数据分析培训有哪些课程

数据分析有哪些相关的培训课程~

更系统全面的学习资料，点击查看数据分析是当前越来越受到重视的一个新兴领域，因此现在市场上有很多相关的培训课程。以下是一些相关的培训课程：【点击测试我适不适合学设计】1.数据分析师认证培训课程。此课程涵盖关键的数据分析工具和方法，例如Excel、SQL、Tableau、PowerBI等。可以帮助学生在数据分析领域内建立必要的技能并获得认证资格。2.统计学和概率论。了解概率和统计学的基础知识对于数据分析至关重要。学习这些课程将帮助您了解如何解释和分析数据，以及如何在计算机模型中应用这些概念。3.机器学习和数据挖掘。这些课程将学习如何让计算机从数据中学习，预测模式并识别趋势。4.Python编程。Python是一种流行的编程语言，特别是对于数据分析领域。学习Python编程将帮助您使用各种工具轻松解析数据，并执行系统化的数据分析任务。5.人工智能和深度学习。这些课程将帮助您了解如何使用神经网络和机器学习来解决复杂的数据分析问题。如果有需要可以关注千锋教育。作为拥有IT基因和数字技术能力的教育机构，千锋十分注重联手高校和企业协同培养数字化人才，建立数字技能人才培育机制和行业标准，引领新时代职业教育实现高质量发展。展望未来，千锋将在高校、企业、学员和各方合作伙伴支持下，努力成为一个有情怀、有良心、有品质的一流教育机构，为国家培养更多高质量数字技能人才，助力职业教育提质培优，助推国家数字经济蓬勃发展。千锋IT培训机构，热门IT课程试听名额限时领取

?谙钅糠治龅脑擞霉?讨惺俏薹ㄊと喂ぷ鞯模??钥纬躺杓浦惺?种厥永砺劭纬蹋??笱г痹?档乩斫夂褪炝返卣莆绽砺劭纬谈鞲鲋?兜愕挠τ谩?PDA课程涉及到经济学、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知识贮备。所以开课之前，我们要求所有学员都要自己对教材、讲义内容、学习中心课前准备知识进行提前预习，并提供了课程的参考用书。由于课程的时间有限，而且众多学员的基础各不相同，要求课程不仅能满足全面性的要求，而且要有针对性，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。强调课程与实践紧密结合 根据CPDA培养计划的规定，CPDA是应实际需求而产生的，所以必须与实践高度结合，CPDA从业人员必须有能力独立解决工作中所遇到的实际问题。 课程设计中有大量案例，将学员分成小组，要求所有学员都要积极参与分析及讨论强调知识拓展学习，要学会利用电脑和网络不断学习、不断提高并积极参加各地后续教育及沙龙活动，了解行业最新动态。 内容特点1. 师资优势全部师资均要求具备丰富的项目数据分析经验。目前，在册师资均为北京大学或清华大学毕业，硕士或以上学历，基本为国内外大型管理咨询公司、会计师事务所或投资集团合伙人或高级经理级别、从事过众多项目投资或分析工作的专家组成。2.案例教学为重点课程突出案例教学方式，全国管理机构计划逐步为项目数据分析师认证培训项目专门设立“项目投资分析案例库”，多样化的项目投资决策案例使讲师可以根据不同地区学员的素质情况对课程进行微调，但要求中大型案例的数量不少于6个，以保证学员可以通过课程提高实际工作能力，达到基本从业能力。很多学员在参加完课程学习后，都反应课程的案例教学使他们大开眼界，使他们认识到课本上所学的东西如何真正变为可以利用的有效工具。3.统一课程管理优势全国各地CPDA的面授课程全部从北京安排讲师到各地授课，避免了由下级培训中心自行组织老师讲课带来的的很多缺点。项目数据分析这一学科还是一门崭新的课程，知识体系不断变化，只有统一的师资才能有效地保证课程的质量。近五年的实践经验，这一统一课程管理的方式收到非常好的效果。4.市场为主导的课程设计优势在不到五年的时间里，项目数据分析师课程进行了三次大的修改，根据学员的反馈不断完善课程体系，自主研发了投资数据分析实务教材及投资项目数据分析决策软件标准版及企业版，并不断升级完善。

培训课程如下：
一、大数据前沿知识及hadoop入门
　　零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置
二、Hadoop部署进阶
　　熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析
三、Java基础
　　了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程
四、MapReduce理论及实战
　　熟悉MapReduce的工作原理及应用，熟悉基本的MapReduce程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目
五、hadoop+Mahout大数据分析
　　掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析
六、Hbase理论及实战
　　掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景
七、Spark大数据分析
　　Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析
八、大数据学习综合知识储备
　　统计学：多元统计分析、应用回归
　　计算机：R、python、SQL、数据分析、机器学习
matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀，相互补助可以取长补短。

　　CPDA 数据分析师课程如下：
　　1.数据分析概述（第一天）
　　2.战略管理（第一天）（企业战略管理的模型与方法）
　　3.数据产生（第一天）
　　4.数据导入与预处理（第二天）包括：大数据导入；传统数据导入；数据清洗；数据加工
　　5.数据分析（第二天）
　　数据分析方法
　　描述型数据分析
　　6.数据挖掘（第二天）
　　挖掘概述，Kmeans，购物篮，决策树，朴素贝叶斯
　　7.数据展示（第二天）
　　8.营销决策（第三天）
　　9.市场分析与预测（第三天）
　　10. 市场细分与客户数据分析（第四天）
　　11.营销组合数据分析（第五天）
　　12. 生产采购决策与库存优化（第六天）
　　13. 投资决策概述（第七天）
　　14.项目投资经济收益分析（第七天）
　　15.投资风险分析（第七天）
　　16.投资选择与评估（第七天）
　　17.数据分析项目流程及工作方法（第八天）项目建议书撰写--项目投资计划书
更多CPDA数据分析师课程，您可以去CPDA 数据分析师网 看看
(如能帮到您，望您采纳！！谢谢~~)
　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　
　　
　　
　　

01|总规模度量：

总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原始数据经管分组和汇总以后得到的各项总计数字，是统计整理阶段的直接成功。

02|相对度量:

相对指标是说明现象之间数量对比关系的指标，由两个有联系的指标数值对比而求得，其结果表现为相对数，相对数的重要特点就是把两个具体的数值概括为一个抽象的数.

