数据分析课程都学哪些

‘壹’ 小白入门数据分析必学课程有哪些

数据分析师需要学习以下相关课程： 1、统计概率基础; 2、数据分析模型方法; 3、工具的运用。

如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备能力的技术性学习，是从数据的获取，储存，整理，清洗，分析，检验到结果报告一个整体的流程，其中每一个环节会涉及到很多知识

‘贰’ 数据分析师需要学哪些课程

�谙钅糠治龅脑擞霉�讨惺俏薹ㄊと喂ぷ鞯模��钥纬躺杓浦惺�种厥永砺劭纬蹋��笱г痹�档乩斫夂褪炝返卣莆绽砺劭纬谈鞲鲋�兜愕挠τ谩�PDA课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性知识贮备。所以开课之前，我们要求所有学员都要自己对教材、讲义内容、学习中心课前准备知识进行提前预习，并提供了课程的参考用书。由于课程的时间有限，而且众多学员的基础各不相同，要求课程不仅能满足全面性的要求，而且要有针对性，我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。强调课程与实践紧密结合 根据CPDA培养计划的规定，CPDA是应实际需求而产生的，所以必须与实践高度结合，CPDA从业人员必须有能力独立解决工作中所遇到的实际问题。 课程设计中有大量案例，将学员分成小组，要求所有学员都要积极参与分析及讨论强调知识拓展学习，要学会利用电脑和网络不断学习、不断提高并积极参加各地后续教育及沙龙活动，了解行业最新动态。 内容特点1. 师资优势全部师资均要求具备丰富的项目数据分析经验。目前，在册师资均为北京大学或清华大学毕业，硕士或以上学历，基本为国内外大型管理咨询公司、会计师事务所或投资集团合伙人或高级经理级别、从事过众多项目投资或分析工作的专家组成。2.案例教学为重点课程突出案例教学方式，全国管理机构计划逐步为项目数据分析师认证培训项目专门设立“项目投资分析案例库”，多样化的项目投资决策案例使讲师可以根据不同地区学员的素质情况对课程进行微调，但要求中大型案例的数量不少于6个，以保证学员可以通过课程提高实际工作能力，达到基本从业能力。很多学员在参加完课程学习后，都反应课程的案例教学使他们大开眼界，使他们认识到课本上所学的东西如何真正变为可以利用的有效工具。3.统一课程管理优势全国各地CPDA的面授课程全部从北京安排讲师到各地授课，避免了由下级培训中心自行组织老师讲课带来的的很多缺点。项目数据分析这一学科还是一门崭新的课程，知识体系不断变化，只有统一的师资才能有效地保证课程的质量。近五年的实践经验，这一统一课程管理的方式收到非常好的效果。4.市场为主导的课程设计优势在不到五年的时间里，项目数据分析师课程进行了三次大的修改，根据学员的反馈不断完善课程体系，自主研发了投资数据分析实务教材及投资项目数据分析决策软件标准版及企业版，并不断升级完善。

‘叁’ 数据分析师要学什么课程

数据分析师学的课程如下：

1.数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

2.分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3.分析思维

比如结构化思维、思维导图、或网络脑图、麦肯锡式分析，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.数据库知识

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。

5.开发工具及环境

比如：Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

关于数据分析师的学习可以到CDA的认证机构了解一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

‘肆’ 数据分析师和CDA认证都要学什么课啊

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：
（1）数据管理。
a、数据获取。
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理。
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2）新变量生成，SPSS函数。
3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现。
企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。
1）制作报表前对变量的检查
2）制作报表的中对不同类型的数据处理
3） 报表生成功能与其他选项的区别
（2）数据处理
a、相关与差异分析。
案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测。
企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。
d、聚类分析。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析:客户购买力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
（3）SPSS代码
SPSS代码应用
-

‘伍’ 数据分析学什么课程

首先你需要看下这张图，这是一张数据分析师能力体系图：

可以从图上看到，Python在数据分析中的泛用性相当之高，流程中的各个阶段都可以使用Python。所以作为数据分析师的你如果需要学习一门编程语言，那么强力推荐Python～

‘陆’ 数据分析有哪些相关的培训课程

选在线课程还是线下培训。简单粗暴来说：想性价比高并与时俱进，选择线上；完全没有自觉性需要人随时盯着你，选线下。在各类培训中，我们相信，在线课程是性价比最高的选择，也是非常适合技术学习的形式。在开始学习之前。可以先算一笔帐：在现有的技术条件和教育环境下，高质量、让学员拥有良好体验的课程，开发成本都很高。如果你想用较低的价格学习到高质量的课程的话，最大的可能性，就是这门课程已经规模化地进行了广泛传播，有数量众多的用户可以和你一起来分摊成本。在这一点上，在线课程的优势不言而喻。但也想提醒大家：在线课程比线下培训班性价比高很多，但前提是，你需要有基本的自觉性。如果你只是偶尔有点拖延和懒散，现在很多线上课程都有配套的学习服务，可以帮助你很好地持续下去；但如果你是完全不想学习，看3分钟的任何课程就会睡着......可能在线课程不是最适合你的方式。讲师的头衔只是一方面，重要的是他们是不是真的了解行业前沿如果你在学的是希望很快可以运用到工作中的技术，要看看课程的讲师是否还活跃在你想去的行业中，而不是只在大学任教或者自己也刚入行不久。如果讲师距离行业的实际应用较远，他所教的东西很可能与行业有很大的脱节，有很大的风险会浪费你的时间。

技术类课程，实践是核心很多情况下，课程只能“告诉”你知识，能否真正理解与吸收更多地要求你不断地巩固与操练。对于新的知识来说，能否获得及时的反馈非常重要，可以快速知道自己所理解的知识是否正确。除此以外，你也需要浸入真实的项目中，通过实操来加深理解，把不同的知识点通过项目这根线来串联起来，确保知识真正地被吸收。找到高人带路，会让你事半功倍明确了以上几点，自己再花一点时间，我想你就可以找到适合自己的选择。如果恰巧你感兴趣的是互联网数据分析的话，Udacity 的数据分析纳米学位可能是目前最好的中文在线学习课程（之一），你可以从 Facebook，Google，Tableau，MongoDB 的数据科学家那里学到真正有用的技能。我们也是“Learning By Doing”的坚定信念者，相信实践是最好的学习方法。因此，在视频中我们会不断穿插不同的练习确保你真正掌握。而在每个主题的课程完成之后，我们都会要求学生使用所学的知识完成我们精心设计的项目，达到巩固和提高的作用。并且每一位学生的项目都会由我们专业的 Reviewer 给出悉心的指导（不是机器人哦），以帮助学生个性化地查漏补缺。

‘柒’ 数据分析课程包括哪些内容

1、大数据前沿知识及hadoop入门

零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置。

2、Hadoop部署进阶

熟练掌握hadoop集群搭建;对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析。

3、Java基础

了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程。

4、MapRece理论及实战

熟悉MapRece的工作原理及应用，熟悉基本的MapRece程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于maprece的项目。

5、hadoop+Mahout大数据分析

掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析。

6、Hbase理论及实战

掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景。

7、Spark大数据分析

Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析。

‘捌’ 数据分析师需要学哪些课程

合格的数据分析师需要具备的能力有以下几点： 1、统计概率基础； 2、数据分析模型方法； 3、工具的运用。 如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备能力的技术性学习，是从数据的获取，储存，整理，清洗，分析，检验到结果报告一个整体的流程，其中每一个环节会涉及到很多知识

‘玖’ 数据分析需要学哪些

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。


关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

‘拾’ 数据分析师要学哪些课程

首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。

然后给大家说一下关于统计的内容，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。