工程數據分析方法培訓教材

① 數據分析師需要學哪些課程

通常認為「數據分析」是以下學科的組合：1.計算機科學2.統計3.領域專業知識

學習課程：

一：計算機科學

1. 計算機科學與編程入門（使用Python）

2. 計算機系統工程：本課程涵蓋有關計算機軟體和硬體系統工程，控制復雜性的技術的主題；使用客戶端-伺服器設計，虛擬內存和線程的強大模塊化；網路；並行活動的原子性和協調性；恢復和可靠性；隱私，安全性和加密；和計算機系統對社會的影響。

3. 計算結構：數字系統工程簡介。從MOS晶體管開始，該課程開發了一系列構件-邏輯門，組合電路和順序電路，有限狀態機，計算機，最後是完整的系統（包括硬體和軟體）。

4. 演算法簡介：它涵蓋了用於解決計算問題的常見演算法，演算法範例和數據結構。

5. 人工智慧：本課程向學生介紹人工智慧的基本知識表示，問題解決方法和學習方法。

6. 使用C / C ++ / Java進行面向對象的編程

二：數理統計

1. 應用數學：面向計算機科學和工程的離散數學簡介。

2. 概率與統計簡介（使用R編程）：本課程對應用中的概率和統計進行了基礎介紹。主題包括：隨機變數，概率分布，貝葉斯推斷，假設檢驗，置信區間和線性回歸。

3. 線性代數（使用R編程或其他數學工具）：本課程涵蓋矩陣理論和線性代數

4. 統計/機器學習（使用R編程）：介紹數據分析的核心演算法，例如線性和非線性回歸的類型，分類技術，例如邏輯回歸，樸素貝葉斯，SVM，決策樹（香草決策樹，隨機森林，增強），無監督學習方法（例如聚類，神經網路介紹）

5. 高級機器學習（使用Python編程）：專為對人工智慧有濃厚興趣的學生而設，側重於圖像/文本處理的神經網路。

三：領域專長

理想情況下，這些應該基於工作興趣/領域，以便每個學生都選擇一個專門領域（例如，Web開發，移動應用程序開發，數據分析，營銷分析，供應鏈，財務，製造等）。

數據分析專業課程這里的核心主題應該是：

1. 數據收集和清理：這應該包括使用開源工具（例如Python / R）從網上抓取數據，連接到資料庫等。此外，數據清理和ETL概念（例如重復數據刪除，合並，丟失的數據估計技術也無法創建）分析數據集。

2. 數據可視化和報告：使用SAS / SAP或R / Python等工具創建BI儀錶板，通過可視化和數據故事演示來展示見解並數據分析。

3. 數據分析應用程序1/2：以業務為中心完成端到端數據分析項目。在最後幾年中，應該重復兩次該主題。它應該非常重要地包括連接到實際資料庫和在生產中部署模型，而不僅僅是對靜態數據集的臨時數據分析。

4. 高級數據計算：此處的學生應使用開源和專有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP資料庫）創建具有大規模數據分析的項目

擴展閱讀：

還將包括以下內容：

1. 網路工程基礎。原因：畢業生應該了解計算機網路，以便能夠與之合作，進行管理，並在需要時改善組織的網路和數據架構。主題包括：網路工程，資料庫，數據倉庫。

2. 研究方法論：能夠使用定量和定性方法學從假說生成到產生業務建議的系統方式設計項目。

3. 非結構化數據分析：學生應該了解文本挖掘，自然語言處理，社交媒體挖掘，網路挖掘以及此類應用程序的基礎知識。這些也可以採用選修課的形式。

有一點需要注意的是，優秀的數據分析師和商業智能並不以工具為重點。理想地講授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作為數據分析理論概念的補充。例如，使用統計和概率進行R編程。適用於神經網路和其他機器學習任務的Python。具有數據可視化和數據報告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有資料庫概念的SQL等。這是一個缺少許多新的數據分析程序的領域，因此結果是產生的畢業生只是應用程序開發人員或用戶，而不能解決現實世界中的問題。

