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深圳博為峰大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班

深圳博為峰大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班

授課機(jī)構(gòu): 深圳博為峰教育

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課程介紹

發(fā)布日期:2024-12-23

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深圳大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班
 

深圳大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班,在深圳學(xué)大數(shù)據(jù)分析推薦s在博為峰教育。博為峰大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程通過線上線下、直播錄播與平臺結(jié)合的方式,讓您在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)算法上獲得全面提升:從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析理論方法到需備的數(shù)據(jù)分析算法,再到流行的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及基于Python的數(shù)據(jù)分析語言,直至?xí)r下熱門的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

超全棧開發(fā)工程師具有非常深厚扎實(shí)的軟件開發(fā)基礎(chǔ),可以持續(xù)進(jìn)階自己的技術(shù)能力、不斷拓展自己的職業(yè)方
向,不管是技術(shù)線、管理線,甚至是業(yè)務(wù)線,相信都能游刃有余。


—— 大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析師的含義——



  • 培養(yǎng)目標(biāo) 什么是大數(shù)據(jù)分析 icon

    隨著大數(shù)據(jù)(BIG DATA)時(shí)代的來臨,數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值利用,逐漸成為企業(yè)和資本爭相追捧的焦點(diǎn)。商業(yè)大數(shù)據(jù)分析,是指通過技術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具對規(guī)模巨大的商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,洞悉用戶屬性特征和行為習(xí)慣,挖掘用戶個(gè)性化需求,預(yù)測業(yè)務(wù)狀況,改進(jìn)決策流程,并通過自動(dòng)化流程實(shí)現(xiàn)用戶交互。

  • 就業(yè)方向 數(shù)據(jù)分析師含義 icon

    數(shù)據(jù)分析師是指專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、 分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示,"數(shù)據(jù)分析師就是一群玩數(shù)據(jù)的人,玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。


——深圳大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪家機(jī)構(gòu)好,博為峰教學(xué)特點(diǎn) ——


01
學(xué)掌門

學(xué)掌門(Atstudy.com)是博為峰旗下的在線IT職業(yè)教育平臺,目前已推出眾多內(nèi)容優(yōu)質(zhì)、生動(dòng)實(shí)用 的各類IT培訓(xùn)課程,利用在線學(xué)習(xí)的便捷性,著重加 強(qiáng)IT項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)技能,結(jié)合在線答疑、實(shí)時(shí)筆記、在線 題庫及考試等教學(xué)輔助功能,滿足學(xué)習(xí)者從零基礎(chǔ)起 步直至IT崗位的技能所需,以匹配個(gè)人提升或企 業(yè)用人需求。Atstudy個(gè)性化的教學(xué)和學(xué)習(xí)形式,有助 于實(shí)現(xiàn)真正意義上的因材施教效果。

02
博為峰

博為峰,全稱上海博為峰軟件技術(shù)股份有限公司,成 立于2004年,是*IT職業(yè)人才培訓(xùn)領(lǐng)域的先行者,公司 總部位于上海,在北京、廣州、深圳、成都、南京、西 安、武漢、杭州、重慶、濟(jì)南、合肥、蘇州、長沙、南 昌、石家莊、鄭州、昆山等地均設(shè)有校區(qū)和分支服務(wù)機(jī) 構(gòu)。2016年4月,博為峰在新三板掛牌上市(股票代碼: 836392,2020年4月入選創(chuàng)新層),成為備受矚目的創(chuàng)新 型IT企業(yè)

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  • 深圳數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就業(yè)
    深圳數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就業(yè)班,該課程學(xué)員不論您是應(yīng)/往屆畢業(yè)生還是在職上班族,無論您是否計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)畢業(yè),參加學(xué)掌門【超全棧開發(fā)就業(yè)培 訓(xùn)】,我們都將幫您奠定堅(jiān)實(shí)的職業(yè)基礎(chǔ),助您踏入發(fā)展前景廣闊的超全棧開發(fā)領(lǐng)域,加上持續(xù)不斷的努力,相信 您將得到更好的職位、更高的待遇、更快的晉升,直至實(shí)現(xiàn)您的夢想。


