- 数据分析师要学什么？ 大数据分析师要学什么？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-10-02 03:52:08 / 浏览：0 次 /
一、数据分析师要学什么？
你好！数据分析师要学习统计学，机器学习及其相关的数学理论，相关的编程语言，主流的数据分析软件，如SAS、SPSS、R等，以及数据库，如MySQL等。此外，还要学习数据可视化，数据建模，数据挖掘，机器学习等方面的知识，并熟练掌握相关的工具。
二、大数据分析师要学什么？
大数据分析师需要掌握多种技能，包括数据挖掘、机器学习、数据可视化和数据库编程等。此外，他们还需要熟悉统计学和数学等基本领域，具备企业数据智能分析及应用开发能力，能够熟练运用各种分析工具，如 Python、R、SAS 等。
三、数据分析师需要学那些东西？
数据分析师需要学习以下知识和技能：
1. 数据库和SQL语言：掌握关系型数据库和SQL语言，能够进行数据提取、清洗和分析。
2. 统计学基础：掌握基本的统计学概念和方法，能够进行数据描述、假设检验和回归分析等。
3. 数据可视化：掌握数据可视化工具和技巧，能够将数据转化为易于理解的图表和图形。
4. 机器学习：了解机器学习的基本概念和算法，能够使用Python或R等工具进行数据建模和预测。
5. 商业理解和领域知识：了解所在行业的商业流程和规则，掌握领域相关的知识和技能，能够将数据分析结果转化为商业洞察和决策。
6. 沟通和表达能力：具备良好的沟通和表达能力，能够将分析结果清晰地传达给团队和领导。
综上所述，数据分析师需要具备全面的数据分析能力，包括数据处理、统计学、机器学习、可视化和商业领域知识等多个方面。
四、产品数据分析师需要学什么？
数据分析师需要学习基础的Excel、 Python、SQL等数据处理工具，还需要掌握一些可视化的工具帮助更好的呈现，需要学习商业知识架构，有一个良好的分析思维习惯。
现在很多人对于数据分析师的认知还是会有一定的偏差，其实数据分析师并不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作，并不是会Excel、 Python、SQL等工具就是数据分析师了，它是一个职业，不要理解为一个简单的工具学习。
数据分析师除了需要掌握一些数据处理的工具，还需要具备商业知识架构，需要会把商业知识和数据结合起来，同时需要养成良好的分析思维习惯，也包括一些软性技能，这样才能利用数据的价值，帮助企业解决问题，推动企业的发展。
五、大数据分析师需要学哪些知识？
1.数据挖掘技术
在刚踏入大数据这行的时候，我们会有直观的感觉就是数据挖掘和数据分析十分相像，随着我们工作的逐渐深入，在挖掘与分析两个细分领域我们能体会出有明显的差别。数据挖掘涉及到的算法和模型是相当多的，比方说可视化技术、神经网络、支持向量机算法及K平均算法等。
2.数据分析技术
数据分析在整个大数据分析师的学习生涯里是一个具有挑战性的工作，因为行业的不同，所涉及到的业务就会差别较大。对于初级的数据分析师而言，会使用数据分析工具制作简单的图表，结合数据得出一定的结论是必要的。而对高级数据分析师而言，更要有缜密的思维和逻辑，能够洞察数据中存在的问题并提出行之有效的观点，这就需要对业务理解得更加深刻。
3.数据分析软件的使用
软件从易到难分别有Excel、Spass和SAS。通常作为初级的数据分析师，会使用SQL进行查询，编写Hadoop和Hive很有必要;另外，会使用Python可以在工作中起到事半功倍的效果。利用好工具和软件循序渐进，对数据进行一步步清洗和整理，最终得到一个明确的结果。
4.统计学知识
一提到概率论和统计，很多朋友都联想到了高等数学，其实就互联网的数据分析现状来说，对于统计理论这块不需要做到太深入复杂的研究，还是要在实践中去印证更为重要。
六、cda数据分析师学完需要多久？
一年。
1、CDA是数据分析师考试，CDA三个阶段考试越来越难，题也越来越灵活。
2、CDA考试大纲一般分三种：理论的、经验型的。CDA三个阶段学习准备时间为一年，等条件符合就可以开考了。
七、数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？
可以看看开课吧这个课程，感觉还是很不错的。
近日，开课吧与百度、微软、阿里、滴滴以及创新工场等头部企业展开深度合作。至此，开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液，而课程内容将更加丰富，实战性也将更强。
重要的是，Boss直聘、猎聘网等多家就业招聘企业也同开课吧达成合作，可为毕业生提供优先推荐服务，绝不让薪资就业成为难住学员的问题。
大数据分析全栈工程师 课程招生
全新改版，深度可达阿里P7
多名一线数据科学大师倾力指导
（前腾讯、美团、百度）
找工作拿不到 offer 退学费
本课程由廖雪峰老师团队倾情打造，围绕企业用人标准，多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业，深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能，再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议，全新打造的数据科学相关的课程。
一 、课程简介
1.1 面向希望自己能够在4-6个月内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学以及数据驱动的业务工作者。本课程尤其适合：
业务部门的运营、产品、管理、业务分析等谋求数据驱动业务的工作者；
目前从事数据分析师想晋升专业数据分析师或基于互联网平台的大数据分析师的在职人员；
数学、统计、金融、财务、计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；
从事Python开发或传统IT技术开发，想往数据分析/数据挖掘方面转行的朋友；
对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
对数学、编程具有一定的热情，对数据敏感的人员；
1.2 关于退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到 offer 或者 offer 初次就业薪资达不到年薪19万，既退还学费。
二、五大实战项目
三、课程内容
课程持续时间为4个月，内容包括：
1. 主修专业课程；
2. 选修拓展课；
3. 个性化项目作业评审，全程进度督促与问题解答；
4. 模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导；
5. 在线大数据实验平台。
2.1 主修专业课程
主修课，周期一共4个月，100课时，共3大部分：
1）数据分析之禅
2） 数据分析之道
3） 大数据分析之术
2.2选修拓展课
选修课《R语言之数据挖掘实战》，每位同学均可免费选修学习，这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业，总共30课时左右。
四、师资介绍
除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。
助教团队：
张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通Hive；
张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通Excel数据可视化，Python数据分析；
潘师兄：前搜狐数据分析师，精通Python、SQL、Tableau
五、课程优势介绍