② 數據分析師需要學那些東西

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。


關於數據分析師的學習可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

③ 項目數據分析師培訓課程內容是什麼

面授
項目數據分析師培訓課程涉及到統計學、經濟學、市場營銷學、財務管理學、計量經濟學、預測學、金融學等多方面知識，需要學員具備全面性理論基礎知識貯備。我們對各個學科中項目分析所要用到的知識點進行了深入分析，在講義中詳細說明，使學員可在相對准確的領域內迅速掌握知識並加以運用。做到能夠讓學員將課本上所學的東西真正變為可以利用的有效工具。
● 遠程學習
時間為一年整，採取先進的同步教學方式，保證學習質量，具體特點如下：
a、面授期間（8天面授），更新課程五次，通過每周的更新課程，讓學員不僅可以在面授前提前預習基礎知識，而且可以通過遠程學習中心提交作業、知識點自我測試、考試復習、習題解答、在線答疑、案例參與等綜合項目更好的掌握知識。
b、面授結束後，學員還有11個月的遠程學習時間，每月一次的課件更新，使學員不僅能順利適應項目數據分析師的認證考試，而且可以掌握各種數據分析的拓展知識和技能，為分析師在未來能夠勝任專業分析工作奠定深厚基礎。
c、遠程學習不僅有豐富的文字學習內容，而且大比例增加了音頻、視頻課件，使學員可以通過生動的課件完成階段性學習。
d、遠程學習中心為學員提供學習計劃制定、班級交流、繼續教育等功能，幫助學員自覺學習、實現更好的學習效果。

④ 誰知道項目數據分析師的課程內容都有哪些

目前的項目數據分析師課程，包含兩大部分：量化投資、量化經營
面授課時候，有3本教材，分別為：《數據分析基礎》、《量化投資》和《量化經營》
數據分析基礎，講解內容主要是數據分析的一些基本方法、理論和方法論；
量化投資，是以投資為主線，講解投資過程中及前後，所涉及到的數據分析知識，包括現金流量表的編制、風險分析、敏感性分析、項目比選等等知識；
量化經營，以企業經營為主線，講解企業在經營過程中，所要用到的數據分析知識，包括銷售預測及分析，量化采購、客戶細分及管理等等。
如有疑問，可私信給我！

⑤ 考數據分析師需要什麼書

【項目數據分析師考試必看的書籍】

一、《CPDA注冊項目數據分析師培訓教程》

《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇)(全彩)》能有效幫助職場新人提升職場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及產品經理解決實際問題，還能幫助從事咨詢、研究、分析行業的人上，各級管理人士提高專業水平。

⑥ 用Python做數據分析有哪些好的教材或者教程

鏈接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

.....

⑦ 自學備考CDA數據分析師，需要准備哪些教材

如果只想單獨考證,根據官網公布考試大綱有針對性復習,復習一段時間了做下模擬試題,自己學習肯定要付出更多精力和時間.
例如2級建模方向,官網推薦幾本書籍,參考如下:
1.《數據挖掘導論》，藍色的中文翻譯版，書很厚，但是裡面的內容挺有用的，大綱解析里沒講明白的地方大多都能在裡面找到答案；
2.《機器學習》（西瓜書），閱讀難度比《數據挖掘導論》高了一個等級，我是挑著看的；
3.《利用Python進行數據分析》，裡面主要教你pandas、numpy等一些基礎操作，如果已經會用的則可以略過；
4.《Python機器學習基礎教程》，教你怎麼用sklearn，你也可以看《機器學習實戰》，不過後者我沒看過，聽說是用python2.7寫的；

⑧ 數據分析培訓有哪些課程

數據分析課程內容主要是從理論-實操-案例應用步步進階，能讓學員充分掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用Excel、SPSS、SAS等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告。如需數據分析培訓推薦選擇【達內教育】。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

想了解更多有關大數據的相關信息，推薦咨詢【達內教育】。達內與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國計算機行業協會（CompTIA）、網路等國際知名廠商建立了項目合作關系。共同制定行業培訓標准，為達內學員提供高端技術、所學課程受國際廠商認可，讓達內學員更具國際化就業競爭力。達內IT培訓機構,試聽名額限時搶購。

⑨ 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

⑩ 如果想成為一個數據分析師，需要哪些技能看哪些書籍

首先需要學習的知識，也就是需要學習的書籍， 概率論、統計學、多元統計分析、數據挖掘、sql資料庫等相關書籍教材，基本上這些書名都有對應的書，所以這些是必須要學習的。

其次是軟體操作知識，spss、modeler、sas、eviews、stata等 常規的統計與數據挖掘軟體等，軟體是將上述知識進行操作轉化的，基本上統計學或數據挖掘中的原理知識都可以在這些軟體中找到對應的命令。

第三 是多看一些數據分析或數據挖掘的案例。因為有了知識、有了軟體操作，但是具體在實際操作用應該如何使用 還存在問題，此時就需要多看一些分析報告或者案例，通過案例就會逐漸知道如何將統計學原理與實踐應用結合。

最後，隨著大數據越來越熱門，如果要往大數據挖掘方向的話，除了上述的你需要有一定的掌握之外，還需要學習現在很火熱的sql server、 oracle、hadoop 等相關軟體。