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　　课程直切企业需求 培养数据分析人才

　　数据库编程

　　数据分析基础编程；数据分析宏语言；数据分析SQL；数据分析编程

　　统计分析

　　多元统计:因子分析，聚类分析；统计基础与假设检验，T检验与方差分析；线性回归与模型修正，逻辑回归；统计基础与实践序列

　　数据挖掘

　　数据挖掘前期处理与决策树；逻辑回归与神经网络；聚类模型、关联分类；常见数据挖掘工具要点分析

　　Python爬虫

　　Python的基本语法；基于Python的爬虫实现；Scrapy、PySpider等爬虫框架；利用Python爬虫获取数据

　　数据可视化

　　利用Echars等Web前端技术；利用相关数据可视化工具；数据可视化解决方案分享；业务评估系统BI设计与实现

　　数据分析+Hadoop

　　Hadoop平台使用；其他分析工具与大数据应用讲解；数据分析数据库管理平台接口课程

　　数据分析工作压力大吗？会经常加班吗？

　　数据分析师工作内容是什么？

　　(1)写SQL脚本：俗称“跑数据”。leader要一组季度数据/月数据/周数据，写一段或者N段SQL把数据跑出来。这项工作内容需要的技能点有：数据库，SQL

　　(2)数据分析项目前中期：这个是耗时很长很麻烦的部分。前期是基础数据的处理清洗，基础汇总聚合，然后设计监测指标，指标的设计不仅仅是数学分析，更多需要跑业务需求方那边了解，毕竟较终目的是要让别人用，提升效率，不是为了凸显模型高大上。技能点：数据库，SQL，excel，R语言，数理统计，数据挖掘，业务知识。

　　(3)产品经理：业务模型完了后，就有了指标结果。把数据落地到数据库中。然后接下来需要找开发帮你做可视化站点。作为数据分析师要很了解这个项目逻辑流程、核心算法、业务应用的。技能点：逻辑思维，流程规划，数据可视化，一定的开发知识，表达能力。

　　(4)模型和指标正式应用起来之后：收集业务部的反馈，不停的跟他们沟通，不停地优化模型，数据表。以及给业务部一些特定需求的分析评估报告。技能点：逻辑思维，表达能力

　　(5)个人学习：有时候会遇到等待别人工作进度的情况，比如别人的上一批数据没出来，你完全没法工作。那就上网或者看书学习知识。数理统计和数据挖掘博大精深，如何能应用得好，产生较高性价比更是一门学问啦

　　(6)大数据部分：涉及到”大数据“已经不是个人工作内容部分了，而是整组的工作内容。具体需要有专门比较懂hadoop和spark的人负责在上面跑数据，写较终实现代码。组里的分工大概就是：数据分析师，数据工程师，（半个产品经理），有人身兼三种，有人只爱专精。技能点：无特定加点法则，团队加点。