1樓：匿名使用者
cpda 資料分析師課程如下：
1.資料分析概述（第一天）
2.戰略管理（第一天）（企業戰略管理的模型與方法）3.資料產生（第一天）
4.資料匯入與預處理（第二天）包括：大資料匯入；傳統資料匯入；資料清洗；資料加工
5.資料分析（第二天）
資料分析方法
描述型資料分析
6.資料探勘（第二天）
挖掘概述，kmeans，購物籃，決策樹，樸素貝葉斯7.資料展示（第二天）
8.營銷決策（第三天）
9.市場分析與**（第三天）
10. 市場細分與客戶資料分析（第四天）
11.營銷組合資料分析（第五天）
12. 生產採購決策與庫存優化（第六天）
13. 投資決策概述（第七天）
14.專案投資經濟收益分析（第七天）
15.投資風險分析（第七天）
16.投資選擇與評估（第七天）
17.資料分析專案流程及工作方法（第八天）專案建議書撰寫--專案投資計畫書
更多cpda資料分析師課程，您可以去cpda 資料分析師網 看看(如能幫到您，望您採納！！謝謝~~)
專案資料分析師培訓課程內容是什麼？
2樓：閃亮登場
專案資料分析技術考試培訓分為兩大模組：基本概念和專業技能培訓，考前輔導培訓。
第一模組的培訓旨在使學員了解專案資料分析的基本概念和基本理論，掌握專案資料分析的專業技能。全部培訓內容分為考試課程、專業課程、必修和輔修課程四部分：
1．考試課程 -- 著重培訓基本理論和基本概念
專案投資決策資料分析
專案投資決策資料分析軟體
2．專業課程 -- 著重培訓考生的實際操作能力
倫理和職業標準
風險投資專案篩選標準
專案分析與投資銀行
西方國家常用的專案分析指標
如何編制商業計畫書
3．學習指定教材（必修）
《投資資料分析實務》 國家行政出版社
《市場調研技術手冊》 人民郵電出版社
《專案投資決策資料分析軟體使用指南》中華人民共和國資訊產業部專案資料分析培訓指定用書.
4．輔修課程——目的在於增加考生專業知識技能的廣度和深度（輔修推薦用書）
《併購制勝戰略》 機械工業出版社 大衛 格林斯潘著
《併購價值評估》 機械工業出版社 弗蘭克 埃文斯著
《價值評估》 麥肯錫經濟著作
第二模組的培訓內容是針對考試而專門設定的：
培訓內容包括：了解考試題型、掌握考試重點。
大資料學習需要哪些課程？
3樓：加公尺谷大資料科技
大資料技術目前來
主要分為兩個方向源：大數bai據開發
和資料分析與du挖掘大資料開發：ja-va、大資料基zhi礎、hdfs分布式檔案dao系統、mapreduce分布式計算模型、 yarn分布式資源管理器、zookeeper分布式協調服務、hbase分布式資料庫、hive分布式資料倉儲、 flumeng分布式資料採集系統、sqoop大資料遷移系統、scala大資料**語言、 kafka分布式匯流排系統、spark體系...
資料分析與挖掘：python基礎、關係型資料庫mysql、文件資料庫mongodb、記憶體資料庫redis、網路爬蟲、資料分析、資料處理、資料分析處理高階...
資料分析師培訓，什麼人適合學資料分析
4樓：cda資料分析師
資料分析行業的大火以及較高的薪酬待遇，讓很多在校大學生或職業遭遇瓶頸的人士開始蠢蠢欲動，想學習資料分析從而進入資料分析行列。但 有乙個很困惑的問題就是：自己選擇或學習的專業似乎和資料分析沒什麼交集，這個時候選擇資料分析師這條道路會不會很艱難？
擔心自己的專業跟不上資料分析的學習進度，也擔心自己的能力是否符合資料分析技能的要求。
其實，講真的。雖然資料分析這個行業有著天然的專業鄙視鏈（文理科的邏輯思維功底、程式語言接受程度上以及數理統計基礎實實在在的存在差別，這也是甲方更信賴理工科出身的重要原因，因為社科或文藝類專業，很少有學校會嚴格地按照數理邏輯去制定學生的課程培養計畫），但是並不代表文科生沒有任何機會，因為大學以前，其實我們都沒正式接觸過程式設計或統計學，大學本科更多的是提公升乙個人的思維、而不是過硬的專研能力。所以文科專業的朋友，興趣和決定也是重要因素，不能單單憑藉客觀的專業背景就否定自己。
當然，學習數學與應用數學、統計學、電腦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。畢竟資料分析不像程式設計那樣，需要你天天敲**，要學習好多的程式語言，資料分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提公升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。
這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑藉理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是乙個人不可或缺的。
5樓：滴水成冰
資料分析師需要學習以下幾個方面的課程：
（1）資料管理。
a、資料獲取。
企業需求:資料庫訪問、外部資料檔案讀入
案例分析:使用產品資訊檔案演示spss的資料讀入共能。
