热门景点旅游数据爬取实训项目有哪些_旅游景点的数据爬取
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1.2022年山东信息职业技术学院招生简章贫困补助食堂咋样学费收费
2.如何快速成为数据分析师
3.学大数据需要什么基础知识和能力？
2022年山东信息职业技术学院招生简章贫困补助食堂咋样学费收费
选择专业是大学生面临的一大重要选择，如果没有明确的目标和方向，很容易选错专业。下面就为大家推荐几个适合大学生的好专业。金融专业：金融专业是目前非常热门的专业，就业前景也很好。金融专业主要学习财务管理、金融市场、金融法律等知识，毕业生可从事银行、证券、保险等金融行业的工作。
山东信息职业技术学院概况山东信息职业技术学院是山东省人民政府批准设立、教育部备案的公办省属普通高等学校，学校秉持“以服务发展为宗旨，以促进就业为导向”的办学方针，遵循“以人为本、德技双馨、产教融合、服务社会”的办学理念，以“建设有特色高水平高职院校”为目标，建立了开放创新强校模式，累积了优质的教育资源，形成了良好的育人环境。学校的管理水平、教学质量、办学特色得到社会各界的广泛肯定。
学校是教育部批准的“国家示范性软件职业技术学院”首批建设单位,部队士官人才培养定点院校，山东省“3+2”对口贯通分段培养本科招生试点院校，山东省示范性高职单独招生试点院校；是国家首批“电子信息产业高技能人才培训基地”“省级服务外包人才培训基地”“省级劳务外派培训基地”“省信息安全培训中心”；荣获“全国信息产业系统先进集体”“山东省职业教育先进集体”“山东省德育工作优秀高校”等称号。
学校深化校企合作、产教融合，“产业链、创新链、教育链、人才链”四链贯通，政、企、军、行、校协同育人。与华为技术有限公司共建第一个省级ICT学院，围绕人工智能、大数据、5G、物联网等进行人才培养培训和产业协同创新。与潍柴、歌尔、慧科、联想、360、中兴、福田雷沃、师创、中创等多家知名企业建立了密切的校企合作关系，广泛开展联合培养、师资培训、资源开发、校外实训、顶岗实习等项目。牵头组建虚拟现实职教集团、物联网职教集团、网络空间与信息安全职教集团。毕业生就业率连年在96%以上，为山东省经济社会发展做出了积极贡献。
学校拥有一支教育观念新、教学水平高、实践能力强的师资队伍，现有教职工640人，中高级以上职称教师占专任教师的81.34%以上，副高级以上职称教师126人，硕士及以上学位教师331人，“双师”型教师占专业课教师的72.86%以上。学校培育了4个省级教学团队，4名省级教学名师，2个省级名师工作室，1个省级技术技能创新团队，获批“全省唯一传感网应用开发证书全国师资培训基地”。
山东信息职业技术学院部分专业：序号专业名称所属类别1测绘地理信息技术资源环境与安全2软件技术电子与信息3大数据技术与应用其他4应用电子技术电子与信息5大数据与会计财经商贸6现代物流管理财经商贸7数字媒体艺术设计文化艺术8智能控制技术装备制造9商务管理财经商贸10跨境电子商务财经商贸11机电一体化技术装备制造12空中乘务交通运输13现代移动通信技术电子与信息14高速铁路客运服务交通运输15动漫制作技术电子与信息16无人机应用技术装备制造17汽车电子技术装备制造18数控技术装备制造19计算机应用技术电子与信息20数字媒体应用技术其他山东信息职业技术学院部分专业详解专业名称：信息安全技术应用
一、专业特色
信息安全技术应用专业于2005年设立，是山东省最早面向信息安全招生的高职院校，是学校“十四五”发展规划重点建设专业，是网络空间安全省级高水平专业群核心专业，是中央电教馆首批职业院校网络与信息安全专业校企合作建设项目。2023年，学校牵头组建了山东省网络空间与信息安全职教集团，成立了山东省网络空间安全专业校企合作委员会，获批工业和信息化网络空间安全高端人才培训项目建设单位，并与360政企安全集团携手共建“网络空间安全创新产业学院”，已建成潍坊市网络空间安全重点实验室、网络空间安全技术创新研究室、网络空间安全教学体验中心、网络空间安全培训中心和考试认证中心、云安全实训平台和网络空间安全综合演练靶场等实训室。这里是打造CTF战队的摇篮，是信安人才培养的黄埔军校，是广大学子实现“信息报国、网络强国”志向的起点。
