慕课实战-构建数据分析工程师能力模型是一个针对数据分析工程师的实战课程，通过八大企业级项目实战案例，帮助学员全面提升数据分析能力。以下是关于这个课程的一些详细介绍：
1. 课程目标：本课程旨在帮助学员掌握数据分析工程师所需的核心技能和知识，包括数据采集、处理、分析、可视化等方面的技能，同时培养学员解决实际问题的能力。
2. 课程内容：本课程包括八大企业级项目实战案例，涵盖了不同行业和领域的数据分析场景。每个项目都由浅入深，逐步提高难度，帮助学员逐步提升数据分析能力。具体项目包括：
* 项目一：电商行业用户行为分析
* 项目二：金融行业风险评估
* 项目三：医疗行业数据挖掘
* 项目四：物流行业运输优化
* 项目五：社交网络用户画像分析
* 项目六：广告投放效果评估
* 项目七：企业运营数据分析
* 项目八：数据安全与隐私保护
每个项目都涉及到具体的业务场景和数据分析问题，需要学员运用所学的知识和技能进行分析和解决。在课程中，学员将学习如何使用数据分析工具和软件，如Excel、Python、R等，进行数据采集、处理、分析和可视化等操作。
3. 实践环节：本课程注重实践操作，学员将在导师的指导下完成每个项目的实战操作。学员需要独立思考和分析问题，运用所学知识进行数据分析和建模，并撰写项目报告和演示文档。通过实践环节，学员可以加深对理论知识的理解，提高解决实际问题的能力。
4. 课程收获：完成本课程后，学员将掌握数据分析工程师所需的核心技能和知识，并能够运用所学知识解决实际问题的能力。学员将获得企业级项目的实战经验，为今后的工作打下坚实的基础。同时，学员还将获得结业证书和就业指导服务。
总之，慕课实战-构建数据分析工程师能力模型是一个非常实用的课程，通过八大企业级项目实战案例，帮助学员全面提升数据分析能力。学员将学习到数据分析的核心技能和知识，并获得实践经验，为今后的工作打下坚实的基础。
课程截图：
慕课实战-构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目
├──{1}–第1章数据分析实战-前奏
| ├──[1.1]–1-1数据分析课程导学.mp4 12.86M
| ├──[1.2]–1-2数据分析工程师的进阶指南.mp4 38.26M
| └──[1.3]–1-3课程的核心目标.mp4 43.88M
├──{2}–第2章数据分析必备技能-开始
| ├──[2.10]–2-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4 117.27M
| ├──[2.11]–2-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4 78.25M
| ├──[2.12]–2-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4 87.10M
| ├──[2.13]–2-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4 121.10M
| ├──[2.1]–2-1数据分析报告的关键组成部分.mp4 113.79M
| ├──[2.2]–2-2如何构建企业级数据分析报告？.mp4 94.19M
| ├──[2.3]–2-3Python还可以这样用（中高级）.mp4 84.70M
| ├──[2.4]–2-4快速处理数据不二选择-NumPy.mp4 44.76M
| ├──[2.5]–2-5数据探索工具-Pandas.mp4 88.91M
| ├──[2.6]–2-6高效处理带有时间序列数据（一）.mp4 93.11M
| ├──[2.7]–2-7高效处理带有时间序列数据（二）.mp4 85.55M
| └──[2.8]–2-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4 103.39M
├──{3}–第3章数据分析思维拓展-间奏一
| ├──[3.10]–3-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4 59.20M
| ├──[3.11]–3-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4 78.30M
| ├──[3.12]–3-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4 21.24M
| ├──[3.13]–3-13推荐系统中的用户画像.mp4 28.83M
| ├──[3.1]–3-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4 58.54M
| ├──[3.2]–3-2时间序列分析思路与应用场景.mp4 73.01M
| ├──[3.3]–3-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4 135.86M
| ├──[3.4]–3-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4 46.24M
| ├──[3.5]–3-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4 38.02M
| ├──[3.7]–3-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4 28.93M
| └──[3.9]–3-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4 50.17M
├──{4}–第4章数据分析算法应用-间奏二
| ├──[4.10]–4-10预测服装厂员工生产效率–神经网络（一）.mp4 78.82M
| ├──[4.11]–4-11预测服装厂员工生产效率–神经网络（二）.mp4 53.86M
| ├──[4.1]–4-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4 72.92M
| ├──[4.2]–4-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4 91.65M
| ├──[4.4]–4-4信用卡客户贷款违约预测实战–使用决策树（二）.mp4 67.88M
| ├──[4.5]–4-5kmeans无监督聚类的强大.mp4 69.34M
| ├──[4.6]–4-6红楼梦文本聚类实战–使用kmeans.mp4 116.57M
| ├──[4.7]–4-7关联规则分析应用.mp4 48.33M
| ├──[4.8]–4-8经典模型支持向量积.mp4 42.65M
| └──[4.9]–4-9超强拟合能力的神经网络.mp4 58.47M
├──{5}–第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌
| ├──[5.1]–5-1如何提出分析问题？.mp4 36.68M
| ├──[5.2]–5-2数据获取和数据预处理.mp4 128.29M
| ├──[5.3]–5-3掌握流量和转化指标.mp4 80.45M
| ├──[5.4]–5-4用户行为路径分析应用.mp4 76.11M
| ├──[5.5]–5-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4 114.95M
| ├──[5.6]–5-6用户消费习惯分析及应对方式.mp4 129.68M
| ├──[5.7]–5-7从商品相关性中挖掘可用信息.mp4 98.02M
| ├──[5.8]–5-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4 71.19M
| └──[5.9]–5-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4 57.54M
├──{6}–第6章数据挖掘模型应用-主歌一
| ├──[6.1]–6-1问题理解与评估指标.mp4 125.33M
| ├──[6.2]–6-2数据探索性分析（EDA）.mp4 23.93M
| ├──[6.3]–6-3特征工程的重要性.mp4 66.77M
| ├──[6.4]–6-4如何选择合适的模型？.mp4 69.38M
| └──[6.5]–6-5进行模型高阶实践.mp4 69.94M
├──{7}–第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二
| ├──[7.1]–7-1实战案例准备工作.mp4 5.82M
| ├──[7.2]–7-2数据获取和数据预处理.mp4.mp4 22.93M
| ├──[7.3]–7-3用户行为数据分析和可视化.mp4 55.77M
| ├──[7.4]–7-4滑窗法扩充训练集数据.mp4 105.99M
| ├──[7.5]–7-5构建描述用户的特征.mp4 97.53M
| ├──[7.6]–7-6构建描述拍客的特征.mp4 73.53M
| ├──[7.7]–7-7选择有价值的特征.mp4 70.75M
| ├──[7.8]–7-8使用树模型三剑客.mp4 101.25M
| └──[7.9]–7-9构建模型差异性进行融合.mp4 113.83M
├──{8}–第8章总结与展望-尾曲
| ├──[8.1]–8-1整章课程回顾.mp4 19.82M
| ├──[8.2]–8-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4 49.44M
| ├──[8.3]–8-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4 31.95M
| └──[8.4]–8-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4 32.84M
└──资料
| ├──慕课数据分析中级项目数据
| | ├──第二章
| | ├──第七章
| | ├──第三章
| | ├──第四章
| | └──第五章
| └──Projects-master.zip 8.17M