成都较好的数据分析培训机构怎么收费

在大数据和人工智能的背景下，数据分析师的需求正在增长。在过去几年中，各行各业都拥有各种形式的海量数据，包括内部数据、合作伙伴、客户以及大规模业务信息。通过对海量数据的分析，不仅可以帮助企业了解客户，还可以基于这些统计数据来创建产品和服务。

大多数人都不曾留意，他们每天都会产生各种数据。根据一项关于当前和未来数据增长的研究表明，“每天有50亿消费者产生各种数字化信息，到2025年这个数字将增加到60亿，占世界人口的四分之三。”

这将需要更多的数据分析从业人员，但是由于缺乏合适人选，雇主们要雇佣的数据分析人才难上加难。

的数据分析师具备三方面的素质：

熟练各种数据分析技能；

对业务的深刻理解；

独到的分析思维和表达；

当然，只要具备基本的数据分析技能就可以找工作了，工作中逐步培养和提升后面两项素质。

数据分析师的学习路径：

1、统计学

统计是数据分析的基石，统计分析可以解决日常大部分的分析需求，所以有强烈需求进入这个领域的小伙伴推荐先从统计学开始。了解概率、分布、抽样、线性回归、时间序列。

2、Excel

Excel的功能非常强大，各类函数非常丰富，尤其是数据透视表的功能一定要用好，你的分析能力会得到迅速提高。

3、SQL

有了前两项的技能，你已经可以做一些初级的数据分析工作了。只是，Excel的局限在于数据量的限制。当你要分析的数据超过别的时候，Excel就力不从心了。这时候需要数据库来解决，而从数据库中获取数据要依靠SQL语言。可以把MySQL作为学习对象，简单了解一些数据库范式设计等基本的数据库原理，重点学习SQL语言。可以自己安装一个MySQL数据库实践操作练习。

4、Hive

具备了SQL基础，就可以考虑向大数据方向进军了。了解Hadoop生态圈，理解HDFS的原理，重点学习Hive。Hive就是为了让数据分析师能平稳过渡到大数据领域而诞生的。只要你会SQL，就可以通过Hive查询Hadoop中的数据。

5、数据挖掘、机器学习

这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。

数据分析的职业方向

数据分析的职业方向比较多，分类方法也不尽相同。根据技术要求的侧重点不同，简单地划分为三个方向：

1、BI方向

BI的概念已经出现很久了，但仍然不过时。重点在于如何设计的数据模型，以及如何通过BI工具从多个角度观察数据，了解数据内部的规律。传统的BI工具可以满足大部分传统企业的数据分析场景。近些年随着分析工具功能日趋强大，大数据领域的BI平台也有了长足的发展。所以我认为BI仍然具有强大的生命力。

2、机器学习方向

机器学习与BI的区别在于，更多的依赖机器模拟人类学习的过程去发现数据内在的规律，构建一个数据模型，通过某些算法来预测未来的可能性。机器学习和深度学习概念非常火热，但相对入门门槛也较高，因为想真正理解那些算法的原理需要高等数学的基础。

3、行业分析方向

还有一些数据分析师，仅仅通过一些公开的市场宏观数据，通过经济学和统计学分析方法，观察经济的运行状况，从而发现行业的经济发展规律，进一步预测未来行业发展的趋势。这个方向也很不错的，但是需要对统计和经济学有一定基础。