你将收获

掌握python爬虫技术

掌握Django的MVT模式

掌握vue可视化技术

掌握数仓建模技术

适用人群

数据科学与大数据分析专业 计算机科学与技术专业的学生 信息管理与信息系统专业的学生 统计学专业的学生 新能源汽车行业的从业者 数据分析师和数据科学家 IT项目经理和产品经理

课程介绍

一、为什么要学习本门课程

  1. 行业需求旺盛:新能源汽车市场正在快速增长,对数据科学和可视化技术的需求日益增加。通过本课程,学员可以掌握行业前沿技能,提升职业竞争力。

  2. 实战能力提升:课程内容涵盖数据采集、处理、分析到可视化展示的全流程,帮助学员提升实际操作能力,能够独立完成复杂数据分析任务。

  3. 多维度分析能力:通过对车辆分布、状态、报警率等多维度数据的分析,学员将学会如何从多个角度解读数据,为企业决策提供全面支持。

  4. 技术栈更新:课程采用新颖的数据处理和可视化工具,如Python、Echarts等,确保学员掌握的技术紧跟市场需求。

  5. 职业发展机会:掌握大数据可视化技术后,学员可以在新能源汽车行业的多个领域(如产品研发、市场营销、供应链管理等)找到合适的岗位。

  6. 解决实际问题:通过真实案例的学习,学员将学会如何将数据分析应用于解决实际业务问题,提升企业运营效率和市场竞争力。

二、课程特点

  1. 综合性强:课程内容涵盖数据采集、处理、分析到可视化展示的全过程,形成完整的知识体系。

  2. 实践导向:强调实战操作,通过大量案例和动手实验,让学员在实践中掌握技能。

  3. 技术先进:使用新数据处理和可视化工具,确保学员学到的是行业内前沿的技术。

  4. 个性化教学:根据学员的不同背景和基础,提供个性化的教学方案,确保每位学员都能跟上进度并掌握所学内容。

  5. 互动式学习:鼓励学员参与讨论和交流,通过团队合作和项目实战,提升解决问题的能力。

三、主题大纲

  1. 新能源汽车行业概述:介绍新能源汽车市场的发展趋势、主要技术挑战及未来机遇。

  2. 数据采集与处理:学习如何使用Python等工具进行数据采集、清洗、转换和存储。

  3. 数据分析方法:掌握常用的统计分析方法和机器学习算法,用于新能源汽车数据的深度挖掘。

  4. 可视化技术原理:讲解数据可视化的基本原理、设计原则和优秀实践。

  5. 可视化工具与框架:熟悉Echarts、Django+Vue等主流可视化工具和框架的使用方法。

  6. 实战案例解析:通过具体案例,展示如何从数据采集到可视化展示的完整流程。

  7. 项目实战:分组完成一个新能源汽车数据可视化大屏展示项目,从需求分析到最终部署进行全面实践。

  8. 总结与展望:回顾课程内容,总结学习成果,探讨新能源汽车大数据可视化的未来发展方向。

四、设计思路授课风格

  1. 理论与实践相结合:在讲解理论知识的同时,注重实战操作,确保学员能够将所学知识应用于实际项目中。

  2. 案例驱动教学:通过真实案例的引入和解析,引导学员思考和探索,提升解决实际问题的能力。

  3. 互动式教学:鼓励学员提问、讨论和分享经验,形成积极的学习氛围。

  4. 分层次教学:根据学员的不同背景和基础,提供不同层次的教学内容和练习题,确保每位学员都能有所收获。

五、配套福利

  1. 在线资源库:提供课程相关的视频教程、PPT课件、代码示例等在线资源,方便学员随时学习和复习。

  2. 一对一辅导:设立专门的答疑渠道,为学员提供一对一的辅导和解答服务。

  3. 实战项目合作机会:与多家新能源汽车企业建立合作关系,为学员提供实战项目合作机会,积累实际工作经验。

  4. 就业推荐服务:为优秀学员提供就业推荐服务,帮助他们更好地融入新能源汽车行业。

课程目录