excel数据分析培训班

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数据分析培训选择十方融海。十方数据分析课会教会你如何熟练使用Excel、熟悉数据挖掘工具和语言、打好SQL、Python等工具的基础。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。十方融海通过场景演练+名师辅导的教学模式，让学员将“读懂别人、搞定关系”的交流技能应用于职场、亲子、情感、销售谈判等场景，拥有高效沟通、成长自我的能力。在线一对一实操教学，助力学员养成实用型思维体系，帮助学员在人生的道路上，既能学有所成，更能学有所获。想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。它以excel/power bi/sql/python为技术基础，致力培养数据分析创新型人才。 帮助学员在提升工作效率的基础上，发现问题解决问题，课程通过“工具+思维+实践”三方维度进行设计，实现让零基础的学员挖掘价值，进而提升职场综合竞争力。

一家培训机构靠不靠谱应该从多个方面判断：

相信大家学习大数据目的就是为了就业，那么就业率就成为最直观的参考标准。但是，一些别有用心的机构会夸大或伪造就业信息，这使得很多求学者无法判断其信息的真实性。这就造成一种信任危机。哪怕靠谱的机构公布的信息是真实的，恐怕都很难让求学者完全信服。

如何判断一家机构公布的就业率是否真实呢？我们可以通过实体考察，查看和参观其就业部学员就业信息的内部跟进文档或跟进信息来确认，此信息绝对真实。

培训机构与传统院校教育的最大区别还是在于面向就业。院校教育的学习主要是面向应试及学历获取，就业并不是其主要的教学目的，更多的工作能力需要在工作中不断提高。而培训教育的唯一目标就是就业。

所以培训机构和院校教育的讲师背景要求会有很大的不同。靠谱的培训机构讲师全部来自于大型互联网企业的大数据开发人员，有着非常强的实战能力。甚至有些讲师在职期间担任项目经理、技术总监的职位。一切从实战出发、一切以就业为本是培训机构的宗旨。

所以、大数据讲师的背景相当的重要！

只要谈到学习，就离不开课程。也就是我们所要学习的知识和技术。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果。

行业中一些毫无大数据背景的行外人凭着一股“热血”拿到投资就进入大数据培训领域，开设“大数据培训课程”。我曾经有2个学生就是在一家培训机构学到一半插班到我们班里，原因是此家机构在讲完java基础后，所讲的“大数据技术”只是数据库课程，和大数据毫无关系。

目前，这样的机构可能不多了，毕竟大数据培训这个行业已经进入白热化的竞争阶段。目前从课程大纲上来看，可能每家机构所讲课程都类似并无太多区别。这个时候就需要我们和培训机构索要或其官网上有详细的课程内容作为参考，来辨别对比起课程的含金量。

上面我们讲了课程的重要性，课程设置是否合理影响知识结构和学习成果，而项目经验将直接影响我们就业情况。目前，我们的大数据产业处于高速增长期，越来越多的中小型企业开始设置大数据。也就是说大数据人才需求量最大的不是那些成熟的互联网或大数据企业，而是这些中小型企业，他们的人才需求综合远远大于成熟型企业。而且，这些中小企业没有内培大数据人才的时间和精力，他们需要有丰富项目经验的人才进入企业，直接参与开发工作。

所以、丰富的项目经验是你入职企业的必备武器。一些不专业的培训机构不要说为学生提供真实的大数据项目进行实训了，就连最基本的集群服务器都无法提供。只是在电脑上多装几个虚拟机来模拟集群环境，可以想象一下这样的集群环境如何进行真实项目实训，只能根据所授知识自己设计一些不切实际的“大数据项目”。非真实的项目、非真实的数据源、非真实的集群环境如何进入企业工作？

所以、大数据培训机构能够为学员提供真实集群服务器、提供一线互联网企业真实大数据项目才算靠谱。

实训项目一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，不同的学习阶段配合不同的项目，加深学员对所学知识的理解和应用。

如果你已经在考察大数据学习的事情，相信你也看到过很多大数据培训机构的招生要求，有一些机构只要给钱就可以参加培训。对学员没有任何要求。此类培训机构，大家无需考虑直接pass掉即可。因为企业在招聘大数据开发人员时是有一定门槛，最低学历要求是统招大专（个别小众企业有可能会放宽要求）。所以，一家靠谱的培训机构在招生要求上肯定会设置一条：大专及以上学历。

