数据产品经理培训

课程通过两个完整的、真实存在的项目，对产品经理所需要经历的各个阶段知识和技能进行手把手的教学和演练，达到一个靠谱产品经理的标准。

产品经理分为B端产品经理和C端产品经理，所以要学的东西有很多，分为软技能和专业技能，具体如下：

输入和输出

包括：逻辑分析、文字表达、语言表达、学习能力、总结能力、创新力、好奇心。

每个人都需要不断的锻炼自己的输入和输出能力。你是否可以快速学习某个知识？在会上你是否可以清晰的表述自己的观点？每次项目结束，你是否有复盘总结？你对行业动态和新鲜事物充满好奇心吗？

情绪态度

包括：责任感、抗压能力、情绪管理。

情绪和态度决定了一个人的职场状态。你是每天元气满满还是丧丧丧？你是否承担起应有的责任？面对巨大压力时，你是否可以很好的调节自己？当你受到质疑时，是否可以控制自己的情绪？

团队合作

包括：项目管理、积极主动、沟通协调、反馈意识、执行力、时间管理、主持&参与会议。

核心技能：日常工作必备技能

包括需求分析、数据分析、竞品分析、商业分析、行业分析、需求收集、产品设计、版本管理、用户调研等。这些技能，是我们必须要掌握的专业技能。不同阶段的产品经理对技能的掌握程度要求不同，侧重点也不同。

比如：对于刚入行的产品经理，因工作大部分处于执行阶段，所以更侧重需求分析、产品设计、数据分析等落地的工作。而高级产品经理，他们的关注点会更侧重于商业分析、行业分析、版本管理等策略相关工作。

产品经理是一个需要不断学习提升自己的职业，所以PM产品经理要学习的知识技能蛮多的。一、研究行业的能力做跟产品相关的工作是进行行业研究，决定我们什么时间要做什么产品。应具备的是良好的行业研究与分析的能力，能够对当前的行业进行准确的判断、洞察行业的发展趋势，在正确的时间做正确的事。所以在做一个产品时，我们首先要看清楚的是它的所在的行业及赛道，找准自己产品的位置。二、数据分析能力现在许多互联网工作都是在看数据，但是跟多公司再看数据的时候喜欢看“数据结果”却不看“数据原因”。打个比方：比如这周的“什么什么”提升了，所有人都很开心，却没有人去探究提升的原因是什么。单纯的数据现象并没有什么大的意义，而它背后的原因才是值得我们去研究的。三、系统思考的能力到了一定位置的产品经理就是得掌握系统性思考的能力。所谓的系统思考，就是整体的思考，能够看到事物不同的维度、不同的侧面、不同的角度，能够看到不同要素之间的关系与相互作用。四、创新能力创新能力并不是通常我们讲的好主意、好创意，那只是一个Good Idea。不难发现，我们很多人都很有创意，脑子里也有各种天马行空的东西，说出来也会给人眼前一亮的感觉。

每个学院的培训的人员类型不同，课程不同，因此上课时间也有差别的，如产品手记，以前只有周末精英班学习时间为2个月，但发现很多会员，平时上班，周末连续上课时间太久同学很累，因此，他们就隔周上课，把时间延长到4个月时间。平日班就是个月，属于弹性学习，主要还是根据大部分人的情况适当调整时间吧。

这与具体学习的方向有关系,大数据培训课程可以分为以下内容:数据导入与清洗、数据可视化呈现、统计分析等等。

大数据分析工作主要是2大方向,大数据技术和大数据分析,CDA课程设计比较合理,网上有很多试听视频。第一部分 大数据平台：大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；第二部分 大数据分析：大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等

看过几家，感觉就他们和交大道初靠谱我在交大学的，交大主要可以不贷款0元入学，工作了交学费而且在大型头部IT企业内部学，企业补贴后学费才几千块