二、培养目标
本专业坚持立德树人、德技并修，面向人工智能、物联网、云计算、大数据、区块链等新一代信息技术产业对信息安全人才的需求，培养能胜任企事业单位网络安全运维、渗透测试、云安全运维、Web安全运维和信息系统开发等岗位，熟练掌握网络操作系统安全运行机制、网络安全设备运维、网络安全攻防、云安全、网络安全评估和网络安全响应等知识，具备计算机网络安全设计、管理、运维、应急响应和Web应用开发等能力及较强的就业能力和可持续发展能力，理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展的高素质技术技能人才。
三、人才培养模式
学制：2.5+0.5招生人数：80人学费：5000
实训实习：360、华为、锐捷、深信服、启明星辰等公司派工程师负责部分实训授课；最后一年360、深信服、锐捷、启明星辰、天融信、中孚信息等公司可提供实习和就业岗位。
四、就业岗位
网络安全服务工程师、WEB安全工程师、系统安全工程师、安全运维工程师、安全架构工程师、安全评估工程师、安全响应工程师、安全分析工程师、安全设备调试工程师、驻场运维工程师、网络安全工程师、安全技术支持工程师、安全服务售前工程师等。
五、核心专业课
六、实践教学基地
网络安全安全教学体验中心网络安全安全应急响应中心网络空间安全技术研究室
七、师生获奖
专业名称：商务管理
专业特色
商务管理专业创办于2004年，是学院特色专业之一，主要面向山东省及华北地区，服务于山东省新旧动能转换重大工程建设及十强产业，立足商贸管理、营销策划、人力资源、客户服务、跨境贸易等行业领域，致力于培养具备新媒体运营和推广能力，熟练掌握新媒体的策划、内容的编辑、客户关系维护、流量和数据的分析、营销方案的策划和评估等专业技能，同时又能结合电子商务的特点，开展商务活动的技术技能型人才。
核心课程
管理学基础、市场营销实务、经济学基础、基础会计实务、电商运营、电商案例分析、移动商务、供应链管理、电商美工、电子商务实务、人力资源管理实务、网店运营推广、电子商务数据分析、商务谈判实务等。
就业前景
各类门户网站、网络媒体行业、党政部门及企事业单位宣传部门、广播电台/电视台、网络公司、远程教育机构、文化传播公司等各行各业的宣传、媒体公关部门。从事与新媒体相关的信息采集、撰写、编辑，各类节目的策划、编导、制作，网站策划、推广等工作。
师资力量
商务管理专业教学团队共27人，学院专任教师17人，来自行业企业的兼职教师10人。其中77%具有研究生学历或硕士学位，教学团队在年龄、学历和职称结构方面科学合理，是一支能教学、善钻研，具有创新精神的教学团队。近年来教学团队教师获山东省教学成果奖1项，获山东省职业技术教育学会三等奖1项，主持参与省市级科研项目课题7项，承担院级科研课题11项，发表论文20多篇，主编参编教材8部。专业所在党支部被评为山东省先进基层党支部。
教学条件
商务管理专业现有市场营销模拟沙盘实训室、商务谈判实训室、互联网+国际贸易实训室等四个校内实训基地和态度工作室、诚智工作室、计量汇工作室三个校内工作室。数字营销实训中心、新媒体实训中心正在建设中。
实习实训
专业与青岛万达影视城、鲁南制药集团、潍坊苏宁电器、杭州娃哈哈集团潍坊分公司、潍坊中百商业集团、潍坊银座商城、潍坊大润发商业集团、山东万声通讯、北京阳光海天集团、青岛贝壳房地产等机构建立校企合作基地，满足了学生的实习实训需要。
技能大赛
坚持“以赛促学”、“以赛促教”的教育教学理念，注重学生创新创业能力的培养，参加山东省职业技能大赛获得二等奖3项、三等奖3项；山东省创新创业大赛获得特等奖3项、一等奖5项、二等奖6项。通过系列专业比赛培养了学生的动手能力、实践能力和创新创业精神。
求职就业
商务管理专业累计毕业生1200余名，就业市场供需稳定，用人需求呈高速增长趋势，2019届毕业生初次就业率达到95.28%，2018届毕业生年底就业率为100%，学生整体就业率一直维持在较高水平。
张士省，山东省优秀毕业生。大学三年多次获得优秀学生、优秀团干部、国家助学金、国家励志奖学金。毕业后进入北京金三科技有限公司，现任北京金三科技有限公司河南分公司总经理。
