语言基础：基础语法、文件系统
实战案例：猜拳游戏，个税计算器，猜数字，赌大小，文件管理（文件拷贝、文件重命名、文件删除、文件夹的相关工作、批量修改文件名等），学员信息管理系统（文件版）
培养目标：掌握Python编程语言基础内容
python前端开发
前端开发：页面结构
实战案例：商品分类页面，商品详情页面，登录/注册页面
培养目标：通过本模块的学习，了解前端基本知识
excel数据
处理与分析
模块一：excel基本操作：数据的输入，数据的格式化，排序、筛选与分类汇总，数据透视表， 公式与函
模块二：excel可视化及简单统计分析：图表，Excel与外部数据库的交互，数据分析工具的使用，抽样于问卷调查数据的处理
实战案例：处理学员信息，公司值班管理系统，产品分析报告
培养目标：能够熟练excel的基本操作
spass统计分析工具
模块一：spss基本操作：spss入门，数据管理，T检验与方差分析，定性资料统计推断，有序定性资料
模块二：spss统计分析：诊断试验与ROC分析，初级数据分析，*统计分析
实战案例：SPSS在企业经济活动中的应用，SPSS在房地产市场中的应用
培养目标：熟练掌握spass统计分析工具以及应用
网络爬虫
模块一：数据爬取：爬虫与数据，Scrapy框架
模块二：非关系型数据库：Mongodb
实战案例：B站视频弹幕、抖音视频、开心网数据爬取，猫眼电影，腾讯招聘，豆瓣图书加密数据爬取
培养目标：熟练掌握使用scrapy框架和Mongodb实现海量数据的爬取
项目实战：《在线比价系统数据爬取》、《新浪娱情数据爬取》、《链家网房产数据爬取》
数据挖掘
模块一：数据分析：数据分析-基础内容，数据分析-模块学习，数据分析-数据清洗，数据分析-特征工程
模块二：机器学习：数据挖掘经典算法
实战案例：餐饮订单信息分析，鸢尾花数据分析，国民生产总值评估，"挖掘超市商品之间的隐秘信息，电影分类，文本分类实战，客户分类、NBA球员场上位置分类，房价*测、电视销售回归分析、财政收入的*测"
培养目标：掌握机器学习算法的匹配方法，深入理解算法原理与实现步骤
项目实战：《航空公司客户价值分析》、《鲍鱼年龄的*测》
知识延伸
随着企业规模的不断扩大，企业就越来越需要整合相关资源，包括人力资源，现在一些规模庞大的企业通过建立“中台”来调配资源。人力资源三支柱，是对人力资源从业者资源的优化配置。企业在进行人力资源三支柱改革后，为进一步提高人力资源管理活动的运营效率，数据驱动决策，提高员工的ROI，人力资源数据分析师岗位应运而生。
人力资源数据分析师这个岗位，目前更多出现在HRSSC，因为HRSSC在整合资源、提供服务的同时，也整合了数据资源。
HR Analytics，又称为People Analytics。人力资源数据分析师，技能要求有人力资源，HRIS，统计学（含分析工具），数据库，分析报告（可视化展示）等。
一、人力资源方面
做人力资源方面的数据分析，首先要懂人力资源管理，即数据分析要求的熟悉业务。需要对人力资源规划、招聘与人才配置、薪酬福利、绩效管理、培训与开发、员工关系有清晰的认识。关于人力资源管理的书籍非常多，以下只推荐3本。
相关资源推荐：1、《企业人力资源管理师（人社部官方指定教材）》，要对人力资源管理有一个基本的认识，这本书就足够了。2、在此基础上再读《经验丰富人力资源管理顾问全模块解析》（杨钢 温和平 · 著）、《解码胜任力》（诺姆四达集团 · 著）。
二、HRIS人力资源信息系统方面
好的人力资源信息系统本身就是**的人力资源管理实践，比如SAP HCM、Peoplesoft、WorkDay等，这些系统在能力素质和人力资本方面做的好，国内本土的人力资源管理软件与之相比确实有差距，好在工作中能接触到这些管理软件。
人力资源专业书籍大都不侧重讲解人力资源信息系统，这里重点推荐陈果老师的微信公众号，很多见解都是从人力资源专业书籍上学不到的。
相关资源推荐：陈果George，微信号georgechenshanghai；《融入人力资源管理变革思路的ehr》刘书生、陈莹、王美佳·著，有时间也可以看看。
三、统计学方面
无论你的Python、R、Spss、SQL等工具学的再好，没有扎实的统计学基础，也玩不转数据分析。统计学就好比是数据分析的心法口诀。