—— 深圳大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪家機(jī)構(gòu)好?博為峰的六大教學(xué)服務(wù) ——
教學(xué)定制 01
入學(xué)一對一能力評估,定制個(gè)人專屬學(xué)習(xí)方案
教學(xué)力量 02
講師均為各行業(yè)大咖、人士,技術(shù)過硬,講課生趣
教學(xué)平臺 03
支持手機(jī)端/PC端同步學(xué)習(xí),隨時(shí)隨地,學(xué)習(xí)方便快捷
教學(xué)實(shí)戰(zhàn) 04
注重實(shí)踐能力的培訓(xùn),演練多個(gè)企業(yè)級真實(shí)項(xiàng)目,切實(shí)提高學(xué)員的職場競爭力
教學(xué)模式 05
直播+錄播+作業(yè)打卡,支持錄播反復(fù)學(xué)習(xí),項(xiàng)目式、小組PK式多學(xué)習(xí)模式
教學(xué)方法 06
課前準(zhǔn)備、課前復(fù)習(xí)、課程引入、課程講解、課程總結(jié)、課后測驗(yàn)、課后作業(yè)


—— 深圳大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班課程大綱 ——


課程大綱課題名稱課程內(nèi)容
前導(dǎo)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)分析入門

1、數(shù)據(jù)分析入門 2、數(shù)據(jù)分析的意義

3、數(shù)據(jù)分析的流程控制 4、數(shù)據(jù)分析的思路與方法

邏輯為先—XMIND

1、xmind簡介與基本使用 2、學(xué)習(xí)方法課堂案例

3、滴答拼車實(shí)戰(zhàn)演練 4、其他思維導(dǎo)圖介紹

專業(yè)展現(xiàn)—PPT

1、專業(yè)展現(xiàn)——PPT 2、基本簡介

3、幾個(gè)不得不說的真相 4、經(jīng)驗(yàn)分享

5、實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫

數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置

1、Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測試

2、Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測試

3、Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測試

4、MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝、配置與環(huán)璄測試

5、SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試

6、SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試

7、Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測試

Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會(huì)

1、虛擬機(jī)的安裝配置 2、虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置

3、安裝Linux 4、利用SSH連結(jié)Linux

5、Linux基礎(chǔ)命令 6、Linux系統(tǒng)管理

數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎(chǔ)

1、python課程的目的 2、使用JupyterLab

3、python數(shù)據(jù)類型 4、元組、列表、字典

5、python分支結(jié)構(gòu) 6、python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)

7、pthon循環(huán)結(jié)構(gòu) 8、python面向過程函數(shù)操作

9、python面向?qū)ο?/p>

問題定義與數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程

1、問題界定 2、問題拆分 3、指標(biāo)確定

4、數(shù)據(jù)收集 5、報(bào)告方案 6、趨勢預(yù)測

7、數(shù)據(jù)分析 8、趨勢預(yù)測 9、報(bào)告方案

問題的定義

1、邊界:明確問題的邊界

2、邏輯:確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯

3、定性分析與定量分析

分析問題的模型

基于經(jīng)典的模型

1、5W2H

2、SWORT

3、4P管理模型

4、CATWOE

5、STAR原則、波士頓5力模型

基于業(yè)務(wù)的模型

1、用戶畫像

2、 銷售影響因素

3、市場變化因素

4、AARRR流量模型

5、金定塔思考方法

數(shù)據(jù)清洗與處理

1、數(shù)據(jù)科學(xué)過程 2、數(shù)據(jù)清洗定義

3、數(shù)據(jù)清洗任務(wù) 4、數(shù)據(jù)清洗流程

5、數(shù)據(jù)清洗環(huán)境 6、數(shù)據(jù)清洗實(shí)例說明

7、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 8、數(shù)據(jù)格式與編碼

9、數(shù)據(jù)清洗常用工具 10、數(shù)據(jù)清洗基本技術(shù)方法

11、數(shù)據(jù)抽取 12、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載

內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取

1、產(chǎn)品數(shù)據(jù) 2、用戶數(shù)據(jù)

3、行為數(shù)據(jù) 4、訂單數(shù)據(jù)

