位置:搜学搜课 > 新闻 > 广州大数据分析培训班口碑精选名单出炉
成为AI时代“十字型”技术
课程计划
项目案例 实战特训
业界师资
董雪婷(Yuki)
李御玺
曹鑫磊
Dr. Danian Gong
张忠元
李奇
韩要宾
吴昊天
线上教学
在线学习解决方案
使用先进强大的在线教育系统,您可根据自身时间自由学习,享有视频回放、在线作业、在线考试等一体化优质学习体验。 21周从零成长计划,平均每周学习及项目作业时间为10+小时,阶段性提升,步步为营。 全程专业的讲师答疑及教学辅导,更贴近每个学生的个性化学习需求适用人群
对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士。课程特色
优益生计划
我们为支持热爱学习的困难生,并激发他们的学习动力,面向在读学生群体(硕士及以下学位)推出“优生公益计划”。
该计划具有 10个0元席位,只要您热爱学习并满足条件皆可申请,我们会通过相应的测试进行席位筛选。 被录取的优益生在学习过程中必须完成每个阶段的学习并通过考试,才能继续学习下一个阶段。若某阶段未考过会进行一次补考, 补考不过将取消优益生资格。
「广州CDA数据分析师」-深耕数据人才教育15年,致力于打造数据人才全方位学习平台,汇聚优质学习资源,助力数据人才找到好工作。开设的课程有:数据分析培训,业务数据赋能,商业策略分析,精益数据挖掘,python机器学习等。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续发展。
数据分析近几年的重要性日益凸显,它在各行各业都得到了广泛应用。其实数据分析就是将庞大的数据集中起来,进行萃取和提炼,从而得出所研究对象的内在规律。对于想要报数据分析培训课程的小伙伴来说,可能还在迷茫和徘徊。本文就来和大家分享一下数据分析培训的学习心得,希望对大家有用。
数据分析培训学习心得:
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)较好也有一定的了解。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,对数学的要求是较高的。
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。对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。
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。对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言是数据挖掘工程师的较核心能力了。
4、业务理解
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至较终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。业务能力是数据分析师必备的,如果你之前对某一行业已经非常熟悉,再学习数据分析,是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养,无需担心。4、逻辑思维
5、逻辑思维
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是较高的。
6、数据可视化
数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。对于数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。
7、协调沟通
对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。对于数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。
尊重原创文章,转载请注明出处与链接:http://www.soxsok.com/wnews733099.html 违者必究! 以上就是关于“广州大数据分析培训班口碑精选名单出炉”的全部内容了,想了解更多相关知识请持续关注本站。