❶ 公司要做數據分析我要學習什麼
學什麼?
數據分析要學的內容大致分為6個板塊，分別是：
Excel
精通Excel分析工具，掌握Excel經典函數，准確快速地完成數據清洗,利用Excel數據透視及可視化，可以透過現象看本質。
MySQL
理解MySQL資料庫相關概念及存儲原理，掌握SQL基本的增、刪、改、查等語法掌握資料庫性能調優策略，熟練使用SQL進行數據清洗與數據規范化。
BI商業智能工具
了解商業智能的核心價值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘數據價值，掌握行業場景應用。
Python
學習Python基本編程語言知識，了解Python程序的計算機運行原理，能夠使用Python編程處理工作中的重復性工作。 掌握網路數據抓取技術，Python資料庫應用開發，實現Python數據可視化操作，提高數據收集和數據分析能力。 掌握Python數據分析處理基礎庫，具有應用Python語言解決數據分析中實際問題能力。
數據分析思維與理論
掌握微積分、線性代數、概率論、參數估計、假設檢驗、方差分析等數理統計基礎 掌握基本的數學、統計學知識，學習數據運營方法論、機器學習夯實基礎，提升數據敏感性，建立數據思維和數據素養。
掌握如何撰寫行業分析報告和數據分析項目流程，能夠獨立完成數據分析項目。 掌握常見的數據運營方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性統計分析、相關分析、指數系統搭建等，培養利用多種數據分析方法解決實際工作問題能力。
機器學習
掌握機器學習常用經典演算法原理及sklearn代碼的實現、機器學習演算法的選取、調優及模型訓練、神經網路的特點及原理，增加個人核心競爭力，擁有能夠用相關數據挖掘演算法為解決實際問題能力；奠定人工智慧演算法入門基礎。
如何學?
至少花三個月掌握技術
「磨刀不誤砍柴工」，要想從為「工人」，甚至熟悉工，也需要很多技能，因為怎麼說數據分析師也是技術工種。我覺得至少你要花3個月時間來學習一些最基礎的知識。
花1個月學習資料庫知識。
花1-2個月學習基礎的統計學知識。
花1個月學習點linux的知識。
花1~2個月去學習最基礎的數據分析軟體的操作。
數據分析入門容易提高難，題主目前處於初級階段,可以通過自學觀看視頻,或者系統培訓來提高自己,已工作來說,接受系統培訓會更加快速，更推薦跟著課程系統性的學習，搭建好邏輯框架。
❷ 數據分析師需要學習什麼課程
數據分析師需要學習很多的知識，這是毋庸置疑的，但是對數據分析師需要學習的課程不是很了解，一般來說，數據分析師需要學習很多的知識。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。下面就給大家詳細解釋一下各個層面需要學習的內容。
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。
以上的內容就是小編為大家解答的數據分析師需要學習的內容了，如果大家想走進數據分析這一行業的時候一定提前了解好這些內容，這樣有利於自己設計學習計劃，從而高效的學習知識。最後感謝大家的閱讀。
❸ 大數據運營的核心課程都有哪些
大數據的核心有編程、數據分析、數據ETL、數據提取、智能分析，超級計算、資源分配等等，這些都是屬於核心部分，所以必須掌握，如果難以掌握也沒關系先做編程的基礎學習，有經驗之後再進行深入分析，這樣一步一步要快一些，不然很難快速學習這些難的知識點，只能退而求其次，不過通過課程學習都能快速掌握技術，可以在工作中慢慢適應。這樣就提供了緩沖的時間，所以不用擔心，只要好好做好本職工作就可以了，剩下的交給時間。
❹ 數據分析師需要學哪些課程
�諳釒糠治齙腦擻霉�討惺俏薹ㄊと喂ぷ韉模��鑰緯躺杓浦惺�種厥永礪劭緯蹋��笱г痹�檔乩斫夂褪熗返卣莆綻礪劭緯談韝鮒�兜愕撓τ謾�PDA課程涉及到經濟學、市場營銷學、財務管理學、計量經濟學、預測學、金融學等多方面知識，需要學員具備全面性知識貯備。所以開課之前，我們要求所有學員都要自己對教材、講義內容、學習中心課前准備知識進行提前預習，並提供了課程的參考用書。由於課程的時間有限，而且眾多學員的基礎各不相同，要求課程不僅能滿足全面性的要求，而且要有針對性，我們對各個學科中項目分析所要用到的知識點進行了深入分析，在講義中詳細說明，使學員可在相對准確的領域內迅速掌握知識並加以運用。強調課程與實踐緊密結合 根據CPDA培養計劃的規定，CPDA是應實際需求而產生的，所以必須與實踐高度結合，CPDA從業人員必須有能力獨立解決工作中所遇到的實際問題。 課程設計中有大量案例，將學員分成小組，要求所有學員都要積極參與分析及討論強調知識拓展學習，要學會利用電腦和網路不斷學習、不斷提高並積極參加各地後續教育及沙龍活動，了解行業最新動態。 內容特點1. 師資優勢全部師資均要求具備豐富的項目數據分析經驗。目前，在冊師資均為北京大學或清華大學畢業，碩士或以上學歷，基本為國內外大型管理咨詢公司、會計師事務所或投資集團合夥人或高級經理級別、從事過眾多項目投資或分析工作的專家組成。2.案例教學為重點課程突出案例教學方式，全國管理機構計劃逐步為項目數據分析師認證培訓項目專門設立「項目投資分析案例庫」，多樣化的項目投資決策案例使講師可以根據不同地區學員的素質情況對課程進行微調，但要求中大型案例的數量不少於6個，以保證學員可以通過課程提高實際工作能力，達到基本從業能力。很多學員在參加完課程學習後，都反應課程的案例教學使他們大開眼界，使他們認識到課本上所學的東西如何真正變為可以利用的有效工具。3.統一課程管理優勢全國各地CPDA的面授課程全部從北京安排講師到各地授課，避免了由下級培訓中心自行組織老師講課帶來的的很多缺點。項目數據分析這一學科還是一門嶄新的課程，知識體系不斷變化，只有統一的師資才能有效地保證課程的質量。近五年的實踐經驗，這一統一課程管理的方式收到非常好的效果。4.市場為主導的課程設計優勢在不到五年的時間里，項目數據分析師課程進行了三次大的修改，根據學員的反饋不斷完善課程體系，自主研發了投資數據分析實務教材及投資項目數據分析決策軟體標准版及企業版，並不斷升級完善。
❺ 數據分析師需要學那些東西
數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：
（1）數據管理。
a、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。
b、數據管理。
企業需求:對大型數據進行編碼、清理、轉換。
案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應過程。
1）數據的選擇、合並與拆分、檢查異常值。
2）新變數生成，SPSS函數。
3）使用SPSS變換數據結構——轉置和重組。
4）常用的描述性統計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。
c、數據探索和報表呈現。
企業需求:對企業級數據進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。
案例分析:企業績效文件，如何生成美觀清晰的報告。
1）製作報表前對變數的檢查
2）製作報表的中對不同類型的數據處理
3） 報表生成功能與其他選項的區別
（2）數據處理
a、相關與差異分析。
案例分析:產品合格率的相關與差異分析。
b、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。
c、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。
d、聚類分析。
企業需求: 需要了解購買產品的客戶信息
案例分析:客戶購買力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽樣。
（3）SPSS代碼
SPSS代碼應用