人工智能数据分析
就业实战班
2026 招生简章
大模型时代「高薪快车道」：0 基础入行 AI 数据分析，3-6 个月拿 offer，起薪 10K-20K！
一，项目介绍
在大模型与产业数字化深度融合的时代 ，AI + 数据分析已成为企业核心竞争力。本实战班以企业真实岗位需求为导向，采用“技能精讲 + 项目实战 + 就业辅导”三位一体模式.
零基础入行：无需数学 / 编程基础，不限专业，转行 / 应届生友好，帮助学员快速掌握 AI 数据分析核心能力，实现高薪就业、转行晋升.
政策扶持：数字经济上升为国家战略，AI + 数据分析人才缺口超 200 万.
企业疯抢：90% 互联网、金融、电商企业急需“会 AI 的分析师”，岗位供需比 1:15 .
高薪稳定：比传统岗位起薪高 30%，工作 3 年薪资翻倍，越沉淀越吃香.
二．培养目标
掌握 Python、SQL、数据可视化、机器学习、大模型应用等全栈技能（能独立完成「数据提取→清洗→建模→AI 赋能→决策输出」全流程）
独立完成企业级 AI 数据分析项目，
胜任数据分析师、AI 数据分析师、商业分析师、数据运营等热门岗位（精通 P 建立 PyCharm 开发规范，夯实 Python 底层语法，具备处理原始数据的能力， 大模型应用，适配多行业岗位需求）
具备业务理解、数据建模、报告输出、职场沟通等综合素质.
三．招生对象
零基础转行人士、应届 / 往届毕业生 (想避开就业内卷，入行高增长赛道)
职场转型者：运营 / 行政 / 财务 / 市场等岗位（想转技术岗拿高薪)
技能提升者：计算机 / 统计 / 经管等专业 (想叠加 AI 技能增强竞争力)
创业者 / 管理者 (想通过数据决策提升业务效率，降低试错成本)
注：大专及以上学历（优秀者可放宽），会基本电脑操作，有强烈就业意愿即可报名！
四. 报名条件
大专及以上学历（优秀者可放宽）
具备基本电脑操作能力
有强烈学习意愿与就业目标，能保证学习时间
五. 核心优势
六：收费标准
人工智能训练师三级老学员专属价 : 12999 元
标准价：14,999 元 ，含人工智能训练师三级证书费用（符合补贴条件可享政府补贴）
高额补贴：
市补贴 2600+区补贴1000+市工会补贴 800
符合浦东户籍或浦东社保额外 800
七：就业保障
承诺为乙方（学员）提供就业指导服务 ，包括但不限于 ：简历优化、模拟面试、 岗位内推、薪资谈判辅导。
就业标准：学员获得数据分析/商业分析/数据运营相关岗位录用， 月薪不低于人民币捌仟元整 (¥8,000.00）， 目标薪资为人民币壹万贰仟元整 (¥12,000.00）。
退费机制： 自结课之日起 6 个月内未达成， 甲方退还乙方已缴纳学费的 70%
除外条款： 因学员个人原因（拒绝面试、提供虚假材料、主动放弃就业机会等）导致未就业 ，不适用退费条款。
八：课程内容
课程时长为：脱产 4 周学习
数据分析与机器学习
四周强化训练营课程大纲
第一周：数据分析基础与工具实战
Day 1：Python 编程基础与数据结构
一、学习目标
掌握 Python 基础语法
能独立完成数据处理脚本
理解数据结构在数据分析中的应用
二、课程内容
Python 基础语法
– 变量与数据类型（int / float / str / bool）
– 运算符与表达式
控制结构
– 条件判断（if / elif / else）
– 循环结构（for / while）
常用数据结构
– 列表（list）
– 字典（dict）
– 元组（tuple）
– 集合（set）
函数与异常处理
– 函数定义与调用
– try / except 异常捕获
文件操作
– CSV 文件读取
– JSON 数据解析
三、实战任务
编写数据清洗脚本
批量处理结构化数据
四、阶段产出
完成一个完整的数据处理程序
Day 2 ：Pandas 数据分析进阶实战
一、学习目标
熟练使用 Pandas 进行数据清洗与分析
掌握数据聚合与透视分析
二、课程内容
Pandas 基础巩固
– DataFrame 结构理解
– 数据筛选与切片
数据清洗
– 缺失值处理
– 重复值处理
– 异常值检测
数据聚合分析
– groupby 操作
– pivot_table 透视表
时间序列数据处理
实战案例：Vintage 分析表制作
三、阶段产出
完整数据分析报告（含代码与结论）
Day 3：数据可视化与商业表达
一、学习目标
掌握数据可视化原则
能制作商业级 Dashboard
二、课程内容
Python 可视化
– Matplotlib
– Seaborn
可视化表达逻辑
– 图表类型选择
– 数据故事构建
商业 BI 工具实操
– Tableau 报表制作
– Power BI 仪表盘设计
数据汇报结构设计
三、阶段产出
完整可视化 Dashboard
5 分钟数据汇报演示
Day4：SQL 数据查询与数据库分析
一、学习目标
掌握复杂 SQL 查询能力
理解业务数据库结构
二、课程内容
SQL 基础语句
– SELECT / WHERE / ORDER BY
– INSERT / UPDATE / DELETE
多表连接
– INNER JOIN
– LEFT JOIN
– RIGHT JOIN
分组与聚合
– GROUP BY
– HAVING
窗口函数
– ROW_NUMBER()
– RANK()
– SUM() OVER()
三、阶段产出
完成 10 道业务 SQL 题目
Day 5：Excel 商业分析与汇报
一、学习目标
熟练使用 Excel 完成企业分析报表
二、课程内容
常用函数
– VLOOKUP / XLOOKUP
– IF / SUMIFS
数据透视表
图表与可视化
自动化报表制作
商业汇报结构设计
三、阶段产出
企业级可视化报表
第二周：机器学习建模基础
Day 6：统计分析与 A/B 测试
描述性统计
假设检验（t 检验、卡方检验）
置信区间
A/B 测试设计与结果分析
Day 7：机器学习理论基础
有监督学习与无监督学习
逻辑回归原理
决策树模型
XGBoost 原理
LightGBM 原理
过拟合与欠拟合
Day 8：特征工程与模型评估
数据预处理流程
特征构造方法
特征选择
模型评价指标（AUC / Precision / Recall / F1-score）
Day9：机器学习实战建模
逻辑回归建模
XGBoost 建模
LightGBM 建模
模型融合
超参数调优 完成三个完整模型案例
Day 10：AutoML 与 MLOps 工作流
自动建模框架介绍
FLAML 实战
MLOps 工作流程
模型部署基础
第三周：项目实战训练
Day 11：用户画像与客户流失模型
RFM 分析
用户分群
客户流失预测模型
输出运营策略
Day 12：销售预测与推荐系统
时间序列预测
销量预测模型
协同过滤推荐系统
Day 13：金融风控建模
信用评分卡模型
A 卡 / B 卡 / C 卡
WOE / IV 分析
变量分箱
Day 14：简历优化与项目包装
项目结构优化
STAR 法则
技术表达优化
Day 15：模拟面试与复盘
技术面试模拟
SQL 现场测试
高频问题整理
第四周：分批面试与深度复盘
Day 16–20：真实面试模拟
一对一面试
技术问答优化
表达逻辑提升
Offer 策略指导
最终成果
3–5 个完整建模项目
可展示作品集
SQL + Python 熟练能力
完整面试答题体系
商业分析表达能力
注：课程内容随市而动，
持续进化，与行业同频共振。
学员就业案例
25 年度学员上课实拍
报名方式
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