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。

　　分类

　　分类是一种数据挖掘技术，通过确定一组数据所属的类别以实现更准确的预测和分析。分类有时候也称为决策树，是对大型数据集进行分析的利器之一。常用的分类方法有两种：逻辑回归和判别分析(Discriminant Analysis)。

　　逻辑回归适合于因变量为二元变量时。像所有的回归分析一样，逻辑回归是一种预测性分析。逻辑回归用于描述数据并解释一个二元因变量与一个或多个名义、序列、时间间隔或比率独立变量之间的关系。逻辑回归可以回答的问题有：

　　每增加一磅体重和每天吸烟的包数如何影响患肺癌的概率？

　　卡路里摄入、脂肪摄入和年龄是否对心脏病发作有影响？

　　在判别分析中，先验知道两个或多个分组或类别（clusters），然后基于已测量的特征将1个或多个新观测对象分类到一个已知类别中去。判别分析在每个类别下分别对预测变量X的分布进行建模，然后使用贝叶斯定理将这些变量转换为给定X值的对应类别的概率估计。这些模型可以是线性的或者二次方的：

　　线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)为每个观测值计算“判别分数”来判断它应该属于哪个类别。判别分数是通过寻找自变量的线性组合得到的。它假设每个类别中的观测值都来自于多元高斯分布，并且预测变量的协方差在响应变量Y的所有k个水平上都相同。

　　二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis)提供了一个替代方法。与线性判别分析一样，二次判别分析假设每个Y类别的观察值都来自于高斯分布。然后，与线性判别分析不同的是，二次判别分析假设每个类都有自己的协方差矩阵。换句话说，预测变量并未假设在Y中的所有k个水平上都具有共同的方差