纳米学位项目
数据分析（入门）
提升职业竞争力，像硅谷分析师一样解决问题
下期开课时间
暂未确定
下期席位
200
课程预览人数
12031
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体验硅谷式课程和学习环境，了解技术辅导、认证和工作内推
与领先企业联合制作
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难度
初级
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学习时间
3 个月
按每周学10小时预估
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先修知识
Python 基础
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语言
中文项目审阅和支持
英文视频，提供中文及英文字幕
从零掌握数据分析的基本方法，迈出职业第一步！
在数据分析入门课程中，你将学会通过基本的数据清洗，发现数据中的模式和规律，建立基本的可视化数据模型，向读者提供直观的数据图谱，并利用统计和实验等技能推断结果和解决问题。
免费体验课程内容，在“我的教室”中深入感受项目细节和专业辅导
免费预览课程
独家课程内容，项目直播辅导
除了学习来自硅谷领先企业的课程视频、实战项目，与项目直播讲解！还有更多 Udacity 独家学习资料，等待你来探索。
加入同步学习小组，在导师帮助下快速成长
你将加入学习小组，认识志同道合的伙伴，在专业导师全方位辅导和监督下，用最高效率掌握前沿技术，成为抢手人才。
独一无二的硅谷实战项目和代码审阅
亲自挑战来自硅谷的数据分析开发实战项目，获得该领域专家的逐行代码审阅和反馈，学习最先进的技术标准，与硅谷编程开发者的思维同步！
获得 Udacity 基石纳米学位认证
毕业后，你将获得 Udacity 颁发的毕业证书，证明你的专业知识和技术水平。
项目讲师
Katie Kormanik
优达学城讲师
Katie 在犹他州大学获得数学和经济学学士学位，在斯坦福大学获得国际比较教育硕士学位。Katie Kormanik 曾在斯坦福商学院担任指导设计师，之后在麦肯锡公司任职。
Ronald Rogers
圣何塞州立大学教授
Ron Rogers 博士1995年在美国罗格斯大学行为神经科学院取得硕士和博士学位，1999年起在圣何塞州立大学担任心理学教授。他同时教授本科生和研究生，教授统计学和研究方法科学。
Sean Laraway
圣何塞州立大学教授
Sean Laraway 自2004年起在圣何塞州立大学任教。他在神经药理学领域进行博士后研究，自1998年起教授本科和研究生统计学课程。他在2003年在西密歇根大学获得行为分析学硕士和博士学位。
Caroline Buckey
优达学城讲师
加入优达学城之前，Caroline 在一家为应用搭建搜索引擎的创业公司（Quixey）担任软件工程师。Caroline 拥有丰富的教学经验，她在卡内基梅隆大学本科学习期间，曾为六门课程担任助教。
Mat Leonard
优达学城讲师
Mat 拥有加州大学伯克利分校的物理学博士学位，研究方向为与短期记忆有关的神经元活动。在研究生工作期间，Mat 开始热衷于分享自己的学习心得、Python 及一切与数据相关的事物。Mat 于 2015 年加入优达学城，从此便面向更多学生传道授业解惑。
Carrie Grimes
Google 卓越工程师
Carrie Grimes 当前是 Google 的一名杰出工程师，作为技术基础设施团队的一部分，从事数据驱动的资源规划、成本分析和分布式集群管理软件开发。她于 2003 年获得斯坦福大学统计学博士学位，在此之前曾与 David Donoho 合作解决非线性降维问题。
Diane Tang
Google 研究员
Diane Tang 是一名 Google 研究员，当前在 Google 科研团队从事面向生物和医药应用的数据基础设施构建和分析。在 2014 年前，她在 Google 担任 AdsQuality 团队主管。她于 2003 年加入 Google，致力于日志记录、大型数据分析与基础设施、实验方法和广告系统。
真实学员评价
你将学到什么
先修知识
你对数据科学有浓厚兴趣，自我驱动，有明确的学习目标，每周至少投入10小时。 对编程（最好是 Python）的基本概念有所了解，如变量、函数、循环，以及基本数据结构，如列表和字典。
推荐课程
如果你缺乏必要的编程知识，可以通过学习基石纳米学位课程 Python 入门 进行补充。
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第一周
描述统计学基础
跟随 Katie 、Ronald 和 Sean 来学习常见的统计学概念包括描述统计参数数据可视化类型归一化正态分布和抽样分析。
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第二周
推论统计学基础
