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2025-03-07 15:11
赋能高科一、商业数据分析师含金量？
数据分析师含金量非常高，为了能让商家在了解自己店铺的日常经营数据之外，还能洞悉市场同行的经营数据。适合量化投资实训项目的人群有：有志于学习专业的量化投资方法，且有志于从事与金融量化分析相关的经济活动或专业服务工作的人员。相关工作包括：投资顾问、量化投资工程师、量化投资策略研究分析师、行业研究中的量化分析团队等。
二、商业分析师跟数据分析师的区别？
区别在于:
(1)专业偏向不同。
商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）。
数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）。
(2)工作内容不同。
数据分析师日常工作内容：1. 根据时间维度产出数据报告2. 监控数据趋势3. 为业务提供数据支持4. 撰写专题性报告。
商业分析师日常工作内容：1. 商业决策2. 业务优化3. 战略调整4. 撰写商业分析报告。
三、数据分析师培训学费多少？
数据分析师应该是统一收取考试费用，每个人收费8800元，收费内包含了教材资费、远离程学习、面授课程和detahoop软件费用，还有认证考试费用。
四、大数据分析师培训课程？
大数据培训课程内容。
1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
在这些内容中前期的基础部分的内容在大数据培训过程中是相对比较容易学会的，但是这部分的内容是相当重要的必须要掌握，基础部分学的好不好会直接导致你在大数据培训后期大数据技术部分学习的情况。
在大数据培训后期，如果你的前面的基础部分没有学好，哪后期的大数据技术部分页会学习的很差劲，因外这个阶段会涉及到许多的逻辑思维的东西，比较难掌握，所有就涉及到我们前面说的需要的大专以上学历的原因了。只有达到条件，在学习中努力一些，把基础打好，后边的学起来页就比较容易了。
五、公司培训数据分析师可靠吗？
公司培训数据分析师不可靠，数据分析师在公司里是一个起到关键作用的岗位，相当于一个军队里的军师，作为bi分析师，比如设计一张报表，你的目的，作用，怎么给人用，分析的角度是什么等等，这些都是需要长期的经验累积，如果只是单单学习20天，只是学会了工具而已。
六、商业数据分析师：洞察商机的数据大触
商业数据分析师前景
在当前数字化时代，数据成为了企业决策和运营中不可或缺的重要资源。而商业数据分析师的角色也因此变得越发重要。他们利用先进的数据分析工具和技术，将庞杂的商业数据转化为有价值的见解和策略，为企业提供决策依据，帮助其在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
商业数据分析师的主要职责是收集、清洗和解读数据，为企业提供深入的市场洞察。通过对市场趋势、竞争对手、消费者行为等方面的数据进行分析，他们能够发现商机、预测趋势，并提供相应的商业建议。他们运用统计学、机器学习和数据可视化等技术，将数据转化为有意义的故事，帮助企业制定更加明智的战略决策。
商业数据分析师的前景广阔。随着数据越来越成为企业决策和运营的核心驱动力，对于数据分析师的需求也越来越大。在各行各业，从金融、电商到制造业，都需要数据分析师来帮助企业洞察市场需求、优化运营、提升盈利能力。根据美国劳工统计局的数据，商业数据分析师的职位增长预计会持续增长，就业前景非常乐观。
成为一名优秀的商业数据分析师需要具备一定的技能和知识。首先，他们需要精通数据分析工具和编程语言，如Python、R和SQL，以便能够处理和分析大量的数据。其次，他们需要具备良好的商业理解和沟通能力，能够将分析结果转化为业务洞察，并与企业决策者进行有效的沟通。此外，持续学习和更新技术知识也是非常重要的，因为数据分析领域日新月异，新技术、新方法层出不穷。
总的来说，商业数据分析师是数字化时代企业不可或缺的重要角色。他们通过深入的数据分析和洞察，为企业提供战略性的决策支持，帮助企业保持竞争优势并开拓市场。对于有数据分析能力的人来说，这是一个充满机遇和挑战的职业，同时也是为企业创造价值的重要方式之一。
感谢您阅读本文，希望本文对于了解商业数据分析师的前景和职业要求有所帮助。商业数据分析师是一个快速发展的职业，不论是对于已经从事数据分析工作的人，还是对于对此感兴趣的人来说，都是一个有着广阔发展空间和稳定就业前景的领域。
七、数据分析师培训靠谱吗?