狄华昌，商务管理专业2018届毕业生，在校期间学习认真，注重专业技能的学习与锻炼，实习期间在家人支持下创办特种异型玻璃制造企业，后控股收购山东一线玻璃有限公司。
左秀娟，潍坊市优秀毕业生，在校学习成绩优秀，参加2019年山东省职业院校技能大赛市场营销赛项并获得全省二等奖的优异成绩。进入北京维信诺科技股份有限公司，担任FA/RA实验室高级分析员和测试工程师。
隋凯璇，毕业于商务管理专业，任职于寿光市侯镇人民政府，工作岗位行政文员，主要负责人员接待和相关文秘工作。
专业名称：大数据技术与应用
现专业名称：大数据技术
数据创造价值，技术成就未来。当今社会已经从IT时代进入DT（DataTechnology，数据处理技术）时代。大数据在政务、交通、教育、金融、医疗、工业等方面的应用，正逐渐影响和改变着我们的生活。发展大数据技术上升为国家战略。智慧城市建设、产业转型升级、企业上云用云，对大数据人才产生巨大需求。大数据行业年均增长40%，每年人才缺口超过30万，大数据工程师平均薪资比软件开发工程师高10%。
1．专业概况
为满足大数据技术人才需求，助力区域经济发展，我校于2017年依托计算机与软件技术省级品牌专业群申报大数据技术与应用专业，2018年开始招生，是学院重点建设专业。
专业建设以省级名师为引领，以省级名师工作室和省级优秀教学团队为依托，建有2门省级精品课程，承担12项省市级以上的科研项目，出版教材8本，发表科研论文60余篇，课题研究硕果累累、课程建设资源丰富。
学校坚持以培养高素质技术技能型人才为主线，依托校企合作开放性办学，形成“双主体、证书驱动”的人才培养模式，与南京五十五所技术开发有限公司合作共建人工智能产业学院，通过建设云计算、大数据、人工智能功匠工坊，以企业项目和工程技术为支撑，实施企业化、个性化培养。响应国家“1+X”职业技能等级证书政策，通过“X”个证书驱动，使学生具备大数据相关岗位的职业要求。
2．培养目标
本专业主要培养面向数据采集、数据清洗和分析、大数据应用系统开发、数据可视化、大数据平台建设与运维等岗位；掌握大数据基本理论、方法与技能，计算机软硬件系统，信息系统建设等专业知识；具备大数据平台的建设与运维、大数据存储与分析应用、信息系统建设与实施的能力，并可从事生产与管理工作的具有创新能力和创业精神的高素质技术技能型人才。
3．就业岗位
本专业学生职业范围主要涉及互联网公司、信息技术服务公司、需要大数据等信息化技术支持的政务、教育、医疗、交通、物流等企事业单位。
4．开设课程
主要开设：Java程序设计、数据库原理及应用、Python编程基础、Linux技术及应用、网页设计与制作、数据采集与网络爬虫、大数据导论、Hadoop技术与应用、Spark大数据技术与应用、数据可视化技术、人工智能导论等。
5.教学条件
（1）实验室配置先进，大数据实训平台资源丰富
（2）获批省级大数据人才实训/实践基地
山东省大数据发展创新平台大数据人才实训基地
山东省大数据人才实践基地
（3）自建丰富的专业课程资源
建成《Java程序设计》、《Web前端开发》两门省级精品资源共享课，《Linux服务器配置与管理》等多门院级精品资源共享课和在线开放课程，充分满足“线上+线下”的混合式教学和学生自学。
《Java程序设计》省级精品资源共享课
《Web前端开发》省级精品资源共享课
6．师资队伍
本专业拥有一支名师引领、专兼结合的双师结构教学团队，课程建设、科研课题研究、教材编写、各类评比和专业技术比赛成绩突出。
（1）王茹香老师获山东省教学名师荣誉称号，是山东省首批名师工作室主持人。
（2）亓琳老师获得山东省第六届“超星杯”高校青年教师教学比赛一等奖。
（3）孙灿老师荣获2019年获山东省职业院校技能大赛—软件测试教师组二等奖。
（4）陈汝龙、宋春雨老师荣获2019年获山东省大数据分析与挖掘赛项教职工组二等奖、三等奖。
（5）胡运玲、崔学鹏等老师获得2019年获全国移动互联创新大赛—大数据专项赛一等奖2项，二等奖1项，三等奖4项。
7.“1+X”试点成效显著
试点“1+X”大数据应用开发（Java）职业技能等级证书，首次考试通过率为96.88%。
获评“优胜学校”和“优秀组织单位”。
8．学生作品
（1）交通时空大数据分析
（2）建筑行业数据分析
（3）爬取**网站—数据分析与展示
（4）爬取旅游景区网站—数据分析与统计