b、資料管理。
企業需求:對大型資料進行編碼、清理、轉換。
案例分析:使用銀行信用違約資訊檔案spss相應過程。
1）資料的選擇、合併與拆分、檢查異常值。
2）新變數生成，spss函式。
3）使用spss變換資料結構——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、資料探索和報表呈現。
企業需求:對企業級資料進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。
案例分析:企業績效檔案，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型別的資料處理
3） 報表生成功能與其他選項的區別
（2）資料處理
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**。
企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步**企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其**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:客戶購買力資訊研究。
d、聚類分析。
企業需求: 需要了解購買產品的客戶資訊
案例分析:客戶購買力資訊研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽樣。
（3）spss**
spss**應用
6樓：資料中轉站
1 大學數學牛的人適合
2 不排斥敲**的工作的人適合
我是剛出來的，學了很多，但是工作得敲**，個人有點煩，所以不做了，不過我有上課時的錄播，可***（光環大資料的課程，線下學了半年，學費花了19800）
7樓：匿名使用者
本人03年電腦科學與技術畢業，大學教書7年，從網路到資料庫、軟體開發；2010年接觸資料分析，，一路學習，進入某上市公司做人才測評工作，開始正式入行，從產品競爭情報分析、產品快速測試、使用者圖譜、資料採集、報表、視覺化製作等入手，後來到建模、對比分析、關聯分析、聚類等，後來又去阿xx呆了一年多，然後又和加拿大一幫分析師一起工作，從他們身上學到很多思維方式和分析經驗，對如何通過資料去解決企業實踐問題的能力提公升很多。現在自己和加拿大哥們開公司專門為中國企業做資料商業諮詢服務，業務太多都有點忙不過來了。另外一塊業務就是為阿里雲提供大資料分析教育內容，比如高校大資料專業的課程體系、實驗室產品等，阿里雲大資料分析師acp認證整套體系和認證考試培訓研發都是我們公司開發的；連考題都是我們出的。
還有每年全國各高校大資料專業的師資培訓都是我們在做。所以總結我個人的學習路徑和方法及認知，給你們提供一條學習路徑，希望對你們在大資料商業分析師這條職業道路上有所幫助！
以職業能力結構的學習圖譜
目前就業市場第一層在5-8k；第二層年薪15-30萬；第三層50萬年薪以上
具體學習路徑與方法：
第一層通用技能
1、 通用技能是作為資料分析師必須具備的分析工具和大資料相關知識；
資料程式設計：資料程式設計工具有python、r、sas等，目前用的多的是python,如果有語言基礎的小夥伴上手很快，語法、函式、物件導向這些都比較簡單，沒有基礎的小夥伴也可以自學，不是很難，可以去《小象學院》每天學習一節課，聽完後可以去阿里雲大學官網去做一些clouder，增加對python在專案中的使用場景理解，資料清洗、爬蟲、資料分析、資料視覺化這些是工作中經常用到的。
書籍：2、 資料儲存：主要是資料庫、資料建模，分析師對資料倉儲需要了解，這些基礎課程完全可以自學，優達學城裡面有這些課程，老師講的還不錯，也可以去九道門做些實驗專案，他們有時候搞活動是免費的；如果你覺得還是難，那就採用最基礎的學習路徑，直接買mysql關係型資料庫的書看，隨便到網上去找個免費的mysql課程聽；先解決會的問題。
書籍：另外分布式儲存hdoop需要簡單了解就可以了，如果能自己搭建3個節點跑通，個人覺得就ok了，
3、 雲計算：做為分析師對雲計算的技術作為了解就可以了，可以不做目前的強化學習內容
4、 資料預處理：這個是資料分析師必須時刻記住的事情，從我們這個行業有句行話，叫垃圾進來垃圾出去，如果資料質量控制不好，後面做的再牛逼，也是垃圾；這個主要是看大家對資料的理解和質量控制的方法，目前市場上有專門的崗位就叫etl資料清洗工程師；有專門的資料質量控制或者資料清洗的書。
6、 大資料技術:這個相對來說有些難度，如果是學數學統計類專業小夥伴就非常有優勢了，其他專業的小夥伴也不用擔心，畢竟工作後還可以繼續學習，在工作中用的比較多的是聚類、關聯、決策樹、線性回歸等，如果你不去做模型和演算法工程師那麼只需要會用就可以了，實在不行有專業的工具讓我們用，比如第四正規化的產品和阿里雲的機器學習pan都是可以直接出結果的工具；
