数据分析师培训，什么人适合学数据分析

数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇，让很多在校*生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动，想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是：自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集，这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难？担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度，也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。
其实，讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为*以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，*本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。

如何成为大数据分析师

问题一：如何才能成为一个数据分析师？？？？？？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业*产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计*数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的
数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。
为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合*对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据*对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向*推出了*数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。
*数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。
*数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年*的*认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有*数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。
目前， *** 经济*、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对*数据分析师的需求正在与日俱丹。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在*，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。
●数据分析在我国属于朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在*仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“*数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， *商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“*阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进*，并受到*企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国*数据分析事务所创立。在第四个阶段中，*商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届*数据分析业峰会在京成功的举行都标志着*数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”
●高端人才的缺失制约......>>

问题二：想成为大数据分析师应该怎么做 我自学3个月Python三个月，现已收到数据分析员岗位的offer。
怎么做？
两点。
选择一门工具，excel，r,python都可以
懂业务，会写数据分析报告
本人刚刚从零基础走过来，欢迎交流

问题三：如何快速成为数据分析师 去大 讲台 看看,无论从师 资 都是不错的,在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学,希望可以帮助到你。

问题四：大专生怎么成为大数据分析师 首先要懂这些呀，然后先去找公司上班，慢慢发展。如果不会 可以找一个技校学习下

问题五：如何考大数据分析师 没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材
技能要求
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，*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*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。

问题六：现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做 科多的 课程就很不错 ， 就业也很好，

问题七：学统计学的怎样成为数据分析师？需要考取什么证书？怎么发展好？ 证书目前主流有两个
人民*经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA
商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA
【关于CPDA】
CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。
课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。
目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广*员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。
【关于CDA】
CDA全名是数据分析师，由*人民*经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。
课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、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的技术性培训，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，以及数据分析一些软件的操作。
【总结】
因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。
如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA；
如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。
另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。
sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细我资料

问题八：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适 这个没有绝对的！
都只是相对的，
要看做的数据分析工作偏向于哪个方面，
比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些；
做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些；
做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些；
做投资分析师，学财务管理学的更合适；
……

问题九：学大数据可以做数据分析师么？哪里的要好一些？ 大数据的未来发展方向非常广，数据分析师也是其中的一个发展方向。我认为北京的光环大数据比较不错，有名师指导和项目实战。现在公司要的就是可以上手做项目的人，所以你可以去光环大数据看看。

问题十：随着大数据时代到来，做数据分析师好还是做数据库管理 都不错。数据库管理以后会偏向运维管理，数据分析师就会像精算一样，技术很专

大数据分析师要学什么

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。
更多职业教育培训，请查看：

一、课程层面

*级别：数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在*级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

大数据培训学大数据以后可以做什么？

学习大数据可以从事大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才。想要学习大数据推荐选择【达内教育】。
学大数据可以从事以下工作：
1、数据规划师。在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的*化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。
2、【数据工程师】。大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，架构还可确保系统能够平稳运行。
3、数据架构师。擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。
4、数据分析师。职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。
5、数据应用师。将数据还原到产品中，为产品所用。能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息，并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有行业内完善的教研团队，强大的师资力量，确保学员利益，全方位保障学员学习；更是与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

成为大数据分析师需要具备什么？

我们在前面的文章中给大家讲述了很多关于大数据思维的内容，由此可见，大数据思维是客观存在，我们用大数据思维方式思考问题、解决问题是每个大数据工程师的做法，但是成为大数据分析师需要具备什么呢？下面就由我们为大家介绍一下这些内容。
就目前而言，国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。在大公司中，如果拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过就目前而言，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。需要我们知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家，沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式，*种就是由市场部驱动和由数据分析*驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，第二种就是需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
当然，我们可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，大数据工程师这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过的企业在筹备发展大数据研究。因此也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
以上的内容就是小编为大家介绍的大数据工程师中需要注意和需要具备的地方，如果大家想成为大数据工程师的话请一定好好吸收这些内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助，如果您喜欢我们的内容，那么快快关注我们的文章，*感谢大家的阅读。