数据分析培训课程视频，大数据分析培训教程

项目数据分析师培训课程内容是什么？

面授 项目数据分析师培训课程涉及到统计学、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理论基础知识贮备。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。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。 ● 远程学习 时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下： a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。 b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。 c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容，而且大比例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。 d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

谁知道项目数据分析师的课程内容都有哪些？

项目数据分析技术考试培训分为两大模块：基本概念和专业技能培训，考前辅导培训。
第一模块的培训旨在使学员了解项目数据分析的基本概念和基本理论，掌握项目数据分析的专业技能。全部培训内容分为考试课程、专业课程、必修和辅修课程四部分：
1．考试课程 -- 着重培训基本理论和基本概念
项目投资决策数据分析
项目投资决策数据分析软件
2．专业课程 -- 着重培训考生的实际操作能力
伦理和职业标准
风险投资项目筛选标准
项目分析与投资银行
西方国家常用的项目分析指标
如何编制商业计划书
3．学习指定教材（必修）

《投资数据分析实务》 国家行政出版社
《市场调研技术手册》 人民邮电出版社
《项目投资决策数据分析软件使用指南》中华人民共和国信息产业部项目数据分析培训指定用书.
4．辅修课程——目的在于增加考生专业知识技能的广度和深度（辅修推荐用书）
《并购制胜战略》 机械工业出版社 大卫 格林斯潘著
《并购价值评估》 机械工业出版社 弗兰克 埃文斯著
《价值评估》 麦肯锡经济著作
第二模块的培训内容是针对考试而专门设置的：
培训内容包括：了解考试题型、掌握考试重点。

大数据分析培训哪家好一点？怎么选择？

建议还是选择一二线城市学习；而且一般比较好的培训机构规模较大，企业宣传做得很好，在社会上影响力比较大，并且会和高校以及企业合作，对学生会本着认真负责的态度，尽可能的培养好每一个学生，帮助学生找到好工作，是不会让自己的管理和教学出现纰漏的，如果出了问题会影响多年的经营成果和以后的发展，当然深入考察一家学校的师资力量，上课模式，学习氛围，以及课程体系，作为一个互联网创业者，推荐光环大数据，当然你要充分考察好了再决定去哪家。

数据分析零基础学习吗？

1、数据分析要学多久？

每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。而且也要结合自身的发展方向来选择学习的内容，因此学习时间会有很大的差别。一般来讲，零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三个月。这里给大家推荐一下博学谷的《所有人都能学的数据分析课》 ，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平。

2、数据分析要学什么？

（1）统计学

统计学是数据分析的基础，是必须零基础初学者必须掌握的重要内容。学习最基本的统计学知识可以解决日常大部分的分析需求，所以强烈推荐零基础学习者先从统计学开始入手。统计学设计概率、分布、抽样、线性回归、时间序列、统计推断等内容。

（2）SQL

SQL是零基础学习数据分析的核心内容之一，当你要分析的数据超过百万级别的时候，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。

（3）Excel

说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。

（4）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。

（5）Python

因为Python有很多的第三方强大的库，因此Python是数据分析的利器，也是数据分析必学的编程语言。比如Numpy、Pandas、Matplotlib与python作图、Sklearn与机器学习基础等等。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。

（6）产品运营知识

可能有些人都听过产品运营这一岗位，对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，产品运营是必须要要学习的知识。其实产品运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。

急急急，想找个大数据分析培训课程，哪家比较好

科多的 课程不错啊，你可以去了解一下，