越来越多的人想进入大数据，但又不想付出太多。为了迎合大家的需求，一些培训机构推出什么“周末班”、“快速班”、“线上班”等等班型。相信很多学员被这种既不耽误工作又价格优惠的学习班所吸引了，面对如此诱惑越来越多的人忘却了自己的初衷。

对于此类学生我只有一句话对你们说：如果这样的班型都可以学会大数据技术的话，那么我国200万+的大数据人才缺口从何而来？

通过以上六个条件，相信你已经在众多大数据培训机构中筛选出自己心仪的机构了吧，那么下一步就是进入班级进行试听了。通过试听去确认自己是否适合学习大数据，是否能够学好大数据。

通过以上七个条件的考核，相信你已经选择了适合自己的靠谱的大数据培训机构，接下来就是坚持不懈的学习了，相信五个月后你会成为填补中国大数据人才缺口的一员。祝你学业有成！

在选择大数据培训机构时，应该注意以下几点：

一．就业情况

每一位学员最关心的就是就业问题，所以这就要求你，在选择大数据培训机构时，要多了解培训机构的就业渠道和就业保障体系。学的好固然重要，但是培训机构如果拥有一个广阔的就业渠道，可以帮助你找到一个更好的工作。

二．师资力量

所谓名师出高徒，只有一个大数据从事经验、教学经验同样丰富的老师才能真正的将你的大数据教好，两者缺一不可。大数据从事经验代表着这位老师对于大数据的研究程度，如果一位老师自己的大数据都掌握的不够精湛，你想一下，能教好学生吗？其次教学经验同样不可缺少，就算一位老师对大数据的研究再深，他不能用一个通俗易懂的方式呈现给学生，学生在底下听得似懂非懂，学生掌握的自然就不好，所以教学经验同样是衡量一个培训机构师资力量是否雄厚的重要标准。

三．大数据课程体系

大数据课程体系是衡量一家大数据培训是否专业的重要评价标准。大数据培训课程是否科学和专业，直接决定着课程是否能够满足企业的用人要求、学员能否容易吸收等问题；同时好的课程能够让学员在最短的时间里学到最多的和最有用的大数据知识。

四．真实大型的项目

如果课程和师资都是战前的准备和铺垫，那么项目就是真正的战场实战，准确的说大数据培训机构的项目锻炼相当于让你提前上战场，避免以后真正找工作上战场时纸上谈兵的尴尬。所以项目实战的锻炼直接影响着你能不能找到一家更好的工作。具有丰富项目经验的大数据人才更加受到企业的欢迎。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。数据分析师就业前景如何？从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。大数据分析师是做什么的?“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。大数据分析师薪资待遇：有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。大数据分析课程大纲第一部分 《数据分析师基础理论》大纲简介：行业分析，常用方法， 统计基础，Excel数据分析。预期效果：统计概率知识，数据库，SPSS数据分析应用。第二部分 数据库大纲简介：数据库基础知识知识，了解SQL/ORACLE操作。预期效果：熟悉一款数据库软件，能进行脚本、存储过程编写等。第三部分 《数据可视化》大纲简介：数据可视化基础 Tableau等数据可视化的利器预期效果：掌握对数据的可视化。第四部分 《SPSS/SAS数据处理技术》大纲简介：数据的录入、整理、清洗、处理、分析、输出、解读等。预期效果：掌握一门专业数据分析软件， 会使用软件进行数据处理及分析。第五部分 《数据建模分析》大纲简介： 数据建模，方差、回归、分类、主成份、因子、聚类、多元、时间序列等数据分析模型，数据可视化，结果输出及解读。预期效果：熟悉各模型应用环境，学会自行建模分析，独立完成数据分析工作，并能输出图表解读数据现实意义。第六部分 《 数据挖掘工具》大纲简介： R语言， Matlab语言等高级语言分析建模。预期效果： 熟练掌握 R语言的应用第七部分 《大数据Hadoop的应用 》大纲简介： Hadoop的构架，Hadoop与 R语言的结合第八部分 《案例分析及业务应用》大纲简介： 电信，金融，电商，零售等实际案例分析；BI、文本挖掘、大数据、智慧城市等前沿技术。预期效果： 通过真实案例举一反三， 熟悉整个数据分析流程；了解前沿技术，增强业务与技术对接能力。第九部分 编程语言预期效果 对其所学过的编程语言进行强化，初步达到企业工作要求。

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。