本套课程来自KKB：数据分析全栈工程师第八期，本课程为2019年版，由廖雪峰及一线大咔老师主讲，数据分析行业是一个新兴的行业，而且国内暂时没有专门的数据分析专业；所以这个时候大家的起点都是一样的，只要你愿意学习，即使你是零基础的学员，通过系统的学习也能掌握数据分析技能和数据分析思维；而且大数据广泛应用于电商、旅游、金融、交通、教育等各行各业，目前数据分析师岗位是高薪岗位，所以学完之后不用担心就业的问题。本套课程共14个大的章节，包含课件共计46.6G。文章底部附下载地址。
数据分析高薪培养计划就业班35期 视频截图
数据分析高薪培养计划就业班35期 视频截图
本次更新课程分为7个阶段，主要包括：Python基础、大数据分析入门、 Hadoop学习、统计学基础与建模等，目的是为了让大家掌握Python数据分析方法、数据可视化、数据处理与提取、数据建模、高级可视化，本次课程文件大小共计22.7G。
2022-3-5更新大数据分析第13期，本次更新共分为11个阶段，文件大小共计36.68G，点击查看详细课程目录。
2022-5-22更新数据分析高薪培养计划25期，本次更新分为12个阶段 文集大小共计33.6G，点击查看详细目录。
2022-12-3更新大数据分析全栈工程师016期，本次更新文件大小共计26.73G，点击查看详细目录。
2023-2-24更新数据分析高薪培养计划精英班30期，本次更新文件大小共计35.14G，点击查看详细目录。
2023-2-24更新数据分析高薪培养计划就业班35期，本次更新的文件大小共计58.36G，点击查看详细目录。
课程介绍：
为什么要学习大数据分析？
01.就业领域广阔浪潮席卷全球，所以不用担心学习之后的就业问题；
02.大数据分析人才稀缺岗位缺口极大，数据分析为新兴行业；
03.职业寿命长薪资规格高。
数据分析全栈工程师第八期 视频截图
课程文件目录：V-2281：大数据分析（第五期） [22.7G]
阶段1：开班典礼
1-1开班典礼.mp4
阶段2：预习视频【Python基础】
2-1Python第一节_.mp4
2-2Python第二节_.mp4
2-3Python第三节_.mp4
2-4Python第四节_.mp4
2-5Python第五节_.mp4
2-6Python第六节_.mp4
2-7Python第七节_.mp4
2-8Python第八节_.mp4
2-9Python第九节_.mp4
2-10Python第十节_.mp4
阶段3：大数据分析入门
Excel
3-1 Excel基本操作_.mp4
3-2 Excel透视表和函数_.mp4
MySQL
3-3 SQL第一天_.mp4
3-4 SQL第二天（上）_.mp4
3-4 SQL第二天（下）_.mp4
3-5 SQL第三天_.mp4
3-6 SQL第四天_.mp4
3-7 SQL第五天_.mp4
3-8 SQL数据库设计_.mp4
3-9 SQL案例_.mp4
PowerBI
3-10 PowerBI（上）_.mp4
3-10 PowerBI（下）_.mp4
3-11 PowerBI第二天_.mp4
Tableau
3-12 Tableau_.mp4
3-13 Tableau收尾（上）_.mp4
3-13 Tableau收尾（下）_.mp4
阶段4：python基础
4-01 Python基础—1_.mp4
4-02 Python基础—2_.mp4
4-03 Python基础—3_.mp4
4-04 函数（20190514）_.mp4
4-05 面向对象一（20190516）_.mp4
4-06 面向对象二（20190518）_.mp4
4-07 异常处理（20190521）_.mp4
4-08 爬虫基础-原理（20190523）_.mp4
4-09 正则表达式（20190525）_.mp4
4-10 爬虫-常用库的学习使用（20190528）_.mp4
4-11 Json学习（20190530）_.mp4
4-12 Matplotlib学习（2019.6.1）_.mp4
4-13 Numpy学习（2019.6.4）_.mp4
4-14 Pandas学习（一）（2019.6.12）_.mp4
4-15 Pandas学习（二）（2019.6.13）_.mp4
4-16 Pandas学习（三）（2019.6.15）_.mp4
阶段5：案例拓展提升
5-1 案例拓展提升（2019.6.18）_.mp4
阶段6：Hadoop学习
6-1 Hadoop学习（2019.6.20）_.mp4
6-2 数据仓库Hive学习（2019.6.22）_.mp4
6-3 HiveSQL基础（一）（2019.6.25）_.mp4
6-4 HiveSQL基础（二）（2019.6.27）_.mp4
6-5 HiveSQL窗口函数（2019.6.29）_.mp4
阶段7：统计学基础与建模
7-1数理统计基础（2019.7.4）_.mp4
7-2 推断统计分析（2019.7.6）_.mp4
开课吧-数据分析课件.zip
学员分享资料.zip
课程文件目录：V-1793：数据分析全栈工程师第八期[46.6G]
1
直播： 开班典礼
2
大数据分析串讲
3
第一章第1节： Excel基础入门
第一章第2节： Excel分析方法介绍
第一章第3节： Excel数据可视化
4
第二章第1节： sql介绍
第二章第2节： sql图形界面的使用
第二章第3节： sql命令行
5
第三章第1节： 环境的安装使用
第三章第2节： pycharm介绍及python使用
第三章第3节： python基础1
6
第10节 python之pandas 006
第11节 python之pandas（第二节） 006
第12节 python 课后习题讲解 006
第13节 python之案例分析 006
第1节 python入门 006
第2节 python基础 006
第3节 python基础2 006
第4节 python基础3 006
第5节 python基础4 006
第6节 python基础5 006
第7节 python基础6 006
第8节 python之matplotlib 006
第9节 python之numpy 006
国庆作业
作业一
7
课件
8期mysql基础一答案
9.12mysql中阶更新
数据分析知识体系参考
mysql基础二
mysql之初阶
课件(1)
8期mysql基础一答案
9.12mysql中阶更新
数据分析知识体系参考
mysql基础二
mysql之初阶
第1节 mysql之初阶 006
第2节 mysql中阶 006
第3节 mysql高阶
第4节 mysql串讲
8
课件
power BI课件更新版本！
power bi课件
第1节 power BI 讲解
9
课件
10.20补充资料
mysql
numpy pandas上课资料
第1节 mysql 项目
第2节 python案例
10
课件
大数据分析之Hadoop学习(v2.0)
大数据分析之Hive学习(v2.0)
课件(上课版)(1)
数据文件-10.27
伪分布式集群搭建
虚拟机基本配置
资料-10.27
HiveSQL基础1
mac安装虚拟机教程v1.0(1)
test
第1节 hive之环境搭建
第2节 Hadoop学习
第3节 Hive学习
第4节 hive中间阶段回顾串讲
第5节 HiveSQL基础1
第6节 hive sql 基础2
第7节 第三节——HiveSQL窗口函数
第8节 hive窗口函数第四节
第9节 HiveSQL常用技巧
11
第1节 概率论基础
第2节 相关与回归(1)
第3节 相关与回归(2)
第4节 聚类分类与降维技术上
第5节 聚类分类与降维技术下
第6节 时间序列分析
课件
12
1 excel介绍与基本图形可视化
2 tableau认识与基本图形可视化
3 excel高级图形实现
4 tableau高级图形实现
13
1 第一节 交易分析
2 第二节行业分析
3 第二节行业分析2
4运营分析
5 产品分析
6 用户分析
7 流量分析
14
面试指导1
面试指导2
课件
10
索引说明
app_store
项目
BABA_stock
BIDU_stock
bj_luohu
device_type
googleplaystore
mysql
Numpy+pandas项目练习
Numpy+pandas项目练习纯代码
order_info_2016
mysql
课件
2.课件
课程文件目录：V-3595：开课吧数据分析13期 [36.68G]
第01章Excel基础[2.18G]
Excel[29.36M]
第二节[19.78M]
Excel常用公式(1).xlsx[106.03K]
第二节数据透视及金融案例分析.pdf[3.19M]
第二节数据透视及金融案例分析.xlsx[16.49M]
第一节[9.58M]
文本数据[0.76K]
Tab.txt[0.60K]
固定宽度.txt[0.16K]
Excel第一章材料准备.xlsx[51.85K]
第一章材料准备：数据的采集与处理.pdf[9.53M]
第1节excel知识回顾[1.00G]
第1节excel知识回顾.mp4[1.00G]
第2节Excel案例分析[1.14G]
第2节Excel案例分析.mp4[1.14G]
第02章Python基础[3.04G]
第1节mac下安装anaconda[778.10M]
Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip[637.37M]
Mac安装anaconda.pdf[2.37M]
第1节mac下安装anaconda.mp4[138.36M]
第2节Windows下安装anaconda[508.74M]
Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64[485.84M]
Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe[485.84M]
win系统安装anaconda.pdf[931.23K]
第2节Windows下安装anaconda.mp4[21.99M]
第3节Python基础入门[783.23M]
Python基础入门-课件.pdf[793.21K]
Python先导课知识点.png[51.96K]
第3节Python基础入门.mp4[782.41M]
第4节Python进阶[736.76M]
Python进阶-课件.pdf[735.28K]
第4节Python进阶.mp4[736.05M]