外部公開數(shù)據(jù)

1、開放網(wǎng)站 2、政務(wù)公開數(shù)據(jù)

3、數(shù)據(jù)科學(xué)競賽 4、數(shù)據(jù)交易平臺

5、行業(yè)報(bào)告 6、指數(shù)平臺

Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取

1、財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)抓取 2、投資數(shù)據(jù)抓取

3、房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓取 4、輿情數(shù)據(jù)抓取

5、娛樂數(shù)據(jù)抓取 6、新媒體數(shù)據(jù)抓取

數(shù)據(jù)查詢與提取 SQL基礎(chǔ)操作

1、建庫 2、建表

3、建約束 4、創(chuàng)建索引

5、添加、刪除、修改數(shù)據(jù)

利用SQL完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理

1、缺失值處理:對缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

2、重復(fù)值處理:重復(fù)值的判斷與刪除

3、異常值處理:清除不必要的空格和異常數(shù)據(jù)

利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢

1、利用SQL進(jìn)行簡單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢

2、利用SQL完成復(fù)雜條件查詢

3、利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢

4、利用嵌套子查詢完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

SQL分析

1、聚合、分組、排序 2、函數(shù)

3、行列轉(zhuǎn)換 4、視圖與存儲(chǔ)過程

業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢及查詢

2、結(jié)果縱向融合

3、?常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建

4、應(yīng)??查詢處理復(fù)雜業(yè)務(wù)

數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

1、計(jì)算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì) 2、導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運(yùn)算法則

3、積分的概念和運(yùn)算法則

4、冪級數(shù)、泰勒級數(shù)、傅里葉級數(shù)、傅里葉變換

5、向量的概念和運(yùn)算

6、矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值

7、行列式的計(jì)算和性質(zhì) 8、凸優(yōu)化

Python數(shù)據(jù)分析 基于Numpy庫的Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算

1、創(chuàng)建數(shù)組 2、切片索引

3、數(shù)組操作 4、字符串函數(shù)

5、數(shù)學(xué)函數(shù) 6、統(tǒng)計(jì)函數(shù)

基于Pandas庫的Python數(shù)據(jù)處理與分析

1、直方圖:探索變量的分布規(guī)律 2、條形圖:展示數(shù)值變量的集中趨勢

3、散點(diǎn)圖:表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律 4、箱線圖:表示數(shù)據(jù)分散性,中位數(shù)

5、提琴圖:分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度 6、回歸圖:尋找數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系

7、熱力圖:表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低

大數(shù)據(jù)分析 HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺搭建

1、大數(shù)據(jù)概述

2、?數(shù)據(jù)集群 Hadoop 架構(gòu)

3、Hive開發(fā)環(huán)璄搭建

HIVE與MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)交換

1、從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

1、Hive數(shù)倉

2、HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語法

HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

1、從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

1、分區(qū)表 2、分桶表

3、關(guān)聯(lián)表 4、數(shù)據(jù)查詢

HQL海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化

1、常?內(nèi)置函數(shù)及開窗函數(shù)

2、特殊類型數(shù)組查詢?式

3、HQL 查詢語句優(yōu)化技巧

建模與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘與分析算法

1、描述統(tǒng)計(jì) 2、相關(guān)分析

3、判別分析 4、方差分析

5、時(shí)間序列分析 6、主成分分析

7、信度分析 8、因子分析

9、回歸分析 10、對應(yīng)分析

11、列聯(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS

1、從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢

1、課程規(guī)劃與簡介 2、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期

3、簡單的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 4、用Modeler試手挖掘流程

5、數(shù)據(jù)挖掘的知識類型 6、商業(yè)分析基礎(chǔ)簡介

7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對應(yīng)分析

11、列聯(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據(jù)挖掘工具SAS

1、SAS概述:SAS簡介與教育版安裝 2、SAS概述:教育版基本使用

3、SAS編程基礎(chǔ) 4、SAS編程基礎(chǔ)7-循環(huán)

5、SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并 6、SAS數(shù)據(jù)集操作2-排序與對比