1. 内容由浅入深，层层递进：课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计，涵盖基础的Excel操作，Excel数据可视化，认识和熟悉工具；紧接着第二部分刚开始的Python基础，也是照顾零基础的学员，慢慢的深入，到后面的数据科学库numpy、pandas等；再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模，数据挖掘算法，层层递进和加深，尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会，在学员入门过后再加深难度。
2. 既有深度，又有广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，而课程的第三部分就完全包含这些，这是我们课程的独家特色，且占比达整个课程的50%左右，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。
3. 纯大型互联网企业师资：课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师（top10互联网企业），导师即是讲师，也是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们的课程跟其他课程的本质区别。
4. 课程结果保障：选择课程就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
5. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。
6. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。
六、你需要达到什么样的预备能力
依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：
至少具备大专学历，本科及硕士以上学历更佳；
持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；
具有良好的逻辑思维能力；
有编程语言基础优先。
注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Excel、Python和MySQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。
七、学费、资助与质量保障
通关班：7980元
就业班：17980元
本次课程培训为期时长4个月，通关班与就业班的课程内容一致，但是就业班会签订就业协议。
分期付款：本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款；
退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。
八、报名流程与重要时间节点
九、学员评价
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十、相关问题答疑
Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？
A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达50%左右。
Q：Python工程师的出路在哪？
A：随着这几年AI人工智能的火爆，带动了Python的热潮，各种Python课程如雨后春笋般的涌现出来，80~90%的内容都是Python Web方向，因为AI人工智能门槛太高。所以普及大众，如果学Python，大部分都是往Python Web方向引，要学Python基础、然后学Flask、Django、然后学一点运维的知识，但是这么干基本上没法就业。因为Python Web方向市场太小，以至于现在基本上是个伪方向，不可否认Python可以写接口，用作网站的后端，但是这么干的公司极少（这相当于是抢Java和PHP的饭碗），所以就导致没有就业的岗位，同时也导致了很多人学Python交了几万块学费无法就业的场景，要么转行要么放弃。
除了门槛较高的AI必须掌握Python，数据分析和数据挖掘方向倒是一个门槛相对较低且不错的发展方向。爬虫和运维也是Python的方向，但是相对来说，岗位太少，太传统，竞争力不大。真要做运维，十年前就可以，为什么是现在？
Q：请问就业班对于任何人都适用吗？
A：报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。就业班对同学是有一定要求的。
Q：学完课程能达到什么水平？
A：依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求：
熟练掌握数据库MySQL基本使用，精通SQL语句和Hive SQL；
熟悉数据挖掘的思路和常用的数据挖掘算法；
熟练掌握Excel、Power BI、Tableau等数据分析可视化工具；
掌握Python/R；
能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；
具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。
最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。
注：由于添加人数较多，教务老师没法第一时间一一通过，请耐心等待。
附：1、线下交流会现场
八、想考大数据分析师应该学什么？
大数据学习首先是要由JAVA基础，如果没有基础就可以先学java，后期大数据课程会学hadoop\hive\scala\spark等，如果你是零基础可以直接选择·光环大数据零基础线下全日制班，零基础班的导师在开课初期都是从JAVA开始的而且都会讲的很慢，后期等学生慢慢的入门，凭借多年的教学经验通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识！
九、大数据分析师应该要学什么知识？
作为一名大数据分析师，需要掌握以下知识：
数据分析技能：熟练使用数据分析工具（如Python、R、SQL等）进行数据清洗、数据处理、数据可视化、数据建模等操作，以及熟悉统计学、机器学习等相关理论知识。
大数据处理技能：掌握分布式计算、分布式存储、集群管理等技术，熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，能够处理TB级别以上的数据。
数据库知识：熟悉关系型数据库和非关系型数据库的设计、操作和优化，熟悉数据库索引、事务、存储过程等技术。
数据可视化：熟悉常用的数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI、Matplotlib、ggplot等。
业务理解：对于所在行业或领域有较为深刻的业务理解，能够理解公司的业务需求，把握数据分析的重点和难点。
沟通能力：具备良好的沟通能力，能够清晰地表达数据分析结果，并向非技术人员解释分析结果，让他们理解分析结论对业务决策的影响。
项目管理：有一定的项目管理经验，能够独立完成数据分析项目的全过程，包括项目计划、资源调配、进度控制等。
总的来说，大数据分析师需要综合掌握数据分析、大数据处理、数据库、数据可视化、业务理解、沟通能力和项目管理等多方面的知识。
十、大数据分析师，应该要学什么知识？
大数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础。
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