大數據時代，數據成為最大的推動力，數據分析師、大數據開發工程師等職位需求不斷增加，“數據科學家”需要更多知識、更干凈、更深入研究、更多建模、更多解釋、更多融合的大數據技術、統計和機器學習。接下來，小編將介紹數據分析培訓有哪些課程，一起來看看吧。

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數據分析培訓有哪些課程

1.數據分析培訓有哪些課程

       數據科學家不僅要處理數據，還要將數據本身視為五星產品。大數據時代對人才的需求非常迫切。

       最近，獵聘公司發布了2019年人才招聘趨勢報告：中國大數據人才缺口高達150萬人。近年來，涉及諸多領域的大數據產業發展迅速，大數據越來越為政府部門和大型企業所重視，大數據工程師、數據分析師也成為一個極具發展潛力的行業。

       隨著大數據相關技術的日益成熟，大數據產業未來就業形勢將呈現以下特征：

由中高端人才轉向應用性人才

       近年來興起的大數據相關技術正處于落地應用的重要階段，而與此不同的是，大數據的研發初期需要大量的中高端人才，而在落地應用的階段則需要大量的應用型人才，向廣大的傳統行業推廣大數據技術。

       如今，數據分析已經成為許多傳輸型企業的利器，它在企業的日常運營分析中起著三大作用：

• 告訴公司過去發生了什么事，發生了什么事。俗話說：“知己知彼，方能百戰不殆”，在激烈的市場競爭中，傳統企業所面臨的轉型和發展形勢更加復雜，企業迫切需要對市場現狀、自身運營狀況有一個清晰的認識，此時，數據分析便可告訴企業企業現階段的總體經營狀況、企業各項業務的構成及變動等。
• 通過對自身及市場的比較全面的了解，企業可以發現自身經營中存在的問題，通過數據分析能找出問題的原因，就是在哪個環節出了問題。
• 數據分析可以幫助企業發現存在的問題，并根據數據提供一份可行的改進報告，使企業能夠根據報告中提出的問題，更好地適應市場規律，預測未來的發展方向。

       數據分析與挖掘課程，旨在培養數據分析方面的專業人才，以滿足市場和企業兩方面的需求，同時也滿足日常發展的需要，包括編程入門、數據采集、數據預處理、數據分析、工具使用等方面，同時還提供了詳細的專業教學過程，結合實際項目實踐，增強學生對原理知識的理解，數據分析工具的應用。

• 數據分析過程：確定目標-獲得數據-處理數據-查找異常值-分析原因-得出結論-驗證結論。

2.數據分析培訓后職業發展

       數據分析師一般分為兩類，有不同的分工，有不同的領導。

       一種方法是在專用挖掘團隊中進行數據挖掘和分析。這類團隊有很高的門檻，需要扎實的數據挖掘知識，挖掘工具應用經驗和編程能力。這些分析人員傾向于技術領域，未來的職業生涯可能會是專門化的。

       另一種類型是數據分析師，他們深入到各個業務團隊或運營部門，成為其中一員。他們的任務是支持企業的運作，包括異常監測，客戶和市場調查，參與產品開發，建立數據模型來提高運作效率等等。

       因為數據分析是體現數據價值的重要手段，所以，大范圍的傳統行業將首先集中于大數據分析領域。人才需求將成為大數據分析領域的熱點，如大數據運維、大數據開發等。以上就是數據分析培訓有哪些課程的內容，感謝您的閱讀。