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课程大纲 第一章 数据分析师职业全景地图 1. 数据分析的定义和价值 2. 数据分析师团队职责和价值 3. 数据分析师能力模型 4. 数据分析师职业发展 5. 数据分析工作流程 第二章 Excel 与数据可视化 1. Excel 函数基础 2. 数据处理类 Excel 函数 3. 数据分析类 Excel 函数 4. 数据可视化工具概况 5. Excel 数据可视化实现 6. Power BI 数据可视化实现 第三章 SQL 与数据分析 1. SQL 基础知识 2. SQL 核心语句：数据查询与过滤 3. SQL 核心语句：数据聚合 4. SQL 核心语句：数据表间连接 5. SQL 核心语句：数据的增改删 6. SQL 的 3 种进阶用法 7. SQL 案例实战 第四章 统计学与数据分析 1. 统计学概论 2. 概率与概率分布 3. 基本统计量的计算 4. 中心极限定理与应用 5. 假设验证的思路与应用 6. A/B 测试的思路与应用 第五章 R 语言入门 1. R 语言简介与安装 2. R 语言的数据类型与运算符 3. R 语言的基本数据结构 4. R 语言的数据处理 5. R 语言的数据分析 6. R 语言的数据可视化 第六章 机器学习入门 1. 机器学习简介 2. 机器学习常用模型：决策树 3. 机器学习常用模型：线忄生回归 4. 机器学习常用模型：K-means聚类 第七章 综合实战 1. 实战准备：R 编程流程的整合 - R Markdown 2. 实战准备：使用 R 进行数据整理的捷径 - dplyr 3. 实战准备：数据探索 4. 实战项目完整体验 5. 项目分析报告 PPT
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