课程简介
-掌握自动化测试和性能测试的原理和工作思路，并能利用 Selenium等工具完成自动化脚本编写、利用LoadRunner/Jmeter等工具完成性能测试和接口测试、利用Appium完成APP自动化测试
课程内容
Selenium自动化测试工具、LoadRunner性能测试工具、Jmeter性能和接口测试工具、Appium等。
备注∶根据各地用人企业需求差异，各校区课程可能会有调整。
适用学员
应届毕业生、需要转行IT拿高薪的人员，年龄18-32周岁，不限专业/经验/性别，应/往届生均可。
学习模式
全日制就业培训课程，在线直播课程，在线直播 录播。
-性：ISTQB"覆盖占-90%GDP的国家和地区，是-较好大软件测试认证机。
构唯性：-统一的考试大纲，-**的软件测试认证。
-较高水平：由世界软件测试*们共同制订考试大纲和术语表。
可信度：ISTQB°致力于制定和推广-通用资质认证框架，不以盈利为目的不隶属于任何政治团体和国家，服务于-。
阶段一、数据分析：前导课（预科学习）
数据分析入门、数据分析工具安装与环璄配置、Linux基础应用之大数据必知必会、数据分析的Python语言基础等（1、数据分析入门 2、数据分析的意义 3、数据分析的流程控制 4、数据分析的思路与方法 5、xmind简介与基本使用 6、学习方法课堂案例 7、滴答拼车实战演练 8、其他思维导图介绍）。
阶段二、数据分析：问题定义与数据获取（必修 辅修）
数据分析项目流程、问题的定义、分析问题的模型、数据清洗与处理、数据清洗与处理、内部数据的获取、外部公开数据、Web网站数据抓取。
阶段三、数据分析：数据库-数据查询与提取（必修）
SQL基础操作、利用SQL完成数据的预处理、利用SQL进行业务数据育询、-SQL分析、业务指标统计分析。
阶段四、数据分析：数据分析的数理统计基础（辅修）
数据分析的统计学基础（辅修）、数据分析的数学基础(辅修)。
阶段五、数据分析：Python数据处理与分析（必修）
基于Numpy库的 Python数据科学计算、基于Pandas库的 Python数据处理与分析。
阶段六、数据分析：利用Hive进行大数据分析（必修 辅修）
HIVE大数据查询平台搭建、HIVE与MySQL进行数据交换、HQL 海量业务数据需求宣询、HQL 海量业务数据需求宣询、HQL业务数据指标统计分析、HQL 海量数据宣询优化。
阶段七、数据挖掘：建模与数据挖掘（必修 辅修）
数据挖掘与分析算法、数据挖握与分析算法、数据挖握工具SPSS、HQL海量业务数据需求查询、数据挖掘工具SAS。
阶段八、人工智能：实战十大预测数据算法（必修 辅修）
人工智能实战十大预测数据算法（1、机器学习入门 2、sk-learn机器学习库 3、十大预测算法原理与使用场景 4、算法调用、参数设置 5、特征选择、特征工程）。
阶段九、可视化报告：BI商业智能与可视化商业数据分析报告撰写（必修 辅修）
商业智能与可视化分析实战、数据可视化报告撰写。
阶段十、-商业项目实战（必修 辅修）
商业项目实战01：电商数据分析——分析方式之漏斗模型及数据量化（必学）
商业项目实战02：电商用户行为与营销模型实战（讲师精讲 录播视频辅修）
商业项目实战03：金融风控模型的构建与分析实战（讲师精讲 录播视频辅修）
商业项目实战04：展会电话邀约项目数据分析实战（讲师精讲 录播视频辅修）
商业项目实战05：零售行业数据分析（讲师精讲 录播视频辅修）
教学定制：入学一对一能力评估，定制个人专属学习方案。
教学力量：讲师均为各行业大咖、资深人士，技术过硬，讲课生趣。
教学平合 ：支持手机端/PC端同步学习，随时随地，学习方便快捷。
教学模式：直播 录播 作业打卡，支持录播反复学习，项目式、小组PK式多学习模式。
教学方法：课前准备、课前复习、课程引入、课程讲解、课程总结、课后测验、课后作业。
教学实战：注重实践能力的培训，演练多个企业级真实项目，切实提高学员的职场竞争力。
