8. R语言和Python（pandas）数据整理和建模的比较
2.初学者快速掌握Python 数据分析和数据挖掘（含机器学习）的思想和方法
3.形成科学有效的知识和能力结构体系框架，为今后数据分析工作打下良好的基础
1．全程没有艰深的公式，几乎全部以实际案例带动启发理解，以通俗易懂的语言讲清楚深刻的数据分析和挖掘思想，随时互动、答疑解惑
2．注重学以致用、注重应用场景再现。把工作中常见的数据分析模型和案例加以剖析，使得学员在实际工作中很快能上手进行实际问题的解决
3．注重实际工作经验分享，让学员在工作学习中少走弯路，以培养兴趣为引导、以阐明基本原理思想为基础，让学员在数据分析中有应万变的能力
覃老师，早年毕业于中国人民大学统计学院，近 20 年来一直进行着数据分析的理论和实践，熟悉数据分析与建模，擅长使用Python、R语言、SAS和Spark解决大数据建模及算法优化难题，积累了大量实践案例，经验丰富；善于用逻辑贯穿数据分析过程，把深奥的思想和方法用通俗易懂的语言讲述清楚透彻，善于用数据分析计算机程序实现从数据到结论到预测的落地过程。2010 年至今培养了上万名（包括首批）使用R语言、SAS和Python等工具实现数据分析和挖掘的专业人士，帮助他们在数据挖掘领域提升工作技能或实现就业。
覃老师曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化精确计算的金融年金产品，该产品销售额持续领跑同业市场多年，获得金融产品创新大奖。
覃老师培训或完成过数据分析和挖掘项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。
8. R语言和Python（pandas）数据整理和建模的比较