大学时就修过《统计学》，不是主课，老师不认真讲，自己也不认真学，学的一团浆糊。这两年零零散散读了一些统计方面的书籍，看的也是云里雾绕，直到近才发现自己的统计学习路径有问题。
统计学是一门由浅入深的学科，搞不懂基本的概念和原理，直接上手统计分析的实例是错误的。对于统计方面的小白，一定要按照下面推荐的资源顺序学习。
相关资源推荐：1、《统计学 基本概念和方法》，英文名是《Statistics the conceptual approach》，吴喜之 等译，篇理论。好像很多经典的入门书籍都是外文。2、《统计学——基于R》贾俊平· 著。3、《白话统计》，纯理论，在学习完以上两本统计书籍后，再用这本融会贯通。4、《基于R的统计分析与数据挖掘》薛薇 · 著，这本书偏向于实践。
四、数据库方面
数据分析的数据一般来源于HRIS的数据库，数据的增、删、改、查，用的是SQL。结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
相关资源推荐：1、《SQL必知必会》（美 Ben Forta 著），畅销全球的数据库入门经典。这本书内容简单易懂，不愧是入门经典，大约有16K大小，薄薄的，方便携带，我就是在上下班的路上看完的。2、入门后，可以在网易云课堂上学习《Oracle从入门到精通》，讲师李兴华，总计3.8万人在线学习过，好评率超高。而且是免费的、免费的、免费的。
五、分析报告方面
俗话说字不如表，表不如图。要让图形高端大气上档次，而且画图代码简练易懂，怎么少的了作图神器ggplot2。数据分析成果可以通过PowerBI、Tableau等BI工具分析及展现。推荐使用PowerBI，因为他收费低，有免费版供个人使用，而且数据建模和excel结合的好。
什么是 Power BI？Power BI 是一种业务分析服务，可提供见解以实现、明智的决策。♥将数据转换为令人赞叹的视觉对象，并在任何设备上与同事共享。♥在一个视图中直观浏览和分析本地数据和云端数据。♥协作并共享自定义仪表板和交互式报表。♥通过内置管控和安全性在整个组织中进行缩放。
相关资源推荐：1、《ggplot2：数据分析与图形艺术》（美 哈德利·威克姆 著）。2、PowerBI官网有学习资源。
六、HR Analytics相关书籍
国内人力资源数据分析方面的书籍较少，开拓思路可以，但实际可行的参考价值少得可怜，无法落地实施。国外这方面的书籍相对较多，但也是良莠不齐，不仅价格昂贵，而且要有一定的英语基础。下面附上几本人力资源数据分析方面的书籍链接。
相关资源推荐：1、大数据时代的人力资源管理（蔡治·著），这本书还是不错的；2、Doing HR Analytics – A Practitioner’s Handbook With R Examples（Mr. Lyndon Sundmark）；3、Predictive HR Analytics, Text Mining & Organizational Network Analysis: with Excel（Mong Shen Ng）；4、再重点推荐一个学习人力资源数据分析的网站**s://**.hranalytics101.**/。
七、HR Analytics相关文章
国内设立人力资源数据分析师岗位的企业很少，人力资源数据分析的实操文章更少。杨冬老师，翻译了许多国外的HR Analytics文章，在此再次感谢杨冬老师的辛苦付出。下面附上部分文章链接。
相关资源推荐：1、（译）大卫·格林：组织网络分析在人力分析中的角色；2、（译）日益增长的人力分析师需求；3、建立人力分析体系的系统性思考；4、（译）如何搞砸人力分析——一位“成功”失败者的自白；5、（译）I/O心理学家眼中的人力分析与大数据（一）；6、（译）I/O心理学家眼中的大数据与人力分析（二）；7、（译）IO心理学家眼中的大数据与人力分析（三）；8、（译）Josh Bersin：极客已来，人力分析正当时；9、（译）案例研究：通过数据优化招聘团队；10、（译）打造更具科学性的HR部门——从Amazon与Google学到的；11、（译）六大视角——经验丰富HR从业者眼中的人力分析。
更多培训课程，学习资讯，课程优惠等学校信息，请进入 昆明UI培训昆明Web培训昆明五华区C语言培训 网站详细了解，免费咨询电话：400-998-6158
