发布时间:2024-10-16 15:05:43来源：励普综合
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。数据分析可以帮助企业对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。这种类型描述过去，不做推断，只做展示。通常是以报告的形式呈现。
通过建模，统计分析，机器学习，人工智能等工具，对未来进行预测。
这种类型的分析是针对过去已发生事情，并且对该事件产生的原因进行分析。
指在发生问题之后，根据问题诊断性分析之后，结合预测性分析，做出相应的优化建议和行动。
招生对象：大专及以上学历，年龄18-30岁
授课方式：在线直播
全日制班：9:30-11:30,13:30-16:30
课程亮点：定制化培养，学习速度更，多平台同步，学习方式更便捷，签订协议更靠谱。
课程内容：传统数据分析+商业智能BI+可视化数据分析+Python数据分析+Hive大数据分析+人工智能。
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数据分析师培训课程
课程目标
了解数据分析师的工作职责并为自己树立职业目标:
掌据教据分析思维，了解基础的数据分析方法，为后继商业数据分析打下基础:
掌握基础的Exce操作，为后继更加高级的Excel分析打下基础;
训练学员数据思维能力，发现问题，分析问题及解决问题的能力。
上课形式
混合模式、线上网络课+线下面授课
开课时间
滚动开班、随到随学
数据分析工程师需要学习什么?
1. 编程语言的掌握
编程语言是数据分析工程师的“武器”。Python和R是数据分析领域较为流行的两种语言。Python以其简洁的语法和强大的库(如Pandas、NumPy、Matplotlib)而受到青睐;而R则在统计分析和数据可视化方面表现出色。掌握这些语言，不仅能让您轻松处理数据，还能帮助您实现复杂的分析任务。
2. 数据库管理与SQL
在数据的海洋中，数据库如同珍珠般闪烁。作为数据分析工程师，熟悉数据库管理系统(如MySQL、PostgreSQL、MongoDB)以及SQL(结构化查询语言)是必不可少的技能。SQL让您能够地从庞大的数据集中提取所需信息，进行数据清洗和整合。掌握这些技能，您将能够在数据的迷宫中游刃有余。
3. 数据可视化
“数据可视化是数据分析的灵魂”，这句名言道出了数据可视化的重要性。一个复杂的数据集，如果没有合适的可视化，往往会让人感到无从下手。学习使用工具如Tableau、Power BI或Matplotlib，能够帮助您将枯燥的数字转化为生动的图表，直观地传达数据背后的故事。
4. 统计学与机器学习
数据分析不仅仅是对数据的处理，更是对数据的理解。掌握基本的统计学知识，如均值、标准差、回归分析等，能让您更深入地洞察数据的本质。而机器学习则是数据分析的进阶之路，学习如何应用算法(如线性回归、决策树、聚类分析等)来预测未来趋势，将使您在数据分析领域更具竞争力。
5. 商业理解
数据分析工程师不仅是技术，更是商业的“翻译官”。理解业务需求和行业背景，能够帮助您更好地将数据分析的结果转化为商业洞察。通过与业务团队的紧密合作，您将能够提供更具价值的分析结果，推动决策的制定。
课程：天津大数据分析培训课程
学校：天津博为峰培训机构
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