第5节Python案例[306.64M]
Python案例-课件.pdf[1.13M]
第5节Python案例.mp4[305.51M]
第03章预备课[2.81G]
第1节Excel常规操作[777.67M]
excel常规操作[82.53K]
excel的常规操作-答案.xlsx[43.86K]
excel的常规操作-作业课上习题.xlsx[38.67K]
Excel的常规操作课件.pdf[4.80M]
第1节Excel常规操作.mp4[772.73M]
作业提交方式.docx[68.80K]
第2节Excel公式与函数[742.20M]
Excel函数由浅入深课件[2.44M]
Excel函数.xmind[283.32K]
Excel函数由浅入深.pdf[2.16M]
Excel函数由浅入深作业以及答案[80.75K]
excel函数由浅入深-答案.xlsx[44.27K]
excel函数由浅入深.xlsx[36.48K]
第2节Excel公式与函数.mp4[739.69M]
第3节Excel数据透视表操作[788.27M]
数据透视表数据[219.51K]
数据透视表数据.xlsx[57.10K]
数据透视表数据结果.xlsx[162.42K]
第3节Excel数据透视表操作.mp4[787.01M]
数据透视表课件.pdf[1.05M]
第4节Excel知识点答疑[86.83M]
Excel基础知识.xmind[328.42K]
第4节Excel知识点答疑.mp4[86.51M]
第5节Excel电商案例分析[203.51M]
电商课件[2.97M]
电商数据表.xlsx[449.84K]
电商数据表（分析结果）.xlsx[1.57M]
电商数据分析.pdf[984.68K]
电商作业及答案[1.01M]
电商答案.pdf[805.50K]
电商作业题.pdf[226.83K]
第5节Excel电商案例分析.mp4[199.53M]
第6节Excel用户案例分析[150.91M]
课件与数据源[3.62M]
案例分析-短租行业.pdf[3.31M]
房东偏好调研表.xlsx[81.10K]
房东用户详情表.xlsx[86.18K]
房客偏好调研表.xlsx[64.50K]
房客用户详情表.xlsx[42.66K]
房客租赁行为表.xlsx[37.82K]
结果表.xlsx[10.91K]
第6节Excel用户案例分析.mp4[147.28M]
作业说明.docx[11.20K]
第7节Excell案例答疑[128.83M]
Excell案例答疑[208.08K]
案例整理2.xmind[175.67K]
答疑2.xlsx[32.41K]
第7节Excell案例答疑.mp4[128.63M]
第04章开学典礼之认知数据分析[3.34G]
第1节开学典礼之认知数据分析[3.34G]
第1节开学典礼之认知数据分析.mp4[3.34G]
第05章Python[7.71G]
第01节开启Python大门&Python基础语法[497.48M]
01_Python简介与环境安装.pdf[1.35M]
20200527-开启Python大门和Python基础语法.pdf[886.62K]
第1节开启Python大门&Python基础语法.mp4[495.24M]
上课代码.ipynb[18.20K]
第02节Python数据容器[507.46M]
20200529-Python数据容器.pdf[761.94K]
python02数据容器.ipynb[16.35K]
第2节Python数据容器.mp4[506.70M]
第03节python函数与异常处理[537.41M]
04python函数与异常处理.pdf[884.36K]
Python03函数与异常处理.ipynb[25.33K]
第3节python函数与异常处理.mp4[536.52M]
第04节python面向对象与模块[210.70M]
20200603python面向对象与模块.pdf[4.45M]
python面向对象.ipynb[13.63K]
第4节python面向对象与模块.mp4[206.24M]
第05节python文件操作与pdf处理[227.66M]
20200605-python文件操作与pdf处理-课后资料[7.63M]
datafile[7.62M]
.ipynb_checkpoints[21.95K]
Python05文件读写与pdf教案-checkpoint.ipynb[21.95K]
txtpdf[6.95M]
newfiles[3.19M]
all_pdf.pdf[3.19M]
oldfiles[3.22M]
first.docx[14.83K]
first.pdf[88.45K]
Pandas,你还记得好基友bokeh吗.pdf[490.93K]
全网首发!matplotlib画太极图.pdf[2.64M]
myGBK.txt[0.08K]
myUTF.txt[0.05K]
test.txt[0.02K]
water.pdf[549.18K]
pdf_table.xlsx[5.39K]
res.pdf[651.01K]
python文件读写与pdf.ipynb[12.94K]
20200605-python文件操作与pdf处理.pdf[586.56K]
第5节python文件操作与pdf处理.mp4[219.45M]
第06节python操作excel[228.25M]
20200608-python操作excel-课后资料[3.63M]
项目KOL裂变图片[2.01M]
.ipynb_checkpoints[722.08K]
KOL海报裂变-checkpoint.ipynb[0.07K]
project-checkpoint.ipynb[0.07K]
综合代码-checkpoint.ipynb[721.94K]
code[37.90K]
a.jpg[13.35K]
b.jpg[15.97K]
c.jpg[8.58K]
images[17.24K]
touxiangA.jpg[5.25K]
touxiangB.jpg[5.95K]
touxiangC.jpg[6.05K]
newTextBackImages[197.56K]
new_A.png[65.89K]
new_B.png[65.81K]
new_C.png[65.85K]
newTextIconBackImages[174.94K]
iwm_new_A.png[57.90K]
iwm_new_B.png[58.43K]
iwm_new_C.png[58.62K]
res[164.75K]
iwm_iwm_new_A.png[51.58K]
iwm_iwm_new_B.png[55.64K]
iwm_iwm_new_C.png[57.53K]
background.jpg[15.50K]
info.xlsx[8.59K]
综合代码.ipynb[721.96K]
lALPGp4a6n7isxXNC3LNBoM_1667_2930.png[207.25K]
python06操作excel.ipynb[11.23K]
案例.xlsx[1.40M]
读写.xlsx[5.31K]
20200608-Python办公(处理excel).pdf[163.81K]
第6节python操作excel.mp4[224.46M]
第07节Python操作word及邮件发送[233.72M]
20200610-Python操作Word与邮箱-课后资料[58.50K]
Python07操作word与邮件发送.ipynb[18.42K]
test.html[0.90K]
模板.docx[12.18K]
姓名.xls[27.00K]
20200610-python办公(处理word和发送邮件).pdf[200.61K]
第7节Python操作word及邮件发送.mp4[233.47M]
第08节Python可视化Matplotlib[265.76M]
20200612-Python可视化Matplotlib-课后资料[747.59K]
python08Matplotlib.ipynb[657.58K]
Python办公.png[90.01K]
20200612-Python可视化Matplotlib.pdf[1.32M]
第8节Python可视化Matplotlib.mp4[263.71M]
第09节科学计算库NumPy[425.81M]
20200615-科学计算库NumPy.pdf[952.68K]
Python09科学计算库NumPy.ipynb[39.07K]
第9节科学计算库NumPy.mp4[424.84M]
第10节科学计算库Pandas上[381.03M]
20200617-Pandas课后资料.ipynb[51.58K]
Pandas.pdf[769.46K]
第10节科学计算库Pandas上.mp4[380.23M]
第11节科学计算库Pandas下[328.67M]
20200619-Pandas下课后资料[1.51M]
11Pandas下.ipynb[86.37K]
movie_metadata.csv[1.43M]
第11节科学计算库Pandas下.mp4[327.16M]
第12节Python案例-电影数据分析[438.65M]
20200622-Python案例-电影数据分析[1.97M]
20200622-movie_metadata.csv[1.44M]
20200622-案例电影数据分析.pdf[548.88K]
20200622-课后资料[1.30M]
Matplotlib.xmind[385.59K]
matplotlib作业.ipynb[51.96K]
NumPy.xmind[129.88K]
Pandas.xmind[157.83K]
Python12案例电影数据分析.ipynb[609.16K]
第12节Python案例-电影数据分析.mp4[435.37M]
第13节电商销售数据分析[573.51M]
20200629-Python案例-电商销售数据分析[12.21M]
dataset.csv[11.39M]
电商销售数据分析.pdf[841.86K]
Python13电商案例数据分析.ipynb[218.77K]
第13节电商销售数据分析.mp4[561.09M]
第14节电商平台用户画像分析[2.97G]
20200701-Python案例—基于电商数据的用户画像分析[2.14G]
Data_Action_201602.csv[497.70M]
Data_Action_201603.csv[1.10G]
