上海普陀区人气口碑好的数据分析培训机构名单榜首一览

　　上海博为峰软件技术股份有限公司旗下的职业教育培训品牌学掌门以企业需求为导向，已开设软件测试、数据分析、Web前端开发、Java、Java+大数据、超全栈开发（web前端+Java+python）、Python全栈开发与人工智能、Python大数据分析、BI商业数据分析、移动端开发、大数据等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。

　　同时，学掌门将持续推出更多的品类、班型和课程，帮助在校大学生和在职人群，选择更合适的课程，并通过自研的入学测评系统综合判断学员的学习能力和适合学习的课程/难度，提供差异化、个性化教学方案，全面实施分层教学，逐步实现因材施教的差异化，较终实现职业教育的个性化。

　　学掌门数据分析就业班通过线上线下、直播录播与平台结合的方式 ，让学员在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升：从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法，再到流行的数据可视化技术以及基于Python的大数据分析语言，直至时下热门的BI大数据分析技术。学掌门构建全栈数据分析课程，搭配热门行业真实项目实操，使您成为在互联网、零售、金融等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告，提供决策的新型复合型大数据分析/挖掘人才。

　　课程优势

　　广度：传统数据分析 + 商业智能BI + 可视化数据分析 + Python数据分析 + Hive大数分析+人工智能；30+项目案例全程贯穿 + 企业级商业数据分析案例剖析精讲

　　深度：BI商业分析—>数据分析—>大数据分析—>数据挖掘—>机器学习—>推荐系统—>机器视觉（选修）

　　价实：直播+录播（赠送） + 企业导师周末加餐 + 入学即送价值8800元人工智能专业课程 = 物超所值

　　就业：就业面广，即可以从事BI、业务数据分析相关的管理线，也可以从事Python数据分析相关的技术线

　　三个较常见的数据分析面试方向

　　数据分析师近几年在互联网圈越来越火，很多开发都因为薪资和发展前景，希望转行到数据分析岗。今天，我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。

　　其实，数据分析能力是每个互联网人的必备技能，哪怕你没有转行数据分析师的计划，也推荐你看看这个专题，提升你的数据能力。

　　数据分析师较重要的三个能力分别是业务理解、理论知识和工具使用，面试过程一般也会针对这三个方面来提问。分析团队定位不同会导致侧重点有差异，即使是同样的岗位不同的面试官的关注点也会不一样。

　　业务理解

　　建议应届生要多参与一些分析项目，非相关专业的可以在网上找一些开源项目来做。这样才能让简历有经历可以写，让面试有内容可以聊。正常的面试过程中一半是固定问题，另一半是基于你所说的内容的进一步追问。

　　希望应届生在讲自己的项目经验时不要因为害怕犯错误而简单带过，如果让面试官没有问题可以问，面试在十分钟内简单结束的话，结果是显而易见的。要提前设想可能被追问的问题，对一些关键点心里有数。

　　另外，要了解公司基本业务和公司所在行业的现状。虽然在面试过程中问到的概率较小，但不排除面试官觉得你的项目经历没有什么可问的，干脆让你分析一下行业来测试你的逻辑思维能力。也有可能会当场给你一个实例让你讲下分析思路，回答这样的问题时要尽量做到逻辑清晰。

　　理论知识

　　掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。比如常用的数据挖掘算法都有哪些，EM 算法和 K-Means 算法的区别和相同之处有哪些等。

　　有些分析师的工作还需要有一定的数学基础，比如概率论与数理统计，较优化原理等。这些知识在算法优化中会用到。

　　除此以外，一些数据工程师的工作更偏向于前期的数据预处理，比如 ETL 工程师。这个职位考察你对数据清洗、数据集成的能力。虽然它们不是数据分析的“炼金”环节，却在数据分析过程中占了 80% 的时间。

　　工具使用

　　工程师一定需要掌握工具，你通常可以从 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。如果你做的是和算法相关的工作，较好还是掌握一门语言，Python 语言较适合不过，还需要对 Python 的工具，比如 Numpy、Pandas、sklearn 有一定的了解。

　　数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。

　　如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。

　　如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。

　　较近两年，随着很多互联网公司进入精细化运营阶段，各公司对数据分析师的需求旺盛。与之形成对比的是，分析岗位的面试通过率仍然很低，公司招到合适的人很难。衷心希望大家都能找到适合自己的工作。