9．以赛促学—学生获奖
（1）2023年获山东省职业院校技能大赛—大数据技术与应用赛项二等奖。
（2）2019年获山东省职业院校技能大赛—大数据技术与应用赛项二等奖。
（3）2023年获山东省职业院校技能大赛软件测试赛项二等奖第一名。
（4）2019年获山东省职业院校技能大赛软件测试赛项二等奖。
（5）2018年获山东省大数据分析与挖掘赛项一等奖1项、二等奖，云与大数据应用设计赛项中二等奖2项、三等奖1项。
（6）2019年获第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖。
（7）2019年获山东省大数据分析与挖掘赛项二等奖1项，三等奖1项。
（8）多次获得蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛全国二等奖、山东赛区一等奖、二等奖。
专业名称：国际邮轮乘务管理
一、专业介绍
国际邮轮乘务管理专业属于现代服务业中的高端服务领域，其工作性质与空乘相似，是一个操作性与应用性极强的专业。但由于邮轮空间较大，属酒店式豪华旅游客轮，集住宿餐饮、休闲、**、文化、旅游为一体，因此服务的范围和岗位远远多于空乘。包括各式客房、餐厅、酒吧、商场、前台、收银、**、人事及证件管理、儿童护理、安全员、保安、岸上导游等部门。
二、培养目标
开设邮轮类运营实务、旅游地理、形象塑造、实务英语等核心课程，使学生具备较高的英语沟通能力和跨文化交际能力，熟练掌握邮轮乘务专业知识和职业技能，能够在邮轮行业及其他相关行业从事服务及管理工作的高素质技能型人才。
三、就业方向
本专业培养从事国际豪华邮轮、国际高星级酒店、涉外旅游企业等服务与管理工作的技能型人才，毕业后推荐到加勒比、歌诗达、云顶、地中海等国际豪华邮轮工作。
专业名称：高速铁路客运服务
现专业名称：高速铁路客运服务
本专业旨在培养行车组织、客运组织、客运服务工作的高素质技术技能人才。开设高速铁路客运组织、客运服务、行车组织、安全管理、应急处理等核心课程，使学生熟练掌握客运组织、票务、运输管理等专业知识和技能，能够在铁路局、客运段，从事客运员、乘务员、票务员等工作岗位。
学院投入200万建设高铁综合实训室，实训室以复兴号动车组进行仿真配备为核心设计，用于满足高速铁路客运服务专业的教学与实训，通过实训使学生进一步掌握动车内部的结构、各设备的作用和安装位置；掌握动车车内设备检查的操作过程训练、假设故障查找训练；以及车内设备的操作过程；通过模拟铁路客票系统，实现对旅客从票务管理、人证查验、安检管理、进出站验票等日常票务运营管理。
潍坊高铁北站岗位认知实习
高铁文化展览
学生参加高铁形体礼仪大赛
高铁乘务VR实训模块：主要包括由高铁乘务VR实训平台，LED大屏，六人圆桌，一体机电脑等VR硬件设备和高铁乘务VR交互式训练系统、项目式教学过程管理系统等软件组成。
高铁模拟舱模块：模拟训练舱可分为：驾驶舱区、功能区、餐吧区、一等座区、二等座及后舱区，1：1真实还原高铁车厢。
优秀毕业生：
山东信息职业技术学院师资怎么样？学院拥有现有教职工624人，中高级职称以上的教师占专任教师的80%以上，副高级以上职称教师87人，硕士及以上学位教师100多人，“双师”型教师占专业课教师的60%以上。
山东信息职业技术学院宿舍介绍学生宿舍实行公寓式管理，4人/间收费标准为1000元/年，6人/间收费标准为800元/年，8人/间收费标准为600元/年，按年度缴纳。
山东信息职业技术学院奖学金介绍学校通过奖、贷、助、补、免等多种资助方式帮助学生完成学业。家庭经济困难学生可申请助学贷款、“绿色通道”、奖助学金、学费减免、勤工助学等资助项目。资助条件和标准由学校根据学生家庭经济情况，按照省财政厅、省教育厅等5部门《山东省学生资助资金管理办法》（鲁财科教〔2020〕15号）以及学校相关规定执行。
山东信息职业技术学院学费收费介绍根据山东省物价局关于大中专学生收费标准有关规定，商务管理、会计专业学费为4800元/年，数字媒体艺术专业学费为6000元/年，校企合作办学专业按省发展改革委规定的学费标准收费，其他专业学费为5000元/年。
住宿费标准按鲁发改成本2019804号执行。
山东信息职业技术学院就业介绍我院是“国家示范性软件职业技术学院”。