Data_Action_201604.csv.folderdownload.crdownload[572.79M]
基于电商平台用户画像分析.pdf[481.51K]
20200701-课后资料[103.16K]
1B04234E-D762-422a-AEC9-7215D8607DB5.png[22.73K]
Python14案例用户画像高潜用户.ipynb[80.43K]
数据更新[575.75M]
Data_Action_201604.csv[572.79M]
User_table.csv[2.96M]
第14节电商平台用户画像分析.mp4[272.61M]
第06章mysql基础[3.01G]
第1节mac下安装MySQL[336.63M]
Mac环境下安装MySQL.pdf[5.43M]
mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.dmg[331.20M]
第2节Windows下安装MySQL[593.25M]
mysql-installer-community-5.7.27.0.msi[424.61M]
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[264.07K]
win系统下安装MySQL.pdf[2.07M]
第2节Windows下安装MySQL.mp4[166.31M]
第3节mac与Windows下安装navicat[3.10M]
Mac版Navicat安装教程.pdf[2.75M]
Windows版本Navicat安装教程.pdf[358.41K]
第4节MySQL数据库(一)[516.44M]
20200703-MySQL一Navicat及SQL基础[2.04M]
1_MySQL一Navicat及SQL基础.pdf[2.03M]
employee.xlsx[11.99K]
20200703-课后资料.sql[2.47K]
第4节MySQL数据库(一).mp4[514.40M]
第5节MySQL数据库(二)[586.94M]
20200706-MySQL（二）[804.15K]
2_MySQL二复杂查询.pdf[787.01K]
department.xlsx[2.46K]
employee.xlsx[3.16K]
employee_new.xlsx[11.52K]
20200706-课后资料[202.46K]
4764d547fabaa13517917b697fd0e2e.jpg[195.95K]
8.0查询.sql[0.46K]
复杂查询.sql[6.05K]
第5节MySQL数据库(二).mp4[585.96M]
第6节MySQL数据库(三)[458.81M]
sql面试题[164.79K]
微信图片_20190906164512.jpg[38.34K]
微信图片_20190906164535.jpg[52.24K]
微信图片_20190906164547.jpg[74.21K]
20200708-MySQL（三）.pdf[525.29K]
20200708-课后资料.sql[2.57K]
sql面试题.zip[125.53K]
第6节MySQL数据库(三).mp4[458.01M]
第7节MySQL案例[590.43M]
20200710-课后资料[2.35M]
mysql案例555.sql[3.97K]
mysql案例888.sql[0.57K]
PyMySQL.ipynb[2.35M]
MySQL案例数据[1.03M]
spm_area.xlsx[22.46K]
spm_order.xlsx[981.78K]
spm_product.xlsx[52.93K]
20200710-课后资料.zip[463.06K]
MySQL案例.pdf[582.70K]
MySQL案例数据.zip[1.01M]
第7节MySQL案例.mp4[585.02M]
第07章数据分析之hive学习[25.16G]
第1节先导资料[18.47G]
mac[5.43G]
node100.vmwarevm[4.64G]
node100.vmx.lck[0.50K]
M52086.lck[0.50K]
node100.nvram[8.48K]
node100.plist[0.63K]
node100.vmsd[0.00K]
node100.vmx[2.71K]
node100.vmxf[0.26K]
quicklook-cache.png[0.00K]
startMenu.plist[0.96K]
vmware.log[260.34K]
虚拟磁盘-cl1.vmdk[0.77K]
虚拟磁盘-cl1-s001.vmdk[935.13M]
虚拟磁盘-cl1-s002.vmdk[781.44M]
虚拟磁盘-cl1-s003.vmdk[1.23G]
虚拟磁盘-cl1-s004.vmdk[850.88M]
虚拟磁盘-cl1-s005.vmdk[926.06M]
虚拟磁盘-cl1-s006.vmdk[64.00K]
安装参考视频[240.98M]
1.mac上安装vmware.mp4[240.98M]
mac-vm破解码.txt[0.04K]
mac安装虚拟机教程v1.0.pdf[14.67M]
Termius.dmg[73.21M]
VMwareFusionPro_11.1.0_WaitsUn.com.dmg[483.17M]
使用说明.txt[0.14K]
node100[12.07G]
node100.nvram[8.48K]
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vmware.log[201.50K]
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windows[992.16M]
1.Vmware15安装(win版).mp4[255.78M]
2.虚拟机镜像的使用.mp4[126.06M]
vm15安装笔记.txt[1.47K]
vmware15序列号.txt[0.34K]
VMware-workstation-full-15.5.0-14665864.exe[541.05M]
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Xshell-6.0.0146p.exe[40.60M]
第2节数据分析Hive实验VNC版[1.54M]
云平台实验手册(v2.0).pdf[1.54M]
第3节Hadoop原理与概念[941.76M]
1.Hadoop原理与概念.pdf[1.42M]
第3节Hadoop原理与概念.mp4[940.34M]
第4节HiveSQL核心技能1-常用函数[667.10M]
assets[568.30K]
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图片6.jpg[133.06K]
2.HiveSQL核心技能1-常用函数.pdf[980.83K]
SQL规范.zip[539.59K]
阿里SQL代码编码原则与规范.md[4.71K]
第3节HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4[665.05M]
第5节HiveSQL核心技能2-表连接[741.40M]
3.HiveSQL核心技能2-表连接.pdf[1.07M]
Hive编程指南.pdf[26.31M]
第5节HiveSQL核心技能2-表连接.mp4[714.02M]
第6节HiveSQL核心技能3-窗口函数[861.08M]
4.HiveSQL核心技能3-窗口函数.pdf[1.46M]
第6节HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4[859.62M]
第7节HiveSQL常用优化技巧[842.69M]
7.22课后资料[1.45M]
阿里手册泰山版2020.4.22.pdf[1.44M]
课后资料.txt[5.50K]
5.HiveSQL常用优化技巧.pdf[896.15K]
第7节HiveSQL常用优化技巧.mp4[840.37M]
第8节Hive综合案例实战[1.52G]
20200724-课后资料[97.88M]
mysql-ref-manual-5.7-en.pdf[39.27M]
mysql-ref-manual-8.0-en.pdf[47.00M]
阿里工程师的自我修养.pdf[11.46M]
大数据分析v2.0.xmind[154.12K]
0、前言.txt[0.18K]
1、MySQL5.7的安装.txt[1.52K]
2、准备好虚拟机.txt[1.17K]
3、完全分布式集群的搭建.txt[4.87K]
4、集群基准测试与使用.txt[1.13K]
6.大数据分析综合案例.pdf[1.32M]
all.sql[5.63K]
apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz[267.93M]
hadoop-2.7.3.tar.gz[204.17M]
hive-site.xml[0.90K]
jdk-8u181-linux-x64.tar.gz[177.05M]
mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar[969.54K]
第8节Hive综合案例实战.mp4[808.33M]
数据文件.zip[252.88K]
第9节完全分布式集群搭建[1.20G]
第9节完全分布式集群搭建1.mp4[36.73M]
第9节完全分布式集群搭建2.mp4[88.52M]
第9节完全分布式集群搭建3.mp4[96.83M]
第9节完全分布式集群搭建4.mp4[223.82M]
第9节完全分布式集群搭建5.mp4[129.71M]
第9节完全分布式集群搭建6.mp4[401.33M]
第9节完全分布式集群搭建7.mp4[97.75M]
第9节完全分布式集群搭建8.mp4[158.91M]
第2节数据分析Hive实验VNC版.zip[1.51M]
第08章数据可视化[2.63G]
第1节Excel常用图形可视化[910.77M]
20200726-excel常用图形可视化讲解.pdf[2.25M]
excel可视化.xlsx[452.28K]
第1节Excel常用图形可视化.mp4[908.08M]
第2节tableau常用可视化图形讲解[267.69M]