这就是培训公司，培训包就业的模式，这种模式的培训班很早就有了，只要推荐的是正常对口的公司和岗位就没问题。
现在也有那种打着培训完推荐就业的幌子，实际上培训期间就是让你进厂打螺丝。或者培训应付了事，最后推荐给工厂流水线，这种一般是猎头公司，因为他们推荐一个人可以拿提成。
结合你的描述，20天的实训说实话时间有点短，可能只是比较基础的课程。
八、数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？
可以看看开课吧这个课程，感觉还是很不错的。
近日，开课吧与百度、微软、阿里、滴滴以及创新工场等头部企业展开深度合作。至此，开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液，而课程内容将更加丰富，实战性也将更强。
重要的是，Boss直聘、猎聘网等多家就业招聘企业也同开课吧达成合作，可为毕业生提供优先推荐服务，绝不让薪资就业成为难住学员的问题。
大数据分析全栈工程师 课程招生
全新改版，深度可达阿里P7
多名一线数据科学大师倾力指导
（前腾讯、美团、百度）
找工作拿不到 offer 退学费
本课程由廖雪峰老师团队倾情打造，围绕企业用人标准，多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业，深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能，再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议，全新打造的数据科学相关的课程。
一 、课程简介
1.1 面向希望自己能够在4-6个月内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学以及数据驱动的业务工作者。本课程尤其适合：
业务部门的运营、产品、管理、业务分析等谋求数据驱动业务的工作者；
目前从事数据分析师想晋升专业数据分析师或基于互联网平台的大数据分析师的在职人员；
数学、统计、金融、财务、计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；
从事Python开发或传统IT技术开发，想往数据分析/数据挖掘方面转行的朋友；
对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
对数学、编程具有一定的热情，对数据敏感的人员；
1.2 关于退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到 offer 或者 offer 初次就业薪资达不到年薪19万，既退还学费。
二、五大实战项目
三、课程内容
课程持续时间为4个月，内容包括：
1. 主修专业课程；
2. 选修拓展课；
3. 个性化项目作业评审，全程进度督促与问题解答；
4. 模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导；
5. 在线大数据实验平台。
2.1 主修专业课程
主修课，周期一共4个月，100课时，共3大部分：
1）数据分析之禅
2） 数据分析之道
3） 大数据分析之术
2.2选修拓展课
选修课《R语言之数据挖掘实战》，每位同学均可免费选修学习，这是针对不同基础的同学设计的专项强化课程。学不学这块不影响就业，总共30课时左右。
四、师资介绍
除了我们的课程老师，为保障课程质量，我们为大家组建了相应的助教团队，助教团队负责我们的日常答疑和作业、项目批改。
助教团队：
张师兄：前小米数据分析师，精通大数据平台数据分析，精通Hive；
张师姐：前瓜子二手车数据分析师，精通Excel数据可视化，Python数据分析；
潘师兄：前搜狐数据分析师，精通Python、SQL、Tableau
五、课程优势介绍
1. 内容由浅入深，层层递进：课程第一部分完全按照零基础的学员能力设计，涵盖基础的Excel操作，Excel数据可视化，认识和熟悉工具；紧接着第二部分刚开始的Python基础，也是照顾零基础的学员，慢慢的深入，到后面的数据科学库numpy、pandas等；再到第三部分的基于Hadoop平台的数据分析和建模，数据挖掘算法，层层递进和加深，尽可能让有基础和无基础的同学都能跟得上并学会，在学员入门过后再加深难度。
2. 既有深度，又有广度：目前市面上几乎所有的数据分析课都是基于Python和Excel的那一套，再穿插点数据挖掘的入门，千篇一律。我们调研后发现，几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析，如Hive，而课程的第三部分就完全包含这些，这是我们课程的独家特色，且占比达整个课程的50%左右，这块就是拉开薪资的地方，就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。
3. 纯大型互联网企业师资：课程的设计和讲解都来源于纯一线大型互联网企业导师（top10互联网企业），导师即是讲师，也是企业里的数据分析师，也是企业的数据分析师面试官，掌握和熟悉一切主流的技术方案和方法论。来源于企业，输出到企业，这是我们的课程跟其他课程的本质区别。
4. 课程结果保障：选择课程就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
