很多人看着程序员的薪资待遇都羡慕的不得了，也纷纷想要转行进入到这个职业，其实程序员的过人之处就是在于技术，如果学会了编程、软件开发、大数据等这些技术，那么完全不愁找不到工作，薪资待遇还非常的好。当然了如果是转行的话，从零开始学习，建议一定要报一个专业的培训机构，那么学程序员大概要多少钱呢？
Python语言是目前比较流行的一种语言，但是这种语言在20年前就已经出现了，并且20多年前，在很多大型通讯设备公司，比如华为、爱立信等公司就得到了广泛的应用，随着近些年互联网公司在接口测试以及其他自动化测试方面的广泛应用，该语言成为企业招聘的一种热门面试语言。因此，我们将此语言安排到课程当中，为将来学生进入企业开展接口测试打好基础。
C语言是在面向对象的 C 和Java等语言出现之前，较早的软件开发语言-，也是后续所有-开发语言的基础。掌握基本的C语言知识，是任何从事软件工作的工程师应该有的基本功，有了这些基本功，对测试工程师更好的理解软件大有帮助。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C 语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。学生学习此课程，可以大幅度提升未来在测试工作中的工作效率。
| 课程简介 | 通过对软件测试工作-的认知，熟练掌握软件测试基础、方法以及流程，并能够在Linux系统上进行项目部署、通过Oracle、Mysql进行数据采集和整理、运用C、Java、Python等语言编写测试脚本等。 |
| 课程内容 | 测试基础、测试方法、测试过程、软件质量、通用测试试用例写作、缺陷管理、配置管理、软件需求、Linux、LinuxShellDocke、Oracle、Mysql、SVN、Java、Python、C语言、微信小程序、Mongodb等。 |
| 适应企业 | 以上课程，是测试的基础课程，几乎适应于所有软件相关企业。 |
人才缺口大：2020年中国大数据行业人才需求规模高达210万，2025年前仍将保持30%-40%的增速，未来的需求总量在2000万人左右。
入学门槛低：零基础小白也可以学，大专及以上学历即可，专业经验不限。
跨领域发展不受限：几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师可以在各个领域就业。
职业寿命长：受外部业务影响相对较小，职位相对稳定，经验越丰富，越受用人企业青睐。
性别无歧视：数据分析工作必须报以认真严谨的态度，女生的性格从事数据分析是非常适宜的。
薪资较高：2019年全国数据分析师年平均工资超过15万元，远高于规模以上企业就业人员的年平均工资75229元。
数据来源：人社部发布的《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》
【业务数据分析->从BI商务智能->可视化分析->Python数据分析->数据仓库->Python大数据分析->Python数据挖掘->Python人工智能】 打造-较完整的商业大数据分析教程。
1、在BI数据分析的基础上强化了Python数据分析、数据挖掘、大数据分析、人工智能的内容， 课程整体更前沿、更热门、更贴近企业较新需求。
2、我们更侧重于培训大数据分析与数据挖掘人才。全程实战案例贯穿，-商业数据实战涉及金融、电商、教育、在线、银行、财务、银行风控等各个领域。
3、混合式教学，在保障就业的情况下让你有机会冲击高薪职位。必修课（直播） 辅修课（录播） 企业导师穿插（周末授课），主线侧重于就业必须技术，辅线侧重于高阶晋级技术，即照顾到基础弱的学员，也照顾到基础好的学员，可以让你在较短的时间里学到较-较前沿较实用的数据分析技术。
4、课程内容更加-深入，几乎涵盖的数据分析所有主流技术。-阶段，30 课程 ，内容包括但不限于：传统数据分析，BI商业智能分析、业务数据分析、可视化数据分析、数据抽取数据清洗与处理、Python爬虫、Python数据分析、数据挖掘、机器学习等。
1、零基础，想快速进入数据分析领域的待业人员！
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5、在校@大学生。
1、了解数据分析理论基础，精通数据分析基本软件操作。
2、能够熟练利用Excel 及BI 工具 实施从数据的建立、数据的清洗、过滤、转换到数据透视整个数据分析过程。
3、能够熟练利用SQL语句在各种数据库中（MySQL）结合业务场景进行复杂的数据的存储、转换、处理、与数据分析。
4、能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务分析报告。
5、能够利用Python完成基本的数据清洗、处理及可视化数据分析。
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