广州数据分析师培训效果好的机构

　　广州数据分析师培训效果好的机构，数据是信息时代的"新能源"。从金融到零售,从电商到运营,数据科学都成为成功决策的基础,广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。 业务数据分析师课程针对周末时间充裕、零 基础的专科、本科在校生,以及&欲转行从事数据分析人员提供3个月非脱产周末集训。

　　如何成为数据分析师

　　入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高;数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。

　　首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：

　　1. SQL(数据库)，我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的zui基础的技能，基础差学习SQL可以去w3c

　　2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的平均值是什么?数据的zui大值zui小值指什么?数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在 网易公开课 上倒是有不错的教程。

　　3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在 廖雪峰 的博客里看Python教程，面向基础差。

　　下面再说说两者有区别的技能树：

　　1.数据挖掘向

　　我先打个前哨，想要在一两个月内成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。

　　所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法。

　　2.产品经理向

　　产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：增长黑客、精益数据分析、深入浅出数据分析、啤酒与尿布。

　　广州CDA数据分析培训学校人才已遍布在世界范围各行各业，包括500强企业、科技独角兽、大型金融机构、大型互联网企业、国企事业单位、行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着CDA职业道德准则，发挥着专业技能，已成为科技飞速发展的核心力量。

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