7、SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選 8、練習(xí)-斐波那契數(shù)列

9、練習(xí)-百元百雞問題

人工智能預(yù)測算法 人工智能實(shí)戰(zhàn)預(yù)測數(shù)據(jù)算法

1、機(jī)器學(xué)習(xí)入門 2、sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫

3、預(yù)測算法原理與使用場景 4、算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置

5、特征選擇、特征工程 6、回歸預(yù)測模型實(shí)戰(zhàn)

7. 分類預(yù)測試模型實(shí)戰(zhàn) 8. 聚類模型實(shí)戰(zhàn)

9、集成學(xué)習(xí) 10、模型優(yōu)化

可視化商業(yè)報(bào)告撰寫 商業(yè)智能與可視化分析實(shí)戰(zhàn)

案例-1:BI電商數(shù)據(jù)市場分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

案例-2:BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

案例-3:BI可視化關(guān)于公司運(yùn)營情況的相關(guān)分析

案例-4:基于Tableau的客戶主題對客戶進(jìn)行合理分群

案例-5:基于Tableau的營銷主題分析如何衡量媒體的營銷價(jià)值

案例-6:基于Tableau的保公司索賠情況分析

數(shù)據(jù)可視化報(bào)告撰寫

1、數(shù)據(jù)可視化的概念 2、 數(shù)據(jù)可視化的意義

3、 數(shù)據(jù)可視化的對比 4、 數(shù)據(jù)可視化的分類

5、數(shù)據(jù)可視化圖表舉例 6、 數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用領(lǐng)域

7、數(shù)據(jù)可視化步驟 8、 數(shù)據(jù)可視化工具梯度

9、圖表呈現(xiàn)流程 10、數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫

實(shí)戰(zhàn):O2O電商平臺功能優(yōu)化效果評估及可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫

1、了解電商業(yè)務(wù)背景

2、以客戶分析為應(yīng)用場景,對數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清洗、分析及模型建立

3、以貨品分析為應(yīng)用場景,針對品類銷售及商品銷售進(jìn)行分析

4、以流量分析為應(yīng)用場景,針對流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析

5、根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析

6、將分析結(jié)果及建議制成報(bào)告進(jìn)行發(fā)布

商業(yè)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)01:電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02:電商用戶行為與營銷模型實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03:金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04:展會(huì)電話邀約項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)05:零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析


—— 深圳大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪家機(jī)構(gòu)好?博為峰教學(xué) ——


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胡浩

3年數(shù)據(jù)分析行業(yè)開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn),2年數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘講師教學(xué)經(jīng)驗(yàn),全棧開發(fā)工程師,C、C++,大前端技術(shù),手機(jī)開發(fā)等領(lǐng)域均有所涉獵。尤其擅長復(fù)雜場景下的數(shù)據(jù)處理工作,精通Python爬蟲及各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法,近年來專注于 Python,數(shù)據(jù)分析方向的教學(xué)與研究工作。教學(xué)深入淺出,擅長把復(fù)雜的問題通過生動(dòng)的示例淺顯的表達(dá)出來。授課過程中靈活穿插企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目案例結(jié)合學(xué)生實(shí)際認(rèn)知能力進(jìn)行場景教學(xué),教學(xué)風(fēng)格輕松,能夠和學(xué)員打成一片,深受學(xué)員歡迎。
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張瑋

*在線教育機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)分析講師,微軟數(shù)據(jù)分析,曾留學(xué)于日本, (國內(nèi)從事數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的公司) 數(shù)據(jù)分析師,擅長于使用Excel/Power BI/Tableau/SPSS/SAS等可視化、數(shù)據(jù)分析挖掘工具,具有扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。專注于個(gè)人金融與新零售領(lǐng)域的數(shù)字化、客戶智能與風(fēng)險(xiǎn)智能與 商業(yè)智能BI 可視化方向 ,近年來開始接觸并實(shí)做于Scratch 與 Python 青少兒編程領(lǐng)域的教學(xué)與研究工作。教學(xué)細(xì)致、耐心,親和力強(qiáng)。教學(xué)過程擅長與學(xué)員進(jìn)行互動(dòng),能夠通過了解學(xué)生的學(xué)習(xí)信息,機(jī)智地關(guān)注教學(xué)生成,適時(shí)地進(jìn)行反饋評價(jià),智慧地調(diào)控教學(xué)過程,實(shí)現(xiàn)教與學(xué)的和諧統(tǒng)一。