跟随 Katie、Ronald 和 Sean来学习假设检验的基本原理包括z 分布t 分布零假设和对立假设。同时你将会把学到的知识应用到斯特鲁普效应的分析中。
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第三周
Anaconda 和 Jupyter Notebook
跟随 Mat 来学习 Anaconda 和 Jupyter Notebook 的使用为后续学习使用 Python 来分析数据打下基础。
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第四周
数据分析的基本过程
跟随 Caroline 来学习使用 Python 了解常见的数据格式数据清洗和分析过程。
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第五周
一维数据分析
跟随 Caroline 来学习使用 Numpy 和 Pandas 分析一维数据。
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第六周
二维数据分析
跟随 Caroline 来学习使用 Numpy 和 Pandas 分析二维数据。
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第七周
数据分析项目实战
探索数据集泰坦尼克号或棒球数据集将所学的内容应用到真实的数据集中。
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第八周
用 Tableau 来创建可视化
跟随 Mat 和 Trina 来学习基本的可视化原则以及如何用 Tableau 来创建可视化。
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第九周
用 Tableau 来讲故事
跟随 Mat 和 Trina 来学习如何用 Tableau 来讲故事并用 Tableau 为电影数据创建可视化。
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第十周
A/B测试概览及实验伦理指导
跟随 Carrie 和 Diane 了解 Google A/B 测试的基本内容以及 Google 的实验伦理指导。
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第十一周
测量指标和设计实验
跟随 Carrie 和 Diane 学习如何选择测量指标和设计实验。
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第十二周
实验结果分析
跟随 Carrie 和 Diane 学习如何分析实验结果并将所学的内容应用到优达学城运行的 A/B测试中。
你将挑战的实战项目
实战项目 1
测试心理学现象
实战项目 2
探索数据集
实战项目 3
用 Tableau 来做电影数据可视化
实战项目 4
设计 A/B 测试
名额有限！立即体验课程内容
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为什么名额有限
在学习过程中你将要挑战硅谷名企设计的实战项目，会有前端领域专家逐行审阅你的代码，提供专业、细致的反馈，你还将加入学习小组，和志同道合的伙伴一起，在全方位辅导和监督下，用最短的时间高效成长。为了保证这些学习服务的质量，使你在最短时间达到学习目标，我们限名额保证良好的导师学生比例。
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此期学费为什么比往期更贵？
为了帮助你快速、全面掌握最前沿、被行业领导者最新认可的技能，我们不断在推出新的服务，提升教学服务的质量。普遍的运营成本升高，也会导致学费随着时间推移而有所增加。
帮助与常见问题
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什么是“基石纳米学位项目”？它和一般的“纳米学位项目”有何不同？
“基石纳米学位项目”旨在帮助你进入特定的技术领域，让你在课程学习的过程中“打下扎实基础”。视你的长期目标而定，基石纳米学位项目可以帮助你提升现有技能；为进入更深入、更高级的学术研究做好准备；或为转行进入一个需要更全面地了解特定技术和概念的新领域做准备。
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我可以从数据分析工程师纳米学位中获得什么？
Udacity 与 Tableau、 mongoDB 联合打造的 “数据分析”纳米学位，可以让你在家就能学习全球最高水平的数据分析课程，零基础入门，掌握用数据分析在大数据、金融、人工智能领域进行预测分析的能力，成为硅谷认证数据分析技术精英，加入全球顶尖科技企业！
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有多少企业认可纳米学位证书？就业前景如何？
