Question

数据分析师需要学哪些课程

Answer 1

数据分析师一般是计算机或者数学相关专业。想要成为一名数据分析师，可以去十方融海学习。成为一个合格的大数据分析师应该学习和掌握以下技能：1、统计分析：大数定律，抽样推测规律，秩和检验，回归分析，方差分析等。2、可视化辅助工具：Excel，PPT，思维导图，Visio、Power BI。3、大数据处理框架：Hadoop，Kaffka，Storm，ELK，Spark。4、数据库：SQLite，MySQL，MongoDB，Redis，Cassandra，HBase。5、数据仓库/商业智能：SSIS数据仓库，SSASSSRS，DW。6、数据挖掘工具：Matlab，SAS，SPSS。7、人工智能：机器学习相关知识。8、挖掘算法：数据…

Answer 2

　　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

1. 计算机科学与编程入门（使用Python）

2. 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。

3. 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）。

4. 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。

5. 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。

6. 使用C / C ++ / Java进行面向对象的编程

二：数理统计

1. 应用数学：面向计算机科学和工程的离散数学简介。

2. 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。

3. 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

4. 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）

5. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

Answer 3

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

Answer 4

�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。

Answer 5

CDA——数据分析师
CDA LEVEL I 业务数据分析师
PART 1数据分析概念与统计学基础 （占比30%）
PART 2 SQL数据库基础 （占比10%）
PART 3 数据采集与处理 （占比20%）
PART 4 数据建模分析 （占比40%）
CDA LEVEL II 建模分析师
PART 1 数据挖掘基础理论 （占比20%）
PART 2 数据预处理 （占比25%）
PART 3预测型数据挖掘模型 （占比40%）
PART 4 描述型数据挖掘模型 （15%）
CDA LEVEL II 大数据分析师
PART 1 大数据基础理论 占比（8%）
PART 2 Hadoop理论 占比（12%）
PART 3 数据库理论及工具 占比（16%）
PART 4 数据挖掘理论基础 占比（10%）
PART 5 Spark工具及实战 占比（35%）

Answer 6

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。
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。

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。
数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。
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