数据[3.52M]
tableau公式.docx[125.32K]
超市数据.xlsx[2.94M]
可视化数据_tableau.xlsx[11.03K]
世界指标.xlsx[457.35K]
第2节tableau常用可视化图形讲解.mp4[257.35M]
第二讲tableau常用图形可视化讲解.pdf[3.33M]
数据.zip[3.49M]
第3节Excel高级可视化讲解[399.25M]
第3节Excel高级可视化讲解(1).mp4[213.32M]
第3节Excel高级可视化讲解(2).mp4[182.50M]
第三讲excel复杂可视化图形讲解.pdf[3.37M]
第三讲课后练习数据.xlsx[13.69K]
公式推导.jpg[44.41K]
第4节tableau高级可视化讲解（上）[384.41M]
第4节tableau高级可视化讲解（上）(1).mp4[215.47M]
第4节tableau高级可视化讲解（上）(2).mp4[166.60M]
第四讲tableau高级图形可视化讲解（上）.pdf[2.34M]
第5节tableau高级图形可视化讲解（下）[728.54M]
tableau文件[16.50M]
参考资料[24.41K]
.DS_Store[6.00K]
Geospatial-CurvedFlightPaths.twbx[18.41K]
课后作业参考[5.62M]
.DS_Store[6.00K]
tableau全球GDP排名动态图.twbx[114.46K]
地图可视化-北京春节发往各省人口分布.twbx[1.24M]
地图可视化-北京春节发往各省人口分布_v2018.1.twb[108.59K]
动态条形图实现方法.pdf[1.12M]
销售额与同比增长组合图.twbx[2.99M]
销售额与同比增长组合图_v2018.3.twb[50.58K]
.DS_Store[10.00K]
tableau可视化.twb[1.95M]
tableau可视化_v2019.4.twbx[4.45M]
tableau可视化_v2020.1.twbx[4.45M]
tableau文件.zip[14.87M]
第5节tableau高级图形可视化讲解（下）.mp4[692.12M]
第五讲tableau高级图形可视化讲解（下）.pdf[5.05M]
第09章行业案例分析[1.14G]
第1节分析前预备知识[178.08M]
第1节分析前预备知识(1).mp4[102.62M]
第1节分析前预备知识(2).mp4[72.62M]
第一节——分析前的预备知识.pdf[2.84M]
第2节DAU-举足轻重的地位[147.01M]
第2节DAU-举足轻重的地位.mp4[139.19M]
第二节——DAU的举足轻重地位.pdf[7.81M]
第3节如何进行用户分层？[133.00M]
第3节如何进行用户分层.mp4[129.57M]
第三节——如何进行用户分层.pdf[3.43M]
第4节行研如何进行竞对分析？[139.05M]
第4节行研如何进行竞对分析.mp4[131.58M]
第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf[7.47M]
第5节互联网的下半场-TOB分析[129.90M]
行业案例分析结课报告[15.19M]
行业案例分析结课报告[15.19M]
数据源[1.82M]
数据源1[1.20M]
电商订单数据分析.xlsx[1.20M]
数据源2[637.23K]
疫情分析报告[637.23K]
.ipynb_checkpoints[296.35K]
疫情分析报告-checkpoint.ipynb[296.35K]
COV-19(1).xlsx[44.11K]
说明.txt[0.42K]
疫情分析报告.ipynb[296.35K]
资料[13.37M]
京东&美团：能吃、能玩、爱扎堆—世界杯消费报告.pdf[3.58M]
京东：2017中国大闸蟹市场消费报告.pdf[6.84M]
拼多多分析报告.pdf[2.34M]
新手如何做简单的数据分析.pdf[467.84K]
怎么写好一份数据分析报告.pdf[145.33K]
说明.txt[0.46K]
第5节互联网的下半场-TOB分析.mp4[114.09M]
第五节——互联网的下半场—TOB分析.pdf[642.83K]
第6节如何做好大促的复盘[145.50M]
第6节如何做好大促的复盘(1).mp4[65.26M]
第6节如何做好大促的复盘(2).mp4[58.82M]
第六节——如何做好大促的复盘.pdf[21.42M]
第7节常用异动分析方法[122.89M]
第7节常用异动分析方法.mp4[122.11M]
第七节——常用异动分析方法.pdf[797.34K]
第8节撰写分析报告的关键技巧[172.01M]
第8节撰写分析报告的关键技巧.mp4[154.30M]
第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf[16.71M]
电商交易数据分析报告.pdf[1.00M]
第10章数据方法论[620.90M]
第01节描述性统计分析[0.00K]
第02节推断统计分析—参数估计[0.00K]
第03节推断统计分析——假设检验[277.02M]
第3节推断统计分析——假设检验.mp4[276.33M]
推断统计分析——假设检验.pdf[708.09K]
第04节常用假设检验（一）[343.88M]
常用假设检验（一）.pdf[1.15M]
第4节常用假设检验（一）.mp4[342.73M]
第05节常用假设检验（二）[0.00K]
第06节线性回归[0.00K]
第07节AQI分析与预测（一）[0.00K]
第08节时间序列（一）[0.00K]
第09节时间序列（二）[0.00K]
第10节啤酒销量时序分析[0.00K]
第11节AQI分析与预测（二）[0.00K]
第12节逻辑回归[0.00K]
第13节KNN[0.00K]
第14节朴素贝叶斯[0.00K]
第15节决策树[0.00K]
第16节分类模型评估[0.00K]
第17节Kmeans[0.00K]
第18节新闻分类（上）[0.00K]
第19节新闻分类（下）[0.00K]
第11章就业指导[537.38M]
第1节分析师工作与项目介绍[400.71M]
课后资料[244.46K]
就业指导之一.ipynb[28.16K]
用户首单表.xlsx[83.62K]
用户整体分层.xlsx[132.68K]
第1节分析师工作与项目介绍.mp4[390.27M]
就业指导1.pdf[10.20M]
第2节数据分析师入行指导[136.67M]
第2节数据分析师入行指导.mp4[124.08M]
就业指导2.pdf[12.59M]
课程文件目录：V-3899：大数据分析全栈工程师016期 [26.73G]
第10章Python项目实战
第1节电影数据分析
20200622-movie_metadata.zip
20200928-培优班作业（10月9日12：30前提交）.txt
20200928-奖学金作业（10月9日12：30前提交）.txt
20200928课后资料.zip
第13节科学计算库练习之电影数据分析.pdf
第一十章第1节：电影数据分析.mp4
第2节电商销售数据分析
20201009案例电商数据分析课件.pdf
20201009-奖学金作业（10月12日12：30前提交）.txt
20201009课后资料.zip
20201009课前数据dataset.zip
20201009-培优班作业（10月12日12：30前提交）.txt
第一十章第2节：电商销售数据分析.mp4
第3节电商平台用户画像分析
20201012案例基于电商平台用户画像分析课件.pdf
20201012-奖学金班作业(10月14日12：30之前提交).txt
20201012课后文件.zip
20201012课前数据.zip
20201012-培优班作业(10月14日1230之前提交).txt
第一十章第3节：电商平台用户画像分析.mp4
第11章MySQL
第1节MySQL数据库（一）
20201014-奖学金班作业(10月16日12：30之前提交).txt
20201014-培优班作业(10月16日1230之前提交).txt
MySQL8数据类型.xlsx
mysql第1节课笔记.zip
第1节MySQL入门.pdf
第2节MySQL数据库（二）
20201016mysql第2节课笔记.zip
20201016-奖学金班作业(10月19日12：30之前提交).txt
20201016-培优班作业(10月169日12：30之前提交).txt
SQL规范.zip
第2节MySQL(二).pdf
建表语句.txt
第3节MySQL数据库（三）
20201019-培优班作业（10月21日12：30前提交）.txt
20201019employee_new.zip
20201019-奖学金作业（10月21日12：30前提交）.txt
20201019课后资料.zip
第3节MySQL(三).pdf
第4节MySQL案例
20201021-奖学金作业（10月23日12：30前提交）.txt
20201021课后资料.zip
20201021课后资料2.zip
20201021课前文件.zip
20201021-培优班作业（10月23日12：30前提交）.txt
20202021MySQL综合案例.pdf
第12章大数据分析
第1节Hadoop原理与概念
1.Hadoop&Hive入门.pdf
第一十二章第1节：Hadoop原理与概念.mp4
第2节数据分析Hive实验VNC版
20201023-培优班作业（10月26日12：30前提交）.txt
20201023hive第一次课堂笔记.txt
20201023-奖学金作业（10月26日12：30前提交）.txt
finalshell安装包.zip
Hive表结构汇总.xlsx
云平台Hive实验手册.pdf
第3节HiveSQL核心技能1-常用函数
20201026-培优班作业（10月28日12：30前提交）.txt
20201026HiveSQL核心技能-常用函数.pdf
20201026hive第二次课堂笔记.zip
20201026-奖学金作业（10月28日12：30前提交）.txt
第一十二章第3节：HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4
第4节HiveSQL核心技能2-表连接
