寧波數據分析思維課程有哪些

㈠ 數據分析需要學哪些

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。


關於數據分析師的學習可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

㈡ 數據分析學什麼課程

首先你需要看下這張圖，這是一張數據分析師能力體系圖：

可以從圖上看到，Python在數據分析中的泛用性相當之高，流程中的各個階段都可以使用Python。所以作為數據分析師的你如果需要學習一門編程語言，那麼強力推薦Python～

㈢ 數據分析師需要學習什麼課程

數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：

1、數據管理。數據獲取、企業需求:資料庫訪問、外部數據文件讀入
案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。

2、相關與差異分析。案例分析:產品合格率的相關與差異分析。

3、線性預測。企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步預測企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。

4、因子分析。企業需求: 需要抽取影響企業效率的主要因素，進行重點投資
案例分析:客戶購買力信息研究。

對於數據分析的了解可以到CDA ，其系列叢書依照 CDA 規范化學習體系而定，以讀者需求為出發點，結合企業實際案例和業務場景來談大數據思維和分析，滿足了 CDA 數據分析師等級認證的學習需要，也兼顧了大數據的熱點動態。目前 CDA 數據分析師系列叢書已有近 20 本，更多叢書也在陸續出版中。

㈣ 數據分析師要學哪些課程

首先給大家說明一下數據分析的技術學習，而技術學習有幾個層面的內容要學習。首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。

然後給大家說一下關於統計的內容，統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

㈤ 數據分析有哪些相關的培訓課程

據分析師的課程包括兩個層面的內容，只有把數據分析師的這些課程都學會並且運用，你就可以成為一名頂級的大數據分析師。
一、課程層面
第一級別：數據分析課程內容主要是從理論-實操-案例應用步步進階，能讓學員充分掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用Excel、SPSS、SAS等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告。

第二級別：在第一級別的基礎上,第二級別包括建模分析師與大數據分析師，即為企業決策提供及時有效、易實現、可信賴的數據支持。建模分析師，指在ZF、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。本課程針對數據挖掘整套流程，以金融、電信、電商和零售業為案例背景深入講授數據挖掘的主要演算法。並將SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS編程和SQL進行有效的結合，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。大數據分析師，本課程以大數據分析為目標，從數據分析基礎、JAVA語言入門和linux操作系統入門知識學起，系統介紹Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理論知識和hadoop的生態環境，詳細演示hadoop三種模式的安裝配置，以案例的形式，重點講解基於mahout項目的大數據分析之聚類、分類以及主題推薦。通過演示實際的大數據分析案例，使學員能在較短的時間內理解大數據分析的真實價值，掌握如何使用hadoop架構應用於大數據分析過程，使學員能有一個快速提升成為兼有理論和實戰的大數據分析師，從而更好地適應當前互聯網經濟背景下對大數據分析師需求的旺盛的就業形勢。

二、數據分析師的知識結構

㈥ 數據分析師要學什麼課程 學什麼專業

主要是統計學、數據分析方法論等。學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。

數據分析的技術學習內容

首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。

當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。

統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

數據分析師要學什麼

1、數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

2、分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

3、編程語言

對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

㈦ 數據分析課程有哪些內容

對於數據分析師所要學習的課程來說，需要分為技術學習、統計理論、表達能力三個層面進行學習，這些層面是數據分析的大體內容，只有對這技能進行持續的學習，理解的越透徹，那麼對於數據的分析潛力就越大。

首先給大家說明一下數據分析的技術學習，而技術學習有幾個層面的內容要學習。首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。

然後給大家說一下關於統計的內容，統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

最後說一下表達能力，而表達能力也是一項重要的能力，如果你肚子里有很多東西，但是表達不出來，也是不算是一個優秀的數據分析師，擁有一個好的表達能力至關重要，在分析數據以後需要給客戶闡述數據分析的結果，不但有很強的語言表達能力，還要會製作ppt，在講述和製作ppt的時候需要有嚴密的邏輯，這樣才有說服力，在做ppt的時候還需要對語言進行組織，力爭做到圖文並茂，這樣才能夠讓人信服你的數據分析結果。

㈧ 數據分析師要學什麼課程

數據分析師學的課程如下：

1.數學知識

數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

2.分析工具

對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

3.分析思維

比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

4.資料庫知識

大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。

5.開發工具及環境

比如：Linux OS、Hadoop(存儲HDFS，計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具Java、python等等語言工具。

關於數據分析師的學習可以到CDA的認證機構了解一下，全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

㈨ 數據分析課程包括哪些內容

1、大數據前沿知識及hadoop入門

零基礎入門，了解大數據的歷史背景及發展方向，掌握hadoop的兩種安裝配置。

2、Hadoop部署進階

熟練掌握hadoop集群搭建;對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析。

3、Java基礎

了解java程序設計的基本思想，熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計，熟練使用jar文件，了解mysql等資料庫管理系統的原理，了解基於web的程序開發流程。

4、MapRece理論及實戰

熟悉MapRece的工作原理及應用，熟悉基本的MapRece程序設計，掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基於maprece的項目。

5、hadoop+Mahout大數據分析

掌握基於hadoop+mahout的大數據分析方法的使用場景，熟練運用mahout的成熟演算法進行特定場景的大數據分析。

6、Hbase理論及實戰

掌握hbase的數據存儲及項目實戰、掌握Spark、Hive的安裝、配置及使用場景。

7、Spark大數據分析

Spark、Hive的安裝、配置及使用場景，熟練運用Spark的成熟演算法進行特定場景的大數據分析。

㈩ 數據分析師需要學哪些課程

合格的數據分析師需要具備的能力有以下幾點： 1、統計概率基礎； 2、數據分析模型方法； 3、工具的運用。 如果這些技術沒有，也不可能會玩數據分析。所以，CDA主要是針對數據分析師必備能力的技術性學習，是從數據的獲取，儲存，整理，清洗，分析，檢驗到結果報告一個整體的流程，其中每一個環節會涉及到很多知識