KK吧-大数据分析全栈工程师13期

课程介绍：

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

〖课程目录〗:

• | └──4、kkb数据分析
• | | ├──第01章 Excel基础
• | | | ├──第1节 excel知识回顾
• | | | ├──第2节 Excel案例分析
• | | | └──Excel【 www.ko996.com】.zip 28.97M
• | | ├──第02章 Python基础
• | | | ├──第1节 mac下安装anaconda
• | | | ├──第2节 Windows下安装anaconda
• | | | ├──第3节 Python基础入门
• | | | ├──第4节 Python进阶
• | | | └──第5节 Python案例
• | | ├──第03章 预备课
• | | | ├──第1节 Excel常规操作
• | | | ├──第2节 Excel公式与函数
• | | | ├──第3节 Excel数据透视表操作
• | | | ├──第4节 Excel知识点答疑
• | | | ├──第5节 Excel电商案例分析
• | | | ├──第6节 Excel用户案例分析
• | | | └──第7节 Excell案例答疑
• | | ├──第04章 开学典礼之认知数据分析
• | | | └──第1节 开学典礼之认知数据分析
• | | ├──第05章 Python
• | | | ├──第01节 开启Python大门&Python基础语法
• | | | ├──第02节 Python数据容器
• | | | ├──第03节 python函数与异常处理
• | | | ├──第04节 python面向对象与模块
• | | | ├──第05节 python文件操作与pdf处理
• | | | ├──第06节 python操作excel
• | | | ├──第07节 Python操作word及邮件发送
• | | | ├──第08节 Python可视化Matplotlib
• | | | ├──第09节 科学计算库NumPy
• | | | ├──第10节 科学计算库Pandas上
• | | | ├──第11节 科学计算库Pandas下
• | | | ├──第12节 Python案例-电影数据分析
• | | | ├──第13节 电商销售数据分析
• | | | ├──第14节 电商平台用户画像分析
• | | | ├──第10节 科学计算库Pandas上【 www.ko996.com】.mp4 471.98M
• | | | ├──第11节 科学计算库Pandas下【 www.ko996.com】.mp4 398.89M
• | | | ├──第12节 Python案例-电影数据分析【 www.ko996.com】.mp4 509.50M
• | | | ├──第14节 电商销售数据分析【 www.ko996.com】.mp4 656.09M
• | | | ├──第1节 开启Python大门&Python基础语法【 www.ko996.com】.mp4 266.23M
• | | | ├──第2节 Python数据容器【 www.ko996.com】.mp4 264.32M
• | | | ├──第3节 python函数与异常处理【 www.ko996.com】.mp4 291.70M
• | | | ├──第4节 python面向对象与模块【 www.ko996.com】.mp4 280.89M
• | | | ├──第5节 python文件操作与pdf处理【 www.ko996.com】.mp4 290.59M
• | | | ├──第6节 python操作excel【 www.ko996.com】.mp4 295.32M
• | | | ├──第7节 Python操作word及邮件发送【 www.ko996.com】.mp4 310.62M
• | | | ├──第8节 Python可视化Matplotlib【 www.ko996.com】.mp4 353.57M
• | | | └──第9节 科学计算库NumPy【 www.ko996.com】.mp4 520.79M
• | | ├──第06章 mysql基础
• | | | ├──第1节 mac下安装MySQL
• | | | ├──第2节 Windows 下安装MySQL
• | | | ├──第3节 mac与 Windows下安装navicat
• | | | ├──第4节 MySQL数据库(一)
• | | | ├──第5节 MySQL数据库(二)
• | | | ├──第6节 MySQL数据库(三)
• | | | └──第7节 MySQL案例
• | | ├──第07章 数据分析之hive学习
• | | | ├──第1节 先导资料
• | | | ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版
• | | | ├──第3节 Hadoop原理与概念
• | | | ├──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数
• | | | ├──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接
• | | | ├──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数
• | | | ├──第7节 HiveSQL常用优化技巧
• | | | ├──第8节 Hive综合案例实战
• | | | └──第9节 完全分布式集群搭建
• | | ├──第08章 数据可视化
• | | | ├──第1节 Excel常用图形可视化
• | | | ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解
• | | | ├──第3节 Excel高级可视化讲解
• | | | ├──第4节 tableau高级可视化讲解（上）
• | | | └──第5节 tableau高级图形可视化讲解（下）
• | | ├──第09章 行业案例分析
• | | | ├──第1节 分析前预备知识
• | | | ├──第2节 DAU-举足轻重的地位
• | | | ├──第3节 如何进行用户分层？
• | | | ├──第4节 行研如何进行竞对分析？
• | | | ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析
• | | | ├──第6节 如何做好大促的复盘
• | | | ├──第7节 常用异动分析方法
• | | | └──第8节 撰写分析报告的关键技巧
• | | ├──第10章 数据方法
• | | | ├──第01节 描述性统计分析
• | | | ├──第02节 推断统计分析—参数估计
• | | | ├──第03节 推断统计分析——假设检验
• | | | ├──第04节 常用假设检验（一）
• | | | ├──第05节 常用假设检验（二）
• | | | ├──第06节 线性回归
• | | | ├──第07节 AQI分析与预测（一）
• | | | ├──第08节 时间序列（一）
• | | | ├──第09节 时间序列（二）
• | | | ├──第10节 啤酒销量时序分析
• | | | ├──第11节 AQI分析与预测（二）
• | | | ├──第12节 逻辑回归
• | | | ├──第13节 KNN
• | | | ├──第14节 朴素贝叶斯
• | | | ├──第15节 决策树
• | | | ├──第16节 分类模型评估
• | | | ├──第17节 Kmeans
• | | | ├──第18节 新闻分类（上）
• | | | └──第19节 新闻分类（下）
• | | └──第11章 就业指导
• | | | ├──第1节 分析师工作与项目介绍
• | | | └──第2节 数据分析师入行指导

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