计分析_ev.ts
•  第一十二章第2节： 推断统计分析——参数估计 哈哈 片段详情 _ev.ts
•  第一十二章第3节： 推断统计分析——假设检验_ev.ts
•  第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_1_ev.ts
•  第一十二章第4节： 常用假设检验（一）_ev.ts
•  第一十二章第6节： 线性回归_ev.ts
•  第一十二章第7节： AQI分析与预测（一）_ev.ts
•  第一十二章第8节： AQI分析与预测（二）_ev.ts
• 第一十二章第9节： 时间序列_ev.ts
• 第十三章 课件资料
•  20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交） .txt
•  20201109描述性统计分析-代码.zip
•  20201109描述性统计分析课件.pdf
•  20201111(课上代码）.zip
•  20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt
•  20201111推断统计分析-参数估计课件.pdf
•  20201111推断统计分析-参数估计作业答案.zip
•  20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt
•  20201113代码.zip
•  20201113课后作业答案.zip
•  20201113推断统计分析——假设检验课件.pdf
•  20201116常用假设检验(一) .pdf
•  20201118-奖学金作业（11月20日12：30前提交）.txt
•  20201118常用假设检验作业答案（二）(1).zip
•  20201118课后资料.zip
•  20201120-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt
•  20201120课后资料.zip
•  20201120线性回归.pdf
•  20201120线性回归作业参考答案.zip
•  20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt
•  20201123AQI分析与预测.pdf
•  20201123课前文件.zip
•  20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt
•  20201125课后文件.zip
•  20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt
•  20201127课上工具.zip
•  20201127时间序列分析.pdf
•  20201127时间序列分析最新更新.pdf
•  20201130-作业 (1).txt
•  20201130-作业.txt
•  20201130课后资料.zip
•  20201130时间序列分析 (1).pdf
•  20201130时间序列分析.pdf
•  20201202-作业.txt
•  20201202数据源.zip
•  20201202新闻分类.pdf
•  K-Means.pdf
•  Kmeans参考答案.zip
•  KNN.pdf
•  KNN代码.zip
•  KNN课后作业参考答案.zip
•  stopword.txt
•  分类模型评估-代码.zip
•  分类模型评估作业参考答案.zip
•  辅助视频.txt
•  决策树代码.zip
•  决策树课件.pdf
•  决策树作业参考答案.zip
•  逻辑回归.zip
•  逻辑回归参考答案.zip
•  啤酒销量资料汇总.zip
•  朴素贝叶斯.pdf
•  朴素贝叶斯代码.zip
•  朴素贝叶斯课后作业参考答案.zip
• 线性回归.pdf
• 第一层 数据分析之术
• 第二章 Excel基础预备
•  第二章 课程视频
•  第二章第1节： Excel知识回顾__ev.ts
•  第二章第2节： Excel案例分析__ev.ts
•  第二章第3节： Excel案例答疑.mp4
•  第二章第4节： Excel常规操作__ev.ts
•  第二章第5节： Excel公式与函数__ev.ts
•  第二章第6节： Excel数据透视表操作__ev.ts
•  第二章第7节： 电商视频__ev.ts
• 第二章第8节： 短租完整__ev.ts
• 就业指导
• 第十四章 就业指导课-上
•  第1节 分析师工作与项目介绍
•  第1节 分析师工作与项目介绍.mp4
•  就业指导1.pdf
• 课后资料.zip
• 第2节 数据分析师入行指导
•  第2节 数据分析师入行指导.mp4
• 就业指导2.pdf
• 第十四章 就业指导课-下
•  第十四章 课程视频
• 第一十三章第1节： 就业指导1_ev.ts
• 第十四章 课件资料
•  20201207就业课数据.zip
• 20201207就业指导1.pdf

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