學(xué)員評價(jià)ASK list

  • 龐**評價(jià):行業(yè)前景不錯(cuò),今天實(shí)地察看了下蠻正規(guī)的,上課老師講課很認(rèn)真,通俗易懂,課后學(xué)生都在復(fù)習(xí)還有問老師問題的,老師也比較耐心,看了很多就業(yè)的信息,也跟咨詢師溝通了下,個(gè)人感覺比較靠譜,回家跟家人商量下,決定報(bào)班學(xué)習(xí)!
    手機(jī)號碼: 180****2218   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 程**評價(jià):老師很敬業(yè),盡心盡責(zé),也很有耐心,講的通俗易懂,需要好好學(xué)習(xí)
    手機(jī)號碼: 181****8173   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 吳**評價(jià):老師講得非常仔細(xì),老師很認(rèn)真對所有往屆同學(xué)容易犯的錯(cuò)誤都有做重點(diǎn)講解,每個(gè)定理都用通俗易懂的方式加以證明
    手機(jī)號碼: 184****2013   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 未**評價(jià):老師的上課風(fēng)格很喜歡,授課內(nèi)容也很不錯(cuò),自己也學(xué)到了很多知識。。。比心。。。
    手機(jī)號碼: 188****8152   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 李**評價(jià):老師的課程講得挺好,思路很清晰,很多都是工作中很實(shí)用的技巧,不僅教我怎么用,還講原理為什么這樣用,助教服務(wù)也不錯(cuò)!
    手機(jī)號碼: 158****2440   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 邱**評價(jià):有個(gè)親戚前幾年在這邊學(xué)完找到了工作,而且工作之后薪資也挺高的,前景也不錯(cuò)。本人因?yàn)閷ψ约簩诘膶I(yè)工作不感興趣,之后我也在這里報(bào)了課,現(xiàn)在剛在這完課,感覺收獲很大,起初因?yàn)橄矚git動(dòng)了學(xué)習(xí)軟件測試的念頭,對比很多家,覺得這里的性價(jià)比和課程安排也是*好,這里的老師也都很專業(yè),在學(xué)習(xí)的這段時(shí)間內(nèi)也結(jié)交了很多熱愛it的朋友 ,收獲很多,算是學(xué)有所成。
    手機(jī)號碼: 130****1697   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 未**評價(jià):老師都很熱情,也很好交流,看了一下環(huán)境和上課的教室,有不少小伙伴都在這里上課,授課老師也很專業(yè),也看了一下他們的就業(yè)榜,不少人學(xué)成后就業(yè)的企業(yè)都不錯(cuò)呢,重點(diǎn)和老師聊了下行業(yè)和學(xué)習(xí)流程,畢竟自己沒有接觸過IT,不知道接受程度怎么樣,經(jīng)過老師介紹后,了解到他們的課程是針對0基礎(chǔ)的,從基礎(chǔ)開始講,也會(huì)有專門的老師答疑,自己學(xué)習(xí)的自信心更足了!
    手機(jī)號碼: 134****4646   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 未**評價(jià):課程里面講的都是些干貨,都是能夠在實(shí)際項(xiàng)目中用上的知識,贊贊贊~~~~期待檸檬班更多課程~~~
    手機(jī)號碼: 185****8274   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 鞠**評價(jià):老師講的真好!通俗易懂,我們學(xué)到了postman全局變量和環(huán)境變量的有關(guān)內(nèi)容!
    手機(jī)號碼: 147****1975   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23
  • 薈**評價(jià):之前學(xué)習(xí)過Java語言,一 直沒有找到工作 ,來到博為峰后 ,老師的講課將我原來那些不懂的知識深化講解,我的能力也提升了不少,畢業(yè)后終于找到了適合的工作,感謝各位老師的教導(dǎo)。
    手機(jī)號碼: 159****6144   評價(jià)時(shí)間: 2024-12-23

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