纳米学位项目是由优达学城与 Google、亚马逊、Facebook、AT&T 等科技行业领导者共同打造，课程内容由全球领先企业主导策划，他们比任何人都更清楚企业最渴求的应聘者应该具备怎样的技能。所有课上教学的内容，都针对现在真实的行业需求而设计。你在纳米学位中开发的项目作品，会成为向企业展示你技能的最好证明。 所有优达学城毕业生都会纳入 Udacity 全球人才资料库当中，因此所有的合作企业（包括海外企业）都能直接看到学生的简历。但由于海外就业需要海外签证，签证部分优达学城无法帮学生申请，须由学生自行与海外企业协调。 Udacity 已经在全球帮助超过900名学员进入最一流的企业工作。
课程特点
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数据分析（入门）和数据分析（进阶）课程有什么不同？
数据分析（入门）将从零开始循序渐进地引导你学习 统计学及数据分析的基础知识；进阶课程将带深入数据分析的关键环节，掌握数据分析的必备知识技能，如：数据清洗，EDA，机器学习基础概念和可视化。
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我如何知道自己适合哪门课程？
如果你已经熟练掌握 Python ，但对数据分析的工作流程并不熟悉，我们推荐你学习数据分析（入门）；如果你熟练掌握 Python ，并已熟悉数据分析的主要工作流程，我们推荐你学习数据分析（进阶）。
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这个基石纳米学位项目是职业导向的吗？
数据分析（入门）基石纳米学位项目旨在帮助你为进入特定的技术领域“夯实基础”，因此，这门课程不是“职业导向”，而是“知识导向”。你可以把它看作一个理想的数据分析入门课程，同时也是一块“基石”，让你学完这门课后，就能学习数据分析（进阶）纳米学位这个职业导向的纳米学位项目。这个基石纳米学位项目不包括简历审阅、模拟面试等职业发展项目，因此从此基石纳米学位项目毕业后，你可能不会为在相关领域找工作做好准备。当然，如果你在相关领域已经有了一定工作经验，学完这个项目后，你将在找工作时更有竞争力。
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录制教学视频可以下载后离线观看吗？
当然可以，你只需要在【我的教室】页面点击右键-检查，查找到视频MP4链接，即可下载。
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请问课程的学习周期是多长呢？
我们的课程学习周期为6个月，在这6个月期间我们会对课程进行科学系统的阶段性分类，以保证大家能够高质量地完成课程。建议你每周至少保证10个小时的学习时间。
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课程有效期6个月后我还能继续看视频吗？
你需要在6个月的时间内通过所有实战项目，方可成功毕业，此后可以免费查看曾经学过的课程内容。你可能会问如果无法完成课程怎么办，其实不用担心，在你正式进入课程学习后，我们会有专业的助教、导师对你的课程进行代码审阅、项目审核、同步学习小组等进行服务，绝大部分学生都能够在6个月内完成课程。
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如何才能毕业并获得数据分析的纳米学位证书？
你需要在6个月的时间内通过所有实战项目，方可成功毕业。毕业后，你可以在【我的教室】里找到并下载“数据分析（入门）”基石纳米学位证书。
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数据分析（入门）纳米学位项目的学费是多少？
本期“数据分析”纳米学位项目（入门）为 3099 元。
课程结构和截止时间
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除了学费，我还需要支付其他费用吗？
不需要。学费涵盖你将在此纳米学位项目中获得的一切内容和服务。
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本期没有抢到限定席位怎么办？
为保障每一个正式加入的学员都获得优质教学&就业指导服务，每一期入学席位限定，报满即停。如果这一期没有抢到席位，建议可以及时关注下一期报名时间。我们鼓励你提前预定本期席位，预定成功后，你将在开放报名前48小时收到尾款支付链接，先人一步加入本期项目。
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数据分析（入门）基石纳米学位项目的退款政策是什么？
开课后 7 天内，你可以【点击这里】向我们申请无条件退款。我们将取消你的注册并全额返还学费。
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开课后学习内容是一次性全部放出还是分阶段放出？
课程在开课后是全部开放的，你可以在开课后看到所有的课程内容和项目内容，课程页面每周课程是优达建议的学习时间和课程内容的大致展示，不是每周放出相应的内容，你在开课后是可以按照自己的时间和节奏学习的。