达内教育目前开设Java，JAVA大数据，软件测试，Python，室内设计，UI设计，网页设计，Linux云计算，Web前端，VR，影视后期，新媒体运营，淘宝美工，网络营销，电商等课程，为IT企业提供全面的人才服务，并为全行业提供应用型人才

　　达内数据分析与挖掘课程师项目制课程，以项目实战的方式让学员学习知识技能，课程主要包含四个阶段的内容:

　　阶段：是商业智能。本阶段设置13个实战项目案例，让学员建立数据分析思维、掌握常用数据分析方法梳理企业业务线、建立指标体系、掌握企业核心指标监控看板的制作原则及流程、掌握POWERBI及TABLEAU敏捷B工具；

　　第二阶段：是数据获取。本阶段设置数据定时抽取实战项目案例，让学员熟练提取业务数据进行统计分析、熟练提取数仓数据进行数据挖掘、掌握SQL及HQL数据查询语言、了解数据治理及ETL理论基础；

　　第三阶段：是PYTHON。本阶段设置2个实战项目案例，让学员利用PYTHON处理复杂业务数据、掌握NUMPY/PANDAS/MATPLOTLIB数据运算/处理/可视化工具包；

　　第四阶段：是机器学习。阶段设置5个实战项目案例，让学员准确定义量化业务指标、掌握业务问题转化数据问题、掌握ABTEST底层逻辑、通过ABTEST实现产品迭代优化解决工作中预测类问题、掌握常用的机器学习算法。

　　达内数据分析学习时间：

　　上课周期2个月，上课方式是线下脱产，上课时间是周一至周五9:00~17:00。

　　达内数据分析与挖掘课程中实战项目的优势是什么？

　　总监级讲师手把手亲自带领学员进行项目全流程实战，每一个项目从业务逻辑到技术底层原理讲解地非常透彻，就业后与工作岗位需求无缝衔接。其项目优势主要有三点:

　　1、大型商业项目全场景实战:从项目管理流程及分析-营销数据分析决策-日常指标监控-销售数据看板-ABTEST流程及结果分析-用户运营分析决策全场景覆盖；

　　2、技术栈全行业通用：每个项目涉及到的核心技术点可以复用到全行业，如教育、医疗、电商、短视频、餐饮、通信、新零售等热门行业；

　　3、业务解决方案全行业项目通用：30+热门技术解决方案，解决主流企业数据分析常见业务难题。

　　线性回归

　　在统计学中，线性回归是一种通过拟合因变量(dependent)和自变量(independent variable)之间较佳线性关系来预测目标变量的方法。较佳拟合是通过确保每个实际观察点到拟合形状的距离之和尽可能小而完成的。较佳拟合指的是没有其他形状可以产生更小的误差了。线性回归的两种主要类型是：简单线性回归(Simple Linear Regression)和多元线性回归(Multiple Linear Regression)。简单线性回归使用单一的自变量，通过拟合出较佳的线性关系来预测因变量。而多元线性回归使用多个自变量，拟合出较佳的线性关系来预测因变量。

　　选择任意两个你日常生活中使用的相关的东西。比如，我有过去3年中自己每月开支、每月收入、每月旅行次数的数据，现在我想回答下列问题：

　　明年我每月的开支会是多少？

　　哪个因素（每月收入还是每月旅行次数）在决定我的每月开支时更重要？

　　每月收入、每月旅行次数是如何与每月支出相关的？