數據分析課程都學哪些

『壹』 小白入門數據分析必學課程有哪些

數據分析師需要學習以下相關課程： 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

『貳』 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。

『叄』 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。

『肆』 數據分析師和CDA認證都要學什麼課啊

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
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『伍』 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～

『陸』 數據分析有哪些相關的培訓課程

選在線課程還是線下培訓。簡單粗暴來說：想性價比高並與時俱進，選擇線上；完全沒有自覺性需要人隨時盯著你，選線下。在各類培訓中，我們相信，在線課程是性價比最高的選擇，也是非常適合技術學習的形式。在開始學習之前。可以先算一筆帳：在現有的技術條件和教育環境下，高質量、讓學員擁有良好體驗的課程，開發成本都很高。如果你想用較低的價格學習到高質量的課程的話，最大的可能性，就是這門課程已經規模化地進行了廣泛傳播，有數量眾多的用戶可以和你一起來分攤成本。在這一點上，在線課程的優勢不言而喻。但也想提醒大家：在線課程比線下培訓班性價比高很多，但前提是，你需要有基本的自覺性。如果你只是偶爾有點拖延和懶散，現在很多線上課程都有配套的學習服務，可以幫助你很好地持續下去；但如果你是完全不想學習，看3分鍾的任何課程就會睡著......可能在線課程不是最適合你的方式。講師的頭銜只是一方面，重要的是他們是不是真的了解行業前沿如果你在學的是希望很快可以運用到工作中的技術，要看看課程的講師是否還活躍在你想去的行業中，而不是只在大學任教或者自己也剛入行不久。如果講師距離行業的實際應用較遠，他所教的東西很可能與行業有很大的脫節，有很大的風險會浪費你的時間。

技術類課程，實踐是核心很多情況下，課程只能「告訴」你知識，能否真正理解與吸收更多地要求你不斷地鞏固與操練。對於新的知識來說，能否獲得及時的反饋非常重要，可以快速知道自己所理解的知識是否正確。除此以外，你也需要浸入真實的項目中，通過實操來加深理解，把不同的知識點通過項目這根線來串聯起來，確保知識真正地被吸收。找到高人帶路，會讓你事半功倍明確了以上幾點，自己再花一點時間，我想你就可以找到適合自己的選擇。如果恰巧你感興趣的是互聯網數據分析的話，Udacity 的數據分析納米學位可能是目前最好的中文在線學習課程（之一），你可以從 Facebook，Google，Tableau，MongoDB 的數據科學家那裡學到真正有用的技能。我們也是「Learning By Doing」的堅定信念者，相信實踐是最好的學習方法。因此，在視頻中我們會不斷穿插不同的練習確保你真正掌握。而在每個主題的課程完成之後，我們都會要求學生使用所學的知識完成我們精心設計的項目，達到鞏固和提高的作用。並且每一位學生的項目都會由我們專業的 Reviewer 給出悉心的指導（不是機器人哦），以幫助學生個性化地查漏補缺。

『柒』 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。

『捌』 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

『玖』 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。

『拾』 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。