数据分析师需要学哪些课程

1. 数据分析师需要学哪些课程

　　通常认为“数据分析”是以下学科的组合：1.计算机科学2.统计3.领域专业知识
学习课程：
一：计算机科学
计算机科学与编程入门（使用Python）
计算机系统工程：本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程，控制复杂性的技术的主题；使用客户端-服务器设计，虚拟内存和线程的强大模块化；网络；并行活动的原子性和协调性；恢复和可靠性；隐私，安全性和加密；和计算机系统对社会的影响。
计算结构：数字系统工程简介。从MOS晶体管开始，该课程开发了一系列构件-逻辑门，组合电路和顺序电路，有限状态机，计算机，最后是完整的系统（包括硬件和软件）。
算法简介：它涵盖了用于解决计算问题的常见算法，算法范例和数据结构。
人工智能：本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示，问题解决方法和学习方法。
使用C / C ++ / Java进行面向对象的编程
二：数理统计
应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。
概率与统计简介（使用R编程）：本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括：随机变量，概率分布，贝叶斯推断，假设检验，置信区间和线性回归。
线性代数（使用R编程或其他数学工具）：本课程涵盖矩阵理论和线性代数
统计/机器学习（使用R编程）：介绍数据分析的核心算法，例如线性和非线性回归的类型，分类技术，例如逻辑回归，朴素贝叶斯，SVM，决策树（香草决策树，随机森林，增强），无监督学习方法（例如聚类，神经网络介绍）
高级机器学习（使用Python编程）：专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设，侧重于图像/文本处理的神经网络。
三：领域专长
　　理想情况下，这些应该基于工作兴趣/领域，以便每个学生都选择一个专门领域（例如，Web开发，移动应用程序开发，数据分析，营销分析，供应链，财务，制造等）。
　　数据分析专业课程这里的核心主题应该是：
数据收集和清理：这应该包括使用开源工具（例如Python / R）从网上抓取数据，连接到数据库等。此外，数据清理和ETL概念（例如重复数据删除，合并，丢失的数据估计技术也无法创建）分析数据集。
数据可视化和报告：使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板，通过可视化和数据故事演示来展示见解并数据分析。
数据分析应用程序1/2：以业务为中心完成端到端数据分析项目。在最后几年中，应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型，而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。
高级数据计算：此处的学生应使用开源和专有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP数据库）创建具有大规模数据分析的项目

扩展阅读：
　   还将包括以下内容：
　　1. 网络工程基础。原因：毕业生应该了解计算机网络，以便能够与之合作，进行管理，并在需要时改善组织的网络和数据架构。主题包括：网络工程，数据库，数据仓库。
　　2. 研究方法论：能够使用定量和定性方法学从假说生成到产生业务建议的系统方式设计项目。
　　3. 非结构化数据分析：学生应该了解文本挖掘，自然语言处理，社交媒体挖掘，网络挖掘以及此类应用程序的基础知识。这些也可以采用选修课的形式。
　　有一点需要注意的是，优秀的数据分析师和商业智能并不以工具为重点。理想地讲授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作为数据分析理论概念的补充。例如，使用统计和概率进行R编程。适用于神经网络和其他机器学习任务的Python。具有数据可视化和数据报告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有数据库概念的SQL等。这是一个缺少许多新的数据分析程序的领域，因此结果是产生的毕业生只是应用程序开发人员或用户，而不能解决现实世界中的问题。

2. 数据分析师需要学习什么课程？

什么是数据分析师证书?

3. 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。

4. 数据分析师要学什么内容?

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。统计学
对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
编程能力
学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
数据库
数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
数据仓库
许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
数据分析方法
对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
数据分析工具
SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。

5. 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。

6. 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。

7. 数据分析师要学什么？

数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。
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。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

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、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

8. 数据分析师入门需要学什么？

数据营销师入门必会：
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师工作职责：
（1）互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
（2）与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
（3）就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
（4）此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。