学院坚持“以服务为宗旨，以就业为导向”的职业教育办学方针，秉承“业精于勤、学无止境”的校训，紧密结合国家大力发展电子信息产业、信息化与工业化深度融合战略，积极参与山东电子信息产业大发展和山东半岛蓝色经济区、胶东半岛高端产业聚集区建设。明确“解放思想、多措并举、拓宽渠道、充分就业”的就业工作理念，坚持以提高毕业生就业率和就业质量为目标，通过完善就业工作的“一把手工程”为统领的就业保障体系、“高职教育优质工程”建设为核心的人才培养体系、课堂教学与课外活动相结合的就业指导体系、有形和无形相结合的就业市场体系、日常动态管理与年终评价相结合的就业考核体系来有效地开展就业工作，努力达到毕业生就业率和就业质量明显高于全省高职院校就业工作的平均水平。
学院坚持以学生的职业能力培养为主线；以创新能力和实践能力的培养为重点；以实训基地建设为依托；以科研和技术服务为支撑，突出教学实践环节，推进校企合作，实施“工学交替”、“顶岗实习”教育模式，开展“订单式”培养，与海尔、海信、澳柯玛、浪潮华光、中微光电子、歌尔电子、共达电子、三星电子、三角轮胎集团、LG集团（烟台、青岛）等知名企业建立了稳固的合作关系，着重培养生产、管理、建设、服务一线需要的高端技能型人才。毕业生以“综合素质高、实践能力强、适应岗位快”而受到用人单位的广泛好评。
学院十分重视对毕业生职业能力的培养，加强职业技能训练，绝大多数毕业生获得了相关行业的职业资格证书，极大地促进了毕业生就业。积极参加国家和省组织的各种技能大赛，通过组织、辅导和大赛的参与，培养了学生的创新精神和实践能力。
学院以就业指导课为主渠道，以就业网站为平台，以学生社团为纽带，以职业辅导系列活动为载体，充分利用校内外资源，分年级、分层次开展了多种形式的就业指导活动。学院实行全过程就业指导制度，将就业指导课作为必修课列入了教学计划，一年级开展职业生涯规划指导，二年级实施综合素质提高指导，三年级实施就业、择业、创业指导，将就业教育和创业教育贯穿于学生在校学习的全过程。同时，注重开展毕业生诚信教育和个性化咨询与指导，建立创业扶持制度，加大创业扶持力度。支持“就业与职业发展协会”、“创业协会”等学生社团富有成效地开展工作，全方位提高学生的职业素质，帮助毕业生正确认识就业形势，端正就业态度，树立了“先就业、后择业、再事业”的正确就业观念，取得了良好效果。
加强了对毕业生的就业指导服务，建立了就业咨询制度，开展了毕业生职业能力测试，进行了毕业生就业指导和职业技能培训，帮助毕业生规划职业生涯，增强了毕业生的职业适应能力。有计划地组织开展了多种形式的就业创业指导系列活动。组织开展了各种类型的就业指导讲座，邀请专家、企业人力资源负责人、往届优秀毕业生到校进行宣讲和交流。我院与联通公司合作成立了潍坊首个青春创业社，学院也在实训楼设立了创业实训基地，为学生提供了创业舞台，并取得了好的效果。
充分发挥我院专业的布局优势，积极培育和拓展毕业生就业市场。坚持“立足潍坊、面向山东、走向全国”的推介方略，挖掘各种资源，广泛搜集需求信息，全力开辟就业门路，畅通毕业生就业渠道，逐步建立了稳定的毕业生就业市场。从2007年至今，学院主动与相关部门联系，实现了院内毕业生就业市场和校外人才市场、劳动力市场相互贯通、资源共享。每年都与潍坊市人力资源管理服务中心联合举办1-2场大型的毕业生就业双选会，依托政府平台有效开展双选活动；同时，结合用人单位的招聘情况，每年举办30多场小型招聘活动和专场招聘会，为学生的就业创造了便利条件。
学院在开展一系列就业双选活动的同时，也非常重视网络市场建设，建立了就业信息网，及时更新维护，为毕业生和招聘单位提供了方便、快捷的就业服务。积极推进就业服务信息化进程，进一步丰富和完善了就业信息网的服务功能，开通了网络视频，开展网上应聘，充分发挥网络在促进毕业生就业工作中的作用。学院坚持现场招聘和网络推介同步进行，坚持“有形市场”和“无形市场”并举，为毕业生和用人单位之间搭建了良好的就业平台。
