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    【快班】老板說服術之玩轉數據展示
    隨報隨學 共13課 ★☆☆
    開課時間 課程周期 難易度
    招生中

    立即報名
    網絡 數據分析 可視化 Excel shiny
    課程介紹
    結果的展現是數據分析及有關產品的最終環節,是直接決定用戶觀感關鍵所在。很多技術流的朋友把什么隨機森林、支持向量機、神經網絡等等各種算法玩得滾瓜爛熟,唯獨忽略了最后最關鍵的地方。土得掉渣的圖表擠滿了不直觀又費解的數據,解釋幾小時都不會讓聽眾明白。時時在老板面前,在客戶面前備受質疑而碰壁,被人砸場子,失敗之余打內心哀嘆“玩技術的還不如玩PPT的”,充滿了挫折感。我們開設本課程的目的就是讓各位朋友告別土氣報表時代,用華麗奪目,變化豐富,直觀高端的各種圖表,昂首挺胸地在聽眾面前充滿自豪感地介紹自己的工作,自信心爆棚,使個人魅力得到200%的發揮!


    本課程中討論的數據分析結果最終載體主要有PPT,網頁,還會使用到Excel,vba,R,包括動畫制作在內的各種R擴展包,這些軟件都可以低成本獲得,學完本課,你可以得心應手地使用這些工具制作出價值6位數以上的專業BI展現軟件才能達到的效果。
    課程大綱
    第一課:數據的可視化——介紹Excel的各種圖表以及實用的場景
    第二課:數據的匯總整理——Excel透視表的使用
    第三課:專業的展示平臺——PPT的介紹,以及PPT與Excel的結合使用
    第四課:PPT的內置圖表SmartArt——SmartArt的基本介紹與應用場景分享
    第五課:外部資源的使用——快速導入外部的多媒體、數據、圖表等
    第六課:PPT的動畫設計——掌握動畫要義與動畫設計法則,如何合理地使用動畫
    第七課:從對象開始,認識PPT的VBA——VBA的基本介紹,VBA對象的介紹與使用方法
    第八課:利用VBA訪問外邊資源——介紹如何訪問并調用本地、網絡的資源
    第九課:插件的力量——PPT中插件的使用與設計
    第十課:R的交互式分享——R的可視化展示包shiny的基本介紹與簡單使用案例
    第十一課:深入了解shiny——如何設計shiny的可視化界面,如何分享shiny制作的網頁
    第十二課:借助JavaScript的力量——介紹R與JavaScript庫結合的包HTMLWidgets
    第十三課:讓你的圖表動起來——animation包的介紹與使用
    授課講師
    何翠儀,中山大學統計學專業畢業,煉數成金專職講師,曾講授《大數據的統計學基礎》《大數據的矩陣計算基礎》《量化投資》《金融時間序列》等課程。主持建設煉數成金的R語言認證題庫系統(即將上線)。
    課程環境
    windows系統
    授課對象
    想提高數據展示能力的學員
    收獲預期
    掌握數據展示的技術
    課程試聽
    課程學費
    學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
    新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
    特別說明如下
    本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
    課程授課方式

    1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

    2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

    3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

    4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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    授課老師

    何翠儀何翠儀
    何翠儀:中山大學統計學專業畢業,煉數成金專職講師,在過去曾講授《大數據的統計學基礎》課程,并負責多門煉數成金數據分析課程的助教工作,參與主持建設煉數成金的R語言認證題庫系統(即將上線)。

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    ◆ Python全棧學習——Python基礎及Web開發(第四期)
    ◆ OpenCV計算機視覺產品實戰(第十期)
    ◆ HBase從入門到精通(第11期)
    ◆ 大數據的矩陣計算基礎(第17期)
    ◆ 股票投資基礎之基本面分析(第六期)
    ◆ 黃金Quant工——量化金融分析師進階(第一期)
    ◆ 面試突擊-數據結構與算法速成(第六期)
    ◆ Oracle SQL Tuning(DSI系列Ⅲ)(第五期)
    ◆ 軟件架構必備基礎(第八期)
    ◆ 知識圖譜實戰(第八期)
    ◆ 突擊pyspark:數據挖掘的力量倍增器(第九期)
    ◆ 測試架構師核心技術(第五期)
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    ◆ 系統運維之基礎服務進階實戰(第五期)
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    ◆ ROS機器人操作系統實戰(第八期)
    ◆ MySQL性能優化最佳實踐(第十期)
    ◆ 深入淺出Git(第九期)
    ◆ Python全棧學習——Python自動化測試(第四期)
    ◆ 股票投資高手武器系列之纏論系統(第六期)
    ◆ OpenAI強化學習實戰(第六期)
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    ◆ PostgreSQL初識與提高(第三期)
    ◆ Python金融業數據化運營實戰(第五期)
    ◆ 大話流式處理系統 Flink 核心原理(第二期)
    ◆ 深度學習框架Tensorflow學習與應用(第十期)
    ◆ 【百萬年薪系列】視覺的盛宴:深度玩轉人臉識別(第七期)
    ◆ zabbix企業級實踐(第七期)
    ◆ python網絡爬蟲應用實戰(第八期)
    ◆ Elastic Stack實戰(第五期)
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