20201028-培优班作业（10月30日12：30前提交）.txt
20201028hive第三次课堂笔记.zip
20201028-奖学金作业（10月30日12：30前提交）.txt
3.HiveSQL核心技能-表连接.pdf
第一十二章第4节：HiveSQL核心技能2-表连接.mp4
第5节HiveSQL核心技能3-窗口函数
20201030-培优班作业（11月2日12：30前提交）.txt
20201030hive第四次课堂笔记.zip
20201030-奖学金作业（11月2日12：30前提交）.txt
4.HiveSQL核心技能-窗口函数.pdf
第一十二章第5节：HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4
第6节HiveSQL常用优化技巧
20201102-培优班作业（11月04日12：30前提交）.txt
20201102-奖学金作业（11月04日12：30前提交）.txt
20201102课后文件.zip
5.HiveSQL常用优化技巧.pdf
第一十二章第6节：HiveSQL常用优化技巧.mp4
第7节大数据分析综合案例
20201104-培优班作业（11月06日12：30前提交）.txt
20201104大数据分析v2.0.zip
20201104大数据分析综合案例.pdf
20201104-奖学金作业（11月06日12：30前提交）.txt
第一十二章第7节：大数据分析综合案例.mp4
第8节完全分布式补充
Hive思维导图.zip
第一十二章第8节：MySQL5.7的安装.mp4
第一十二章第8节：安装CentOS7系统.mp4
第一十二章第8节：创建3台虚拟机.mp4
第一十二章第8节：集群基准测试与使用.mp4
第一十二章第8节：课程介绍.mp4
第一十二章第8节：完全分布式集群的搭建.mp4
第一十二章第8节：虚拟机设置与免密登录.mp4
第一十二章第8节：注意事项与总结.mp4
完全分布式资料.zip
伪分布式网盘资料.txt
第13章Excel用图表说业务
第1节Excel常用图形可视化1
20201106excel基础图形.pdf
20201106excel基础图形数据源_课上.xlsx
20201106-奖学金作业（11月09日12：30前提交）.txt
20201106可视化概述.pdf
20201106课前资料.zip
20201106-培优班作业（11月09日12：30前提交）.txt
第一十三章第1节：Excel常用图形可视化1.mp4
第2节Excel常用图形可视化2
20201109_excel_进阶.zip
20201109excel进阶.pdf
20201109-奖学金作业（11月11日12：30前提交）.txt
20201109-培优班作业（11月11日12：30前提交）.txt
excel动态图数据源_课上.xlsx
第一十三章第2节：Excel常用图形可视化2.mp4
数据源-课上.xlsx
第14章Tableau商业智能可视化
第1节Tableau常用可视化图形讲解
20201111Tableau_基础课件.zip
20201111-奖学金作业（11月13日12：30前提交）.txt
20201111课后文件.zip
20201111-培优班作业（11月13日12：30前提交）.txt
第2节Tableau高级可视化讲解
20201113Tableau_进阶课件.zip
20201113-奖学金作业（11月16日12：30前提交）.txt
20201113课后文件.zip
20201113-培优班作业（11月16日12：30前提交）.txt
第一十四章第2节：Tableau高级可视化讲解.mp4
第3节tableauprep
20201116Tableau_Prep课件.zip
20201116-奖学金作业（11月18日12：30前提交）.txt
20201116课后资料.zip
20201116-培优班作业（11月18日12：30前提交）.txt
第一十四章第3节：tableauprep.mp4
第4节rfm项目
20201118-奖学金作业（11月23日12：30前提交）.txt
20201118课后资料.zip
20201118-培优班作业（11月23日12：30前提交）.txt
20201118项目.zip
第一十四章第4节：rfm项目.mp4
第15章数据分析行业案例
第1节如何搭建经营分析看板
20201123-奖学金作业（11月25日12：30前提交）.txt
20201123-培优班作业（11月25日12：30前提交）.txt
20201123如何搭建经营分析看板课件.pdf
第一课经营分析报告知识点总结.pdf
第一十五章第1节：如何搭建经营分析看板.mp4
第2节如何进行节假日复盘分析
20201125-奖学金作业（11月27日12：30前提交）.txt
20201125-培优班作业（11月27日12：30前提交）.txt
lALPD2eDN79O7c_NB5LNAyI_802_1938.pdf
第二课复盘分析知识点总结.pdf
第一十五章第2节：如何进行节假日复盘分析.mp4
如何进行节假日复盘分析.pdf
第3节如何进行产品功能分析
20201127-奖学金作业（11月30日12：30前提交）.txt
20201127-培优班作业（11月30日12：30前提交）.txt
第三课产品分析知识点总结.zip
第一十五章第3节：如何进行产品功能分析.mp4
日报数据源forstudents.xlsx
如何进行产品功能分析课件.pdf
第4节如何进行流量分析
20201130-奖学金作业（12月2日12：30前提交）.txt
20201130-培优班作业（12月2日12：30前提交）.txt
20201130如何进行流量分析课件.pdf
第四课流量分析知识点总结(1).pdf
第四课流量分析知识点总结.pdf
第一十五章第4节：如何进行流量分析.mp4
第5节如何进行用户分析
20201202ppt.pdf
20201202电商数据分析报告.pdf
20201202-奖学金作业（12月4日12：30前提交）.txt
20201202-培优班作业（12月4日12：30前提交）.txt
20201202如何进行用户分析课件.pdf
第五课用户分析知识点总结.pdf
第一十五章第5节：如何进行用户分析.mp4
第6节如何进行用户留存分析
20201204-奖学金作业（12月7日12：30前提交）.txt
20201204-培优班作业（12月7日12：30前提交）.txt
20201204如何进行用户留存分析课件(1).pdf
20201204如何进行用户留存分析课件.pdf
第六课知识点总结及数据资料.zip
第一十五章第6节：如何进行用户留存分析.mp4
第7节如何进行业务目标拆解
20201207-奖学金作业（12月9日12：30前提交）.txt
20201207-培优班作业（12月9日12：30前提交）.txt
20201207如何进行业务目标拆解.pdf
第七课业务目标拆解知识点总结及资料.zip
第一十五章第7节：如何进行业务目标拆解.mp4
第8节如何进行行业分析
20201209-奖学金作业（12月11日12：30前提交）.txt
20201209-培优班作业（12月11日12：30前提交）.txt
第八课行业分析知识点总结.pdf
第一十五章第8节：如何进行行业分析.mp4
如何进行行业分析新.pdf
第16章统计分析方法论
第10节AQI分析与预测（一）
20210104AQI分析与预测.pdf
20210104-奖学金作业（1月6日12：30前提交）.txt
20210104课前文件.zip
20210104-培优班作业（1月6日12：30前提交）.txt
第一十六章第10节：AQI分析与预测（一）.mp4
第11节AQI分析与预测（二）
20210106AQI分析与预测.pdf
20210106-奖学金作业（1月8日12：30前提交）.txt
20210106课后文件.zip
20210106-培优班作业（1月8日12：30前提交）.txt
第一十六章第11节：AQI分析与预测（二）.mp4
第12节时间序列
20210108-奖学金作业（1月11日12：30前提交）.txt
20210108-培优班作业（1月11日12：30前提交）.txt
20210108时间序列分析.pdf
第一十六章第12节：时间序列.mp4
第13节时间序列分析
20210111课后资料.zip
20210111时间序列分析.pdf
20210111-作业（不参与考核自愿填写）.txt
第一十六章第13节：时间序列分析.mp4
第14节新闻分类
20210113数据源.zip
20210113新闻分类.pdf
20210113-作业（不参与考核自愿填写）.txt
stopword.txt
第一十六章第14节：新闻分类.mp4
第15节新闻分类（二）
20210115新闻分类.pdf
20210115新闻分类.zip
20210115新闻分类课后资料.zip
20210115-作业（不参与考核自愿填写）.txt
第一十六章第15节：新闻分类（二）.mp4
第16节啤酒销量时序分析
第一十六章第16节：啤酒销量时序分析.mp4
啤酒代码.zip
啤酒销量资料汇总.zip
第17节决策树
第一十六章第17节：决策树.mp4
决策树代码.zip
决策树课件.pdf
决策树作业参考答案.zip
第18节KMeans
K-Means.pdf
Kmeans参考答案.zip
第一十六章第18节：KMeans.mp4
第19节分类模型评估
第一十六章第19节：分类模型评估.mp4
分类模型评估.pdf
分类模型评估-代码.zip
分类模型评估作业参考答案.zip
第1节描述性统计分析
20201211-奖学金作业（12月14日12：30前提交）.txt
20201211描述性统计分析答案.zip
20201211-培优班作业（12月14日12：30前提交）.txt
20201212描述性统计分析课件.pdf
第一十六章第1节：描述性统计分析.mp4
描述性统计分析-代码.zip
第2节推断统计分析——参数估计
20201214-奖学金作业（12月16日12：30前提交）.txt
20201214-培优班作业（12月16日12：30前提交）.txt
20201214推断统计分析–参数估计(课上代码）.zip
20201214推断统计分析-参数估计课件.pdf
第一十六章第2节：推断统计分析——参数估计.mp4
推断统计分析-参数估计作业答案.zip