書籍：7、 分析&ai：這部分先了解資料分析的基本流程和分析手法；上面的如果都學了，可以到阿里雲大學上面去做幾個資料分析方面的案例，增加對資料分析的流程理解和相關技術應用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具來實現的，比較簡單，建議大家自己程式設計實現，也可以到天池大賽上去看一些案例，自己做做訓練。
以上的工具學習如果自學的小夥伴覺得很難堅持，那就只能去報班了，需要提醒大家的是目前培訓機構愚弄混雜，在工具教學上有些機構還算馬馬虎虎，大部分培訓機構的老師根本沒做過商業分析專案，很多思維方式可能會誤導你。至於那個培訓機構好，我也不是很清楚，個人覺得自己堅持以上東西是可以自學的，做好規劃一步步往前，時間可能長點，需要恆心，哈哈！
第二層商業分析
學完通用技能後你是否能真正入門，到企業能幹活就看這一層了，在寫這篇學習路徑的時候我幫大家簡單做了中國培訓機構的調查分析，稍微好點的能做第一層，第二層都做不了，主要原因分析真正做大資料商業諮詢人才都在名企，專業做資料諮詢的公司員工一是沒時間，二是**高，培訓機構請不起。
我幫大家總結了，目前中國市場大部分企業招聘大資料分析師主要為四個層面服務；
一為產品經理服務，國內產品經理不懂資料分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要資料分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要資料分析師採集使用者行為、習慣、評價等資料來完成。
二是為運營服務，產品運營中的使用者流量、**、顧客關係管理等需要資料分析師幫助完成；三是公司資料制定和標準建設、各部門資料打通，資料化管理等工作需要資料分析師完成，四是資料情報和資料**為高層服務。
從以上四個方面我們再去看第二層的商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過資料為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。
第三層：上面我說在入行的時候建議大家選擇乙個行業，不要輕易換行業，大資料商業分析師對行業的要求很高，本身如果你是行業專家有加上懂資料分析，那就是行業大資料商業分析大牛了，這個需要時間和專案沉澱，現在這種行業大牛在國內很少，因為資料分析行業中國才剛剛發展，企業才剛剛接受這個崗位！
這個行業非常不錯的，非常有潛力，偏商科，技術輔助；真正的大牛不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提公升的人。主要是三個方面的分析，一是現狀分析、二是原因分析、三是**分析。
洋洋灑灑寫了這麼多，希望對您有一些啟發和幫助！也希望我們以後在大資料商業分析的江湖上進行切磋相遇！祝您學業有成，盡快入行，加油！
資料分析師需要具備的技能有哪些，資料分析師要具備哪些技能
資料分析師作為乙個興起不久的職業，目前高校還沒有強關聯的專業，基本上都是轉行的居多，但一定要注意的就是 會工具不代表就可以做資料分析師。很多人都在糾結自己沒學過程式設計軟體，不會python怎麼辦，其實python之類的只是乙個工具而已，資料分析師對python的能力要求並不高，工作中用sql和ex...
準備想考資料分析師證有必要嗎，資料分析師的前景如何？有沒有必要考證書？
資料分析師資格證書當然有用了。但不能因為想要資料分析師證書而學習 考證，而是要學到真東西，培養出自己的能力。如果你想將來成為資料分析師，那還是參加培訓比較合適，這樣可以系統的掌握資料分析的知識。隨著社會經濟的發展和資料分析的規範化，社會上各種企事業單位對資料分析師人才的需求也會大大增加，會計將成為各...
什麼是專案資料分析師，具體是做什麼的
專案資料分析師 cpda 是專業從事投資專案可行性分析的高階決策人，通過掌握大量權威的行業資料以及專業的計算工具，科學合理的計算出專案未來的收益及風險情況,為投資機構做出正確的投資決策。資料分析師主要有以下幾個方面的內容 一為產品經理服務，國內產品經理不懂資料分析，而新產品的競爭情報分析 產品敏捷測...
國際資料分析師有哪些證書？排名如何
資料分析方面的認證，最好的是sas全球認證，這相當於oracle的資料庫認證，只要拿到手，就獲得了敲開資料分析崗位hr的大門，但是要過技術面試，還是要看能力。國際上的認證，都是民間的，大家了解的cpa,cfa,frm都是民間組織。只要有號召力，可以把業界資源和人力資源整合，就可以成為乙個很好的認證。...
資料分析師怎麼學？中鵬有這個課程嗎
自己學的話難度比較大，沒有實際操作。現在都是機構培訓的多，還可以考證加強自己的專業知識，一般會學到計算機的應用知識 數理統計 經濟學 資料庫原理以及相關知識 還有excle spss quanvert sas等統計軟體。資料分析師是資料師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集 整理 分析，並...