比如：泰坦尼克号数据中我们可以把存者数据和所有乘客数据的相比概括为为幸存率这么一个数。

相对数有有单位和无单位两种表现形式，在相对指标中，大多数都是以无单位的形式表示的，无单位是一种抽象化的数值，常以系数、倍数、百分数等表示；而有单位主要是用来表现强度相对指标的数值，比如人口密度：“人/平方公里”。

03|集中趋势的度量：

集中趋势是通过指标反映某一现象在一定时间段内所达到的一般水平。用平均指标来表示。平均指标分为数值平均和位置平均。

比如：泰坦尼克号数据中平均年龄和平均票价。

1、数值平均是统计数列中所有变量值平均的结果。有普通平均数和加权平均数两种。

2、位置平均时基于某种特殊位置上或者是普遍出现的标志值作为整体一般水平的代表值。有众数、中位数两种。

• 众数是被研究总体中出现次数最多的变量值，他是总体中最普遍的值，因此可以用来代表一般水平。如果数据可以分为多组，则为每组找出一个众数。注意：众数只有在总体内单位充分多时才有意义。

• 中位数是将总体中各单位标志值按大小顺序排列，处于中间位置的变量值就是中位数。因为处于中间位置，有一半变量值大于该值，一半小于该值，所以可以用这样的中等水平来表示整体的一般水平。




04|离散程度的度量：

变异指标是用来表示总体分布的变异情况和离散程度的指标，通过变异程度也可以看出平均值指标的代表性程度，如果离散程度小，说明大部分数据都是挨着的，则平均值可以很好的反映整体情况的一般水平，反之相反。

全距（又称极差）、方差、标准差等几个指标是用来衡量数值的分散性和变异性。

1、全距（极差）：平均数让我们有办法确定一批数据的中心，但是无法知道数据的变动情况，所以引入全距，全距的计算方法是用数据集中最大数（上界）减去数据集中最小数（下届）。

全距存在的问题：

• 容易受异常值影响。

• 全距只表示了数据的宽度，但是没有描述清楚数据上下界之间的分布形态。

2、对于第一种问题我们引入四分位距的概念。四分位数将一些数值从小到大排列，然后一分为四，最小的四分位数为下四分位数，最大的四分位数为上四分位数,中间的四分位数为中位数。

3、对于问题2我们引入了方差和标准差两个概念来度量数据的分散性。

• 方差是每个数值与均值距离的平方的平均值，方差越小说明各数值与均值之间的差距越小，数值越稳定。




• 标准差是方差的开方。表示数值与均值距离的平均值。





05|偏态与峰度的度量：

1、偏度是用来衡量统计分布的不对称程度或偏斜程度的指标，值越大，偏斜成度越大；值越小，偏斜成度越小。

2、峰度又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。值越大，越尖。





06|相关性度量：

上面提到的几个维度是对数据整体的情况进行描述，但是我们有的时候想看一下数据整体内的变量之间存在什么关系，一个变化时会引起另一个怎么变化，我们把用来反映这种关系的指标叫做相关系数。

（相关系数计算公式）

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二道江区13156019647： 学数据分析有哪些比较好的培训?？
苗垂阿莫： 目前在国内是比较靠前的CDA数据分析培训机构,cda师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师,名师荟萃,代表了国内数据分析培训的最高水平,可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识,又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力,保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求.CDA 数据分析师培训注重结合实际,把最具技术含量、最具价值理念的课程传授给学员.课程还注重启发式教学,让学员在动手解决问题中去学习.综上所述,题主可自行决断,认为CDA的培训还是蛮不错的.

二道江区13156019647： 零基础学习数据分析要学哪些课程 - ？
苗垂阿莫： 把数学基础学好以及逻辑思维方面的课程学好就足够了的,等到你把基本功做好了后,你会发现其实在你做的数据分析过程中,逻辑关系以及数学知识是最重要的,其他的一些东西很快就迎刃而解了.

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苗垂阿莫： 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...

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苗垂阿莫： 中流砥柱4

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苗垂阿莫： 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...

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二道江区13156019647： 将来要做大数据分析应用,本科该学习哪些课程 - ？
苗垂阿莫： 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景.2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门.3、至少能够用Acess等进行数据库开发;4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建.5、至少掌握一门编程语言;6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.

二道江区13156019647： 大数据培训课程有哪些 - ？
苗垂阿莫： 1、Hadoop入门,了解什么是hadoop2、分布式文件系统HDFS,是数据库管理员的基础课程3、初级MapReduce,成为Hadoop开发人员的基础课程4、高级MapReduce,高级Hadoop开发人员的关键课程5、Hadoop集群与管理,是数据库管理员的高级课程6、ZooKeeper基础知识,构建分布式系统的基础框架7、HBase基础知识,面向列的实时分布式数据库8、HBase集群及其管理等.