第3节推断统计分析——假设检验
20201216代码.zip
20201216-奖学金作业（12月18日12：30前提交）.txt
20201216课后作业答案.zip
20201216-培优班作业（12月18日12：30前提交）.txt
20201216推断统计分析——假设检验课件.pdf
第一十六章第3节：推断统计分析——假设检验.mp4
第4节常用假设检验
20201218常用假设检验.pdf
20201218常用假设检验作业答案（一）.zip
20201218-奖学金作业（12月21日12：30前提交）.txt
20201218课后代码.zip
20201218-培优班作业（12月21日12：30前提交）.txt
第一十六章第4节：常用假设检验（一）.mp4
第5节常用假设检验（二）
20201221常用假设检验（二）课件.pdf
20201221常用假设检验作业答案（二）(1).zip
20201221-奖学金作业（12月23日12：30前提交）.txt
20201221课后资料.zip
20201221-培优班作业（12月23日12：30前提交）.txt
第一十六章第5节：常用假设检验（二）.mp4
第6节线性回归
20201223-奖学金作业（12月25日12：30前提交）.txt
20201223课后资料.zip
20201223-培优班作业（12月25日12：30前提交）.txt
20201223线性回归.pdf
20201223线性回归代码.zip
20201223线性回归作业参考答案(1).zip
第一十六章第6节：线性回归.mp4
第7节逻辑回归
第一十六章第7节：逻辑回归.mp4
逻辑回归.zip
逻辑回归参考答案.zip
逻辑回归课件.pdf
第8节KNN
KNN.pdf
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第一十六章第8节：KNN.mp4
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课程说明与解压密码.txt
第9节朴素贝叶斯
第一十六章第9节：朴素贝叶斯.mp4
朴素贝叶斯.pdf
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课程说明与解压密码.txt
第17章就业指导
第1节就业指导
第一十七章第1节：就业指导.mp4
就业指导(other).pdf
就业指导课前文件.zip
第2节就业指导2
第一十七章第2节：就业指导2.mp4
简历样板的副本.docx
简历样板的副本_20210119152754.pdf
就业指导2.pdf
第1章环境安装
第1节mac下安装anaconda
Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip
Mac安装anaconda.pdf
第一章第1节：anacondaformac.mp4
第2节Windows下安装anaconda
Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip
win系统安装anaconda.pdf
第一章第2节：anacondaforwindows.mp4
第3节mac下安装MySQL
Mac安装MySQL8.0.pdf
Mac卸载MySQL.pdf
mysql-8.0.21-macos10.15-x86_64.zip
第一章第3节：Mac安装MySQL8.0.mp4
第4节Windows下安装MySQL
mysql-installer-community-8.0.21.0.zip
win安装MySQL8.0.pdf
win卸载MySQL教程.pdf
第一章第4节：winmysql8.0安装.mp4
第2章Excel基础
第1节Excel知识回顾
Excel常规知识.pdf
第二章第1节：第1节Excel知识回顾.mp4
第2节Excel案例分析
第二章第2节：第2节Excel案例分析.mp4
第3节Excel数据集及材料准备
第4节Excel常规操作
Excel常规操作作业-答案.zip
Excel的常规操作.pdf
第二章第4节：Excel常规操作.mp4
第5节Excel公式与函数
Excel函数由浅入深课件.zip
Excel函数由浅入深作业以及答案.zip
第二章第5节：第5节Excel公式与函数.mp4
第6节Excel数据透视表操作
Excel数据透视表操作课件.pdf
第二章第6节：第6节Excel数据透视表操作.mp4
数据透视表数据.zip
第7节Excel电商案例分析
第二章第7节：电商视频.mp4
电商视频课件.zip
第8节Excel用户案例分析
第二章第8节：短租完整.mp4
短租课件与数据源.zip
第3节Excel数据集及材料准备.zip
第3章Python基础
第1节Python基础入门
第2节Python进阶
Python进阶-课件.pdf
第三章第2节：Python进阶.mp4
第3节Python案例
Python案例-课件.pdf
第三章第3节：Python案例.mp4
Python基础入门-课件.pdf
Python先导课知识点.png
第三章第1节：Python基础入门.mp4
第三章第2节：Python进阶.mp4
第三章第3节：Python案例.mp4
第4章周学习计划（持续更新）
第5章阶段性测试
第1节9月测试
奖学金班普通班班第一个月月考（自愿参加）.txt
考前需知.txt
培优班第一个月月考.txt
第2节10月测试
16期第二阶段月考.txt
第二阶段考前需知(1).txt
考前须知.png
一、二阶段月考编程参考答案(1).docx
第3节11月测试
11月测试操作题数据.zip
16第3次月考分数.xlsx
16期第三阶段月考.txt
第三阶段参考.xlsx
第三阶段考前需知.txt
第4节1月测试
16期第四阶段月考.txt
答案.zip
第四阶段操作题数据.zip
第四阶段考前需知.txt
第6章培优班
第1节培优班周学习计划（实时更新）
培优班学员学习第十二周计划表.pdf
培优班学员学习第十六周计划表.pdf
培优班学员学习第十七周计划表.pdf
培优班学员学习第十三周计划表.pdf
培优班学员学习第十四周计划表.pdf
培优班学员学习第十五周计划表.pdf
培优班学员学习第十一周计划表.pdf
第2节培优班质检数据
16培优-10月.xlsx
16培优-11月.xlsx
16培优-12月新.xlsx
16培优-9月.xlsx
16培优班新.xlsx
分析16期获奖名单.xlsx
分析16最终版考勤.xlsx
第7章开班典礼之快速认知数据分析（含课程表）
第1节开班典礼之快速认知数据分析
01_Python简介与环境安装.pdf
02_JupyterNotebook介绍.pdf
20200831-奖学金作业（9月2日12：30前提交）.txt
20200831课后文件.zip
20200831-培优班作业（9月2日12：30前提交）.txt
本套课程来自vipc6.com.jpg
大数据分析师课程体系介绍.pdf
第七章第1节：开班典礼之快速认知数据分析.mp4
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开班典礼.pdf
课程说明与解压密码.txt
第2节课表
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课程说明与解压密码.txt
第8章Python基础
第10节正则表达式
第八章第10节：正则表达式.mp4
正则表达式资料.zip
第1节开启Python大门&Python基础语法
20200902-奖学金作业（9月4日12：30前提交）.txt
20200902-培优班作业（9月4日12：30前提交）.txt
20200902课后文件.zip
Python基础知识一课件.pdf
第八章第1节：PredictionisallyouNeed.mp4
第八章第1节：开启Python大门&Python基础语法.mp4
关于直播安装插件阻拦问题.pdf
第2节Python数据容器
20200904-奖学金作业（9月7日12：30前提交）.txt
20200904-培优班作业（9月7日12：30前提交）.txt
20200904Python基础知识二课件.pdf
20200904课后文件.zip
壁纸.jpg
第八章第2节：Python数据容器.mp4
第3节Python函数与异常处理
20200907Python函数与异常处理.pdf
day04.zip
第八章第3节：Python函数与异常处理.mp4
奖学金班作业.txt
培优班作业.txt
第4节Python面向对象与模块
20200909课后文件.zip
python面向对象与模块.pdf
第八章第4节：Python面向对象与模块.mp4
奖学金班作业.txt
培优班作业.txt
第5节Python文件操作excel,word
20200911课后文件.zip
第八章第5节：Python文件操作excel-word.mp4
奖学金班作业.txt
课前文件Python文件操作excelword.zip
培优班作业.txt
第6节Python基础回顾
20200912课后文件.zip
第八章第6节：Python基础回顾.mp4
第7节数据爬虫基本原理
20200914-培优班作业（9月16日12：30前提交）.txt
20200914-奖学金作业（9月16日12：30前提交）.txt
20200914课后资料.zip
Python基础部分.zip
第八章第7节：数据爬虫基本原理.mp4
数据爬虫的基本原理.pdf
第8节数据爬取常用库的使用
20200916-培优班作业（9月18日12：30前提交）.txt
20200916-奖学金作业（9月18日12：30前提交）.txt
20200916课后文件.zip
第八章第8节：数据爬取常用库的使用.mp4
数据爬取常用库的使用.zip
第9节课程录制
第八章第9节：爬虫与数据整理.mp4
第八章第9节：时间模块.mp4
时间模块资料.zip
疫情数据爬取和整理资料.zip
第9章Python科学计算
第1节Python可视化matplotlib
20200918-培优班作业（9月21日12：30前提交）.txt
20200918matplotlib课件.pdf
20200918-奖学金作业（9月21日12：30前提交）.txt
20200918课后文件.zip