毕业生就业工作实行日常动态管理。各系及时掌握每一名毕业生签约状况、就业意向、应聘进展、个人综合情况等信息，便于分类指导，重点做好未就业、家庭困难毕业生的就业指导和就业援助工作。学院建立了毕业生就业情况统计制度，完善了统计台账，每月进行定期分析，确保就业统计信息的全面、及时、准确、客观。定期通报各系毕业生就业工作的开展情况及就业率，督促各系了解就业进程，解决就业问题，充分保证了各系就业工作顺利开展。学院将初次正式就业率作为考核各系毕业生就业工作的重要指标，作为考核毕业班班主任工作等级的重要内容，作为调整各系专业设置和招生计划的重要依据，建立了招生、专业、课程、培养环节与就业相互联系、相互制约、相互促进的工作机制。
每年年底，根据省人力资源和社会保障厅公布的就业数据，对各系毕业生就业工作进行考核，每年评选2-3个就业工作先进单位，在全院教职工大会上隆重表彰，并将毕业生就业工作纳入各系工作的年度总考核，作为考核各系领导干部的指标之一，将毕业生就业状况与学院年度招生计划、专业设置调整等工作挂钩，对社会需求不大、就业率偏低、生源短缺的专业，控制或减少招生数量，直至停止招生，将毕业生就业率连续高于全院平均就业率的专业，适当增加招生数量，促进专业的调整优化。
学院主动适应竞争激烈的就业形势，在创新毕业生就业工作思路与模式方面，进行了积极有益的探索，形成了鲜明的工作特色。一是深化教学改革，注重加强学生职业能力的培养，学院实施“多证书”工程，鼓励学生参加职业资格考试，学生完成学业获得毕业证书的同时，还可以通过鉴定获得职业资格证书，并且不断地提高职业资格的等级和数量，目前我院80%以上的毕业生获得了相关专业的职业资格证书，提高了学生的就业竞争力。二是努力实现在校学习与就业的有效对接，加强与各种岗前培训机构的合作，将毕业后的岗位培训前移，提升了学生的就业竞争力。我院非常重视技能和作品竞赛机制建设，注重建立大赛引领教育教学改革的有效机制，始终以技能和作品大赛作为教学效果评价的重要手段。结合专业及课程特点，大力开展技能大赛和作品大赛活动，组织学生积极参加山东省和全国的各类大赛，获得了可喜成绩，真正做到了以赛促学，以赛促教，提升了学生的专业技能，获奖作品和获奖证书成为学生成功就业的砝码。作品大赛为学生增值，为就业铺路，成为我院毕业生就业的重要特色。
2008年以来，我院组织学生先后参加了“全国三维数字化创新设计大赛”、全国大学生电子设计竞赛、山东省电子技能大赛、第三届山东省大学生科技外语大赛、“国信蓝点”杯全国软件人才大赛等各类技能大赛，获得一等奖11项，二等奖、三等奖多项。
山东信息职业技术学院****：地址：山东省潍坊市奎文区东风东街7494号
对电大中专/中专/技校/职校报考还有疑问，您可以点击2023年电大中专招生咨询（原广播电视大学）：/xlzz/
如何快速成为数据分析师
学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。1、明确知识框架和学习路径
数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；
会用脚本语言进行数据分析，Python or R；
有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；
高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。
按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：
1.需要获取外部数据分析师：
python基础知识
python爬虫
SQL语言
python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
统计学基础
回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
模型优化：特征提取
数据可视化：seaborn、matplotlib
2.不需要获取外部数据分析师：
SQL语言
python基础知识
python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
统计学基础
回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
模型优化：特征提取
数据可视化：seaborn、matplotlib
