数据分析师一般需要学什么课程？具备什么能力
作者：张老师 浏览次数： 2020-07-08 18:22
大数据洪流之下，数据分析师可以说是迎来了黄金发展时期，面对高薪诱惑，很多人开始思考往数据分析方向去发展，但是又缺乏专业能力支持。那么如果要入行做数据分析，数据分析师一般需要学什么课程？具备什么能力？今天我们来具体了解一下。
①大数据技术
既然是数据分析，就要了解数据在各个环节是如何运转的，同时还能运用工具读取和分析数据，在这里我将其分成基础、数据提取、分析工具。
基础门槛包括且不限于excel、VBA、ppt、word，尤其是excel很深很深，大多数人只用了excel中1%的功能。
数据提取：SQL、HiveSQL
都是类SQL软件，会一个就能精通所有，大家不要觉得编程很难就望而却步，其实SQL是最简单的语言，不夸张的说，用心学SQL不到一个月就可以干活了。
分析工具：SPSS、SPSS modeler、R、Python、SAS
不是每个人都有机会接触SAS，如果没机会也不要紧，这里推荐大家一定要学SPSS，可以理解为升级版的excel，也很简单；然后Python和R任选其一即可。
②可视化
Excel、PPT、Tableau、Echarts、powerBI
数据可视化的工具很多，除了Python、R、JAVA这类的之外，上面列的几种算是比较常见的BI可视化工具。
③统计学基础
统计学基础在AB test、数学模型、抽样检验里常常会用到，还有显著性、置信度、离散度等等，统计学会让我们的分析结果更加专业，更加严谨。
④建模能力
根据不同的业务需求，会使用一些模型。
分类：基于历史用户行为构建模型，套用到新用户身上，预测用户可能发生某种行为的概率，常用的分类模型有C5.0、决策树、随机森林、逻辑回归等。
聚类：按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性，常用于给用户打标签。
回归：指数回归和多项式回归就是典型的例子，常用于预测销量、人口等数据。
评估：评估模型市面上分为2大类，回归和标准化模型，多用于对品牌投放、效果投放、会员积分的评估。
关于数据分析师一般需要学什么课程，具备什么能力，相信大家看完以上的内容，也都有了更清楚的了解了。数据分析师，这两年受到的关注确实越来越多，而想要入行，还是先要能满足能力要求才行。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析培训，小班面授，本月正在招生中，课程大纲及试学视频，可联系客服领取！
①大数据技术
既然是数据分析，就要了解数据在各个环节是如何运转的，同时还能运用工具读取和分析数据，在这里我将其分成基础、数据提取、分析工具。
基础门槛包括且不限于excel、VBA、ppt、word，尤其是excel很深很深，大多数人只用了excel中1%的功能。
数据提取：SQL、HiveSQL
都是类SQL软件，会一个就能精通所有，大家不要觉得编程很难就望而却步，其实SQL是最简单的语言，不夸张的说，用心学SQL不到一个月就可以干活了。
分析工具：SPSS、SPSS modeler、R、Python、SAS
不是每个人都有机会接触SAS，如果没机会也不要紧，这里推荐大家一定要学SPSS，可以理解为升级版的excel，也很简单；然后Python和R任选其一即可。
②可视化
Excel、PPT、Tableau、Echarts、powerBI
数据可视化的工具很多，除了Python、R、JAVA这类的之外，上面列的几种算是比较常见的BI可视化工具。
③统计学基础
统计学基础在AB test、数学模型、抽样检验里常常会用到，还有显著性、置信度、离散度等等，统计学会让我们的分析结果更加专业，更加严谨。
④建模能力
根据不同的业务需求，会使用一些模型。
分类：基于历史用户行为构建模型，套用到新用户身上，预测用户可能发生某种行为的概率，常用的分类模型有C5.0、决策树、随机森林、逻辑回归等。
聚类：按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性，常用于给用户打标签。
回归：指数回归和多项式回归就是典型的例子，常用于预测销量、人口等数据。
评估：评估模型市面上分为2大类，回归和标准化模型，多用于对品牌投放、效果投放、会员积分的评估。
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