第九章第1节：Python可视化matplotlib.mp4
第2节科学计算库NumPy
20200921NumPy课件.pdf
20200921课后文件.zip
第九章第2节：科学计算库NumPy.mp4
奖学金班作业.txt
培优班作业.txt
第3节科学计算库Pandas上
20200923Pandas课件.pdf
20200923-奖学金班作业(9月25日12：30之前提交).txt
20200923课后文件.zip
20200923-培优班作业(9月25日1230之前提交).txt
第九章第3节：科学计算库Pandas上.mp4
第4节科学计算库Pandas下
20200925-奖学金班作业(9月28日12：30之前提交).txt
20200925课前数据集.zip
20200925-培优班作业(9月28日1230之前提交).txt
day12.zip
第九章第4节：科学计算库Pandas下.mp4
课程文件目录：V-3701：数据分析高薪培养计划25期 [33.83G]
01、第一章环境安装
Mac安装anaconda.pdf
win系统安装anaconda.pdf
第一章第1节：anacondaformac.mp4
第一章第2节：anacondaforWindows.mp4
02、第二章Excel基础
Excel常规知识.pdf
Excel的常规操作.pdf
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第二章第1节：Excel知识回顾.mp4
第二章第2节：Excel案例分析.mp4
第二章第4节：Excel常规操作.mp4
第二章第5节：Excel公式与函数.mp4
第二章第6节：Excel数据透视表操作.mp4
第二章第7节：电商视频.mp4
第二章第8节：短租完整.mp4
第二章第9节：Excel2016、2019对比.mp4
第九节：Excel2016和2019区别.pdf
第九节：Excel区别操作演示.xlsx
第六节：Excel数据透视表操作课件.pdf
更多课程：VIPC6.COM.url
课程说明与解压密码.txt
03、第三章Python
第二节：Python进阶-课件.pdf
第三节：Python案例-课件.pdf
第三章第1节：Python基础入门.mp4
第三章第2节：Python进阶.mp4
第三章第3节：Python案例.mp4
第一节：Python基础入门-课件.pdf
第一节：Python先导课知识点.png
04、第四章开班典礼（含课表）
第2节课表
20210426大数据分析师课程体系介绍-25期.pdf
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第四章第1节：开班典礼.mp4
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课程说明与解压密码.txt
05、第五章Python
第10节Python科学计算库Pandas上
第11节Python科学计算库Pandas下
第12节Python案例-电影数据分析
第13节Python案例-电商数据分析
第1节Python章节学习指引
第2节Python语法入门
第3节Python数据容器
第4节Python函数与异常处理
第5节Python面向对象与模块
第6节Python爬虫基本认知
第7节Python爬虫常用库
第8节科学计算库Matplotlib可视化
第9节Python科学计算库NumPy
06、第六章MySQL
第1节MySQL金融案例-基础操作
第2节MySQL云实验平台
第3节MySQL金融案例-复杂查询
第4节MySQL金融案例-其他操作
07、第七章MySQL和Hive安装资料
第1节MySQL-Mac安装
第2节MySQL-win安装
第3节补充视频-完全分布式
第4节伪分布式-Win版
第5节伪分布式-Mac版
08、第八章Hive
第1节HiveSQL核心技能1-常用函数
第3节HiveSQL核心技能2-表连接
第4节HiveSQL核心技能3-窗口函数
第5节HiveSQL常用优化技巧
第6节大数据分析综合案例
第7节完全分布式补充
第8节spark基础
第9节sprakSQL
09、第九章数据可视化
第1节Excel常用图形可视化1
第2节Excel常用图形可视化2
第3节tableau常用可视化图形讲解
第4节tableau高级可视化讲解
第5节tableauprep
第6节电商订单数据分析
第7节powerbi
第8节powerbi炫酷语言
第9节powerbi用户画像项目
10、第十章行业案例分析
第10节电商日常数据指标监控
第11节用户画像
第12节用户行为分析
第1节战略指标
第2节策略指标
第3节数据分析方法论
第5节数据分析报告
第6节流量与产品功能分析
第7节用户分析
第8节运营分析
第9节经营分析与复盘分析
11、第十一章统计学方法论
第10节时间序列（二）
第11节新闻分类一
第12节新闻分类二
第1节描述统计分析
第2节推断统计分析-参数估计
第3节推断统计分析-假设检验
第4节常用假设检验（一）
第5节常用假设检验（二）
第6节线性回归
第7节AQI分析与预测一
第8节AQI分析与预测二
第9节时间序列(一)
12、第十二章就业指导
第一十二章第1节：就业指导（一）.mp4
第一十二章第2节：就业指导（二）.mp4
就业1.pdf
就业2.pdf
课程文件目录：V-4061：数据分析高薪培养计划精英班30期 [35.14G]
01、第一章环境安装
Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip
Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip
Mac安装anaconda.pdf
win系统安装anaconda.pdf
第一章第1节：anacondaformac.mp4
第一章第2节：anacondaforWindows.mp4
02、第二章Excel基础
Excel常规操作作业-答案.zip
Excel常规知识.pdf
Excel的常规操作.pdf
第3节Excel数据集及材料准备.zip
第八节：短租课件与数据源.zip
第二章第1节：Excel知识回顾.mp4
第二章第2节：Excel案例分析.mp4
第二章第4节：Excel常规操作.mp4
第二章第5节：Excel公式与函数.mp4
第二章第6节：Excel数据透视表操作.mp4
第二章第7节：电商视频.mp4
第二章第8节：短租完整.mp4
第二章第9节：Excel2016、2019对比.mp4
第九节：Excel2016和2019区别.pdf
第九节：Excel区别操作演示.xlsx
第六节：Excel数据透视表操作课件.pdf
第六节：数据透视表数据.zip
第七节：电商视频课件.zip
第五节：Excel函数由浅入深课件.zip
第五节：Excel函数由浅入深作业以及答案.zip
03、第三章Python
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第二节：Python进阶-课件.pdf
第三节：Python案例-课件.pdf
第三章第1节：Python基础入门.mp4
第三章第2节：Python进阶.mp4
第三章第3节：Python案例.mp4
第一节：Python基础入门-课件.pdf
第一节：Python先导课知识点.png
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04、第四章课表（按周更新）
10.11-10.17.png
10.18-10.24.png
10.25-10.31.png
11.1-11.19.png
9.29-10.10.png
9.29-12.5.png
05、第五章培优班周学习计划表
暂无内容.txt
06、第六章Python基础
第1节开班典礼和Python简介及环境安装
第六章第1节：开班典礼和Python简介及环境安装(直播).mp4
课后资料.zip
第2节Python基础
01_Python基础知识一.pdf
python基础二（互动练习）.docx
第六章第2节：Python基础(直播).mp4
课后文件.zip
第3节Python容器
01_Python基础知识二.pdf
02Python数据容器课后文件.zip
Python数据容器（互动练习参考答案）.docx
第六章第3节：Python容器(直播).mp4
第4节Python函数
Python函数和异常处理.pdf
第六章第4节：2函数的简介.mp4
第六章第4节：3函数的定义与调用.mp4
第六章第4节：4函数的参数.mp4
第六章第4节：本节引导.mp4
课堂代码.zip
第5节Python函数
01_Python基础知识三.pdf
第六章第5节：Python函数(直播).mp4
课后文件.zip
第6节Python面向对象
Python面向对象和模块.pdf
第六章第6节：1本节引导.mp4
第六章第6节：2面向对象编程.mp4
第六章第6节：类和对象.mp4
第六章第7节：Python面向对象与模块(直播).mp4
课堂资料.zip
第7节Python面向对象与模块
01_Python基础知识四.pdf
第六章第7节：Python面向对象与模块(直播).mp4
面向对象与模块课后文件.zip
第8节Python爬虫基础
01_Python爬虫基本原理.pdf
05Python爬虫基本认知课后文件.zip
第六章第8节：Python爬虫基础(直播).mp4
第9节Python爬虫常用库
第六章第9节：本节引导.mp4
07、第七章Python科学计算库
第10节项目实战-电商销售数据分析上
案例电商数据分析.pdf
第七章第10节：项目实战-电商销售数据分析上（直播）.mp4
电商数据分析课后文件.zip
电商销售数据分析课前文件.zip
第11节项目实战-电商销售数据分析下
第七章第11节：项目实操-清洗数据.mp4
第12节项目实战-电商销售数据分析下
案例电商数据分析.pdf
第七章第12节：项目实战-电商销售数据分析下（直播）.mp4
电商数据分析课后文件.zip
电商销售数据分析课前文件.zip
第1节Numpy数据处理
NumPy.pdf
第七章第1节：Numpy数据处理(直播).mp4
课后文件.zip
第2节科学计算库
第七章第2节：科学计算库(002333).mp4
课后文件.zip