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的**列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京PM2.5浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
学大数据需要什么基础知识和能力？
诚然，任何一门技术都不可能一蹴而就，更不可能一夜成才。这世上，没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是专业、越是基层、收益周期越长的技能越是这样，数据分析师也不例外。但这并不代表，我们不能通过一些有效的方法，把学习的过程变得高效而有趣，让自己的数据分析师学成之旅起到事半功倍的作用。倘若真的想一口吃成一个胖子，到时去面试去工作，你会被自己的好不扎实的专业基底伤害得遍体鳞伤。学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。
1、明确知识框架和学习路径
数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；
会用脚本语言进行数据分析，Python or R；
有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；
熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；
高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。
按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：
1.需要获取外部数据分析师：
python基础知识
python爬虫
SQL语言
python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
统计学基础
回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
模型优化：特征提取
数据可视化：seaborn、matplotlib
2.不需要获取外部数据分析师：
SQL语言
python基础知识
python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
统计学基础
回归分析方法
数据挖掘基本算法：分类、聚类
模型优化：特征提取
数据可视化：seaborn、matplotlib
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的**列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京PM2.5浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
1.计算机基本理论知识了解计算机的基本原理，计算机的发展历史等计算机的基本常识和理论。
参考用书
2.基本数据库操作知识
能够实现常见数据库的增加数据、删除数据、修改数据、查询数据能力。能熟练使用MySQL、Oracle，搭建MySQL、Oracle的开发环境。
参考书目
3.掌握算法与数据结构
具备一定的编程能力，有较好逻辑思维能力，能够熟练掌握JAVA，c，Python这三种语言中的任意一种，最好是Python。
参考
4.网络数据爬虫能力
掌握计算机网络的基本常识，能够编写简单的爬虫脚本，能够根据需要爬取网络数据。
推荐用书
5.结构化数据库操作能力
能够对结构化数据库进行基本操作，了解neo4j等数据库
推荐书目
6.数据分析及数据可视化能力
能够将数据绘制成生动形象的图表，能根据图表分析出数据的潜在价值或者数据的共同点，总结数据规律。
示例说明
总结:以上条件并不是一定要达到很高的标准，只要基本都熟悉，都有印象，能够简单运用即可。
好了，今天关于“热门景点旅游数据爬取实训项目有哪些”的话题就到这里了。希望大家能够通过我的讲解对“热门景点旅游数据爬取实训项目有哪些”有更全面、深入的了解，并且能够在今后的生活中更好地运用所学知识。