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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

　　哪些人更适合学习数据分析师？

　　什么样的学员更适合参加大数据分析师就业班学习呢？

　　有些人因为本身性格内向，不爱和别人打交道的；

　　不想再做没有门槛的工作，短期内又要面临转行压力，寻找新工作的；

　　基础差的小白，想要学习一门技术的毕业大学生；

　　对职业未来发展空间和薪资待遇有很高的要求，却没有一技之长的。

　　针对以上的适合人群，我们就从硬实力和软实力这两个方向分别来分析学习什么专业的大学毕业生更适合从事大数据分析师。

　　硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。

　　软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，市场营销、电子商务、经济学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，虽然这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是问题也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中很有可能缺乏相关的专业技能，必须加强相关技术的学习才行。

　　数据分析师在工作中需要大量使用英语，因此英语专业的学生也非常适合学习数据分析师。

　　以大数据分析师为例，目前招收相关岗位的都是央企、国企或上市公司，一般需要大数据处理工作岗位的基本上都是大公司，所以参加大数据分析师学习也是进入大公司的捷径！具有2-3年工作经验的人才年薪可以达到30万~50万，并且经验越丰富薪资待遇越高。