第3节pandas数据处理上
第七章第3节：本节引导.mp4
第4节pandas数据处理上
Pandas.pdf
第七章第4节：pandas数据处理上（直播）(002333).mp4
课后文件.zip
第5节pandas数据处理下
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第七章第5节：本节引导.mp4
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第6节pandas数据处理下
Pandas.pdf
第七章第6节：pandas数据处理下（直播）.mp4
课后文件.zip
第7节1031周末答疑
10科学计算库总结.zip
第七章第7节：周末答疑.mp4
第8节项目实战-电影数据分析
Python案例电影数据分析.pdf
第七章第8节：项目实战-电影数据分析（直播）.mp4
电影数据分析课后文件.zip
课前文件.zip
第9节项目实战-电商销售数据分析
第七章第9节：本节引导.mp4
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08、第八章MySQL进阶
08、第八章MySQL进阶.zip
09、第九章Hive进阶
09、第九章Hive进阶.zip
10、第十章tableau高级可视化
10、第十章tableau高级可视化
10、第十章tableau高级可视化
第1节excel常用图形可视化(上)
excel基础图形.pdf
excel基础图形数据源_课上.xlsx
第一十章第1节：excel常用图形可视化(上)（直播）.mp4
可视化概述.pdf
第2节excel常用图形可视化(下)
excel动态图数据源_课上.xlsx
excel进阶.pdf
第一十章第2节：excel常用图形可视化(下).mp4
数据源-课上.xlsx
第3节Tableau可视化基础
1.zip
day03_Tableau基础入门.pdf
dept.zip
emp.xlsx
hive驱动.zip
第一十章第3节：Tableau可视化基础（直播）.mp4
会员留存分析.zip
示例-超市.xlsx
第4节Tableau常用可视化讲解
day04_常用可视化图形讲解.pdf
第一十章第4节：Tableau常用可视化讲解（直播）.mp4
资料包.zip
第5节Tableau高级可视化讲解
day_05_高级可视化讲解.pdf
表情包.zip
第一十章第5节：Tableau高级可视化讲解（直播）.mp4
资料包.zip
第6节Tableauprep（点播）
第一十章第6节：Tableauprep（点播）.mp4
第7节Tableauprep（直播）
day06_PREP.pdf
day06_Tableau_Prep.zip
第一十章第7节：Tableauprep（直播）.mp4
第8节经营分析日报（直播）
day07_经营分析报告-日报-Tableau.pdf
第一十章第8节：经营分析日报（直播）.mp4
电商数据日报.xlsx
学习资料.zip
11、第十一章行业案例分析
11、第十一章行业案例分析
11、第十一章行业案例分析
第10节用户画像
06_用户分析.pdf
06_用户画像.zip
第一十一章第10节：用户画像.mp4
第11节用户行为分析
第一十一章第11节：用户行为分析.mp4
用户行为分析.zip
第12节运营活动评估案例分析
第一十一章第12节：运营活动评估案例分析.mp4
运营活动评估案例分析.zip
第1节战略指标拆解
day1_战略指标拆解.pdf
lesson1战略指标.zip
第一十一章第1节：战略指标拆解.mp4
第2节目标拆解
第一十一章第2节：目标拆解.mp4
第3节数据指标监控案例分析
02：策略指标(1).zip
02_策略指标拆解.pdf
第一十一章第3节：数据指标监控案例分析.mp4
第4节活动推广的业务逻辑
第一十一章第4节：大数据时代背景.mp4
第5节流量分析报告
lesson3流量分析和产品功能分析.pdf
第一十一章第5节：流量分析报告.mp4
流量分析.zip
数据文件.zip
第6节数据分析报告解读
04：数据分析报告.zip
04_数据分析报告.pdf
order_data.zip
paper_data(1).zip
第一十一章第6节：数据分析报告解读.mp4
第7节经营与复盘分析
第一十一章第7节：经营与复盘分析.mp4
第8节经营、复盘分析报告
05：经营与复盘分析.zip
05_经营分析与复盘分析.pdf
第一十一章第8节：经营、复盘分析报告.mp4
第9节用户分析的目的
第一十一章第9节：用户分析的目的.mp4
12、第十二章就业指导
12、第十二章就业指导.zip
13、第十三章方法论算法进阶
13、第十三章方法论算法进阶
13、第十三章方法论算法进阶
第10节时间序列（二）
第一十三章第10节：时间序列（二）.mp4
类别检验与方差分析.pdf
第11节新闻案例（一）
第一十三章第11节：新闻案例（一）.mp4
相关分析与回归分析.pdf
第12节新闻案例（二）
第一十三章第12节：新闻案例（二）.mp4
相关分析与回归分析.pdf
第13节结课典礼
第一十三章第13节：结课典礼.mp4
数据分析30期结课典礼.pdf
数据分析报告解读与面试技巧.pdf
学习资料大礼包.zip
第1节描述性统计分析
第一十二章第1节：数据分析师技能及简历.mp4
第一十三章第1节：描述性统计分析.mp4
数据的分布特征（集中趋势）.pdf
第2节推断统计分析——参数估计
第一十二章第2节：笔试面试注意事项.mp4
第一十三章第2节：推断统计分析——参数估计.mp4
数据的分布特征（离散程度与分布）.pdf
第3节推断统计分析——假设检验
参数估计.pdf
第一十三章第3节：推断统计分析——假设检验.mp4
第4节常用假设检验（一）
单总体区间估计.pdf
第一十三章第4节：常用假设检验（一）.mp4
第5节常用假设检验（二）
第一十三章第5节：常用假设检验（二）.mp4
第6节线性回归
第一十三章第6节：线性回归.mp4
双总体区间估计.pdf
第7节AQI分析与预测
第一十三章第7节：AQI分析与预测.mp4
假设检验.pdf
第8节AQI分析与预测（二）
单总体假设检验.pdf
第一十三章第8节：AQI分析与预测（二）.mp4
第9节时间序列
第一十三章第9节：时间序列.mp4
双总体假设检验.pdf
课程文件目录：V-4062：数据分析高薪培养计划就业班35期 [58.36G]
1–[视频]01Excel常规操作.mp4
10–[视频]11Excel函数由浅入深.mp4
11–[视频]12Excel函数由浅入深.mp4
12–[视频]13Excel函数由浅入深.mp4
13–[视频]14Excel函数由浅入深.mp4
14–[视频]15数据透视表.mp4
15–[视频]16数据透视表.mp4
16–[视频]17数据透视表.mp4
17–[视频]18数据透视表.mp4
18–[视频]19数据透视表.mp4
19–[视频]20数据透视表.mp4
2–[视频]02Excel常规操作.mp4
20–[视频]21数据透视表.mp4
21–[视频]22数据透视表.mp4
22–[视频]23开班典礼.mp4
23–[视频]24excel数据处理技巧.mp4
24–[视频]25excel函数.mp4
25–[视频]26数据透视表及其大屏展示.mp4
26–[视频]27基础图形可视化.mp4
27–[视频]28高级图形可视化.mp4
28–[视频]29电商案例分析.mp4
29–[视频]30MySQL入门.mp4
3–[视频]03Excel常规操作.mp4
30–[视频]31MySQL表连接.mp4
31–[视频]32MySQL高级查询.mp4
32–[视频]33MySQL窗口函数.mp4
33–[视频]34项目实战.mp4
34–[视频]37Windows下安装anaconda.mp4
35–[视频]38云实验平台启动hive环境.mp4
36–[视频]39-1-hive学习引导.mp4
37–[视频]40-2.大数据分析简介.mp4
38–[视频]41-3.走进Hadoop.mp4
39–[视频]42-4.走进Hive.mp4
4–[视频]04Excel常规操作.mp4
40–[视频]43基础语法.mp4
41–[视频]44Hive常用函数-表连接.mp4
42–[视频]45Hive常用函数-表连接.mp4
43–[视频]46常用函数.mp4
44–[视频]47重点练习.mp4
45–[视频]48总结.mp4
46–[视频]49企业经营现状分析体系构建.mp4
47–[视频]50零售营销资源投放策略分析.mp4
48–[视频]51用户精准运营决策体系构建.mp4
49–[视频]52基于类“用户旅程地图”的用户增长策略分析.mp4
5–[视频]06Excel常规操作.mp4
50–[视频]53基于用户行为偏好构建业务增长策略.mp4
51–[视频]54“活动效果如何”的科学答案探索.mp4
52–[视频]55基于PDCA循环的项目复盘策略.mp4
53–[视频]56基于PDCA循环的项目复盘策略.mp4
54–[视频]58Tableau基本图表.mp4
55–[视频]59Tableau高级图表.mp4
56–[视频]60项目实战.mp4
57–[视频]61PowerBI：查询编辑器与建模.mp4
58–[视频]62炫酷图表.mp4
59–[视频]63项目实战.mp4
6–[视频]07Excel常规操作.mp4
60–[视频]64补充注册项目发布帐号注册点播.mp4
61–[视频]65FineReport：传统报表.mp4
62–[视频]67项目实战.mp4
63–[视频]68开启Python大门与Python基础语法.mp4
64–[视频]69Python数据容器.mp4
65–[视频]70python函数与异常处理.mp4
66–[视频]71python面向对象与模块.mp4
67–[视频]72Python可视化matplotlib.mp4
68–[视频]73Python可视化matplotlib.mp4
69–[视频]74NumPy创建多维数组对象及常用操作上.mp4
7–[视频]08Excel函数由浅入深.mp4
70–[视频]75NumPy创建多维数组对象及常用操作下.mp4
71–[视频]77Pandas数据分析二.mp4
72–[视频]78电影数据分析.mp4
8–[视频]09Excel函数由浅入深.mp4
9–[视频]10Excel函数由浅入深.mp4
