数据分析师培训课程

对于数据分析师所要学习的课程来说，需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习，这些层面是数据分析的大体内容，只有对这技能进行持续的学习，理解的越透彻，那么对于数据的分析潜力就越大。首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。然后给大家说一下关于统计的内容，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。最后说一下表达能力，而表达能力也是一项重要的能力，如果你肚子里有很多东西，但是表达不出来，也是不算是一个优秀的数据分析师，拥有一个好的表达能力至关重要，在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果，不但有很强的语言表达能力，还要会制作ppt，在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑，这样才有说服力，在做ppt的时候还需要对语言进行组织，力争做到图文并茂，这样才能够让人信服你的数据分析结果。

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。