5. 全程进度督促：大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。
6. 线下大咖见面会：我们会不定期组织线下交流会（限北上广深杭），届时会邀请廖雪峰及各位一线大厂的数据专家跟大家见面交流，促进行业发展和个人圈子发展。
六、你需要达到什么样的预备能力
依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：
至少具备大专学历，本科及硕士以上学历更佳；
持续自学能力，能够每周投入12小时以上（6小时上课，6小时作业），持续4个月进行学习；
具有良好的逻辑思维能力；
有编程语言基础优先。
注：不具备预备能力的同学，我们为您提供了预修课程（Excel、Python和MySQL），帮助大家做好开课前的知识铺垫。
七、学费、资助与质量保障
通关班：7980元
就业班：17980元
本次课程培训为期时长4个月，通关班与就业班的课程内容一致，但是就业班会签订就业协议。
分期付款：本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款；
退还学费：报名就业班的同学，报名伊始既签订协议，若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前年薪低于19万/年(限北上广深杭)，则退还学费。
前3次课不满意无理由退还学费：正式开课后前3次课不满意，学员可提出退还学费，课程组将无理由退还学费。
八、报名流程与重要时间节点
九、学员评价
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十、相关问题答疑
Q：如何看待数据分析师这一岗位能力要求？
A：最简单的办法就是直接去招聘网站观看，你会发现，岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些，而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现，在大型互联网企业，Hive SQL是用的最多的，也是最重要的技能之一，也是数据分析师和大数据分析师的本质区别，也是拉开薪资的重要技能之一，而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重，内容占比达50%左右。
Q：Python工程师的出路在哪？
A：随着这几年AI人工智能的火爆，带动了Python的热潮，各种Python课程如雨后春笋般的涌现出来，80~90%的内容都是Python Web方向，因为AI人工智能门槛太高。所以普及大众，如果学Python，大部分都是往Python Web方向引，要学Python基础、然后学Flask、Django、然后学一点运维的知识，但是这么干基本上没法就业。因为Python Web方向市场太小，以至于现在基本上是个伪方向，不可否认Python可以写接口，用作网站的后端，但是这么干的公司极少（这相当于是抢Java和PHP的饭碗），所以就导致没有就业的岗位，同时也导致了很多人学Python交了几万块学费无法就业的场景，要么转行要么放弃。
除了门槛较高的AI必须掌握Python，数据分析和数据挖掘方向倒是一个门槛相对较低且不错的发展方向。爬虫和运维也是Python的方向，但是相对来说，岗位太少，太传统，竞争力不大。真要做运维，十年前就可以，为什么是现在？
Q：请问就业班对于任何人都适用吗？
A：报名的同学我们都会联系大家，了解大家的情况之后具体做出建议。就业班对同学是有一定要求的。
Q：学完课程能达到什么水平？
A：依据上一期的学员情况，学完课程的同学，能够达到以下能力要求：
熟练掌握数据库MySQL基本使用，精通SQL语句和Hive SQL；
熟悉数据挖掘的思路和常用的数据挖掘算法；
熟练掌握Excel、Power BI、Tableau等数据分析可视化工具；
掌握Python/R；
能够对崭新的问题进行建模分析，使用已知知识进行解决；
具备应对 BAT 级别相关岗位面试的能力。
最后，感谢大家阅读至此，希望之后能与大家度过一个忙碌而又丰富的学习历程。
注：由于添加人数较多，教务老师没法第一时间一一通过，请耐心等待。
附：1、线下交流会现场
九、商业数据分析师思维
商业数据分析师思维：解读企业数据，引领业务发展
引言
在当今数字化时代，数据扮演着企业成功与失败之间的关键角色。对于商业数据分析师而言，他们不仅仅负责收集和整理数据，更重要的是通过深入分析和解读数据，为企业提供战略决策支持。本篇博文将深入探讨商业数据分析师的思维方式，并介绍其在企业中扮演的重要角色。
商业数据分析师的特质
成功的商业数据分析师需要具备一些关键特质，使其能够有效地解读和应用数据，为企业决策提供有价值的见解。以下是一些商业数据分析师应具备的特质：
- 熟练掌握统计学和数据分析工具
- 具备扎实的数学和逻辑思维能力
- 善于从海量的数据中找出关键信息
- 具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据解释给非专业人士听懂
- 对业务领域有深刻的理解，能够将数据与业务目标相结合
- 保持求知欲，持续学习新的数据分析技术和工具
商业数据分析师的思维方式
商业数据分析师的思维方式与一般人有所不同，他们在处理数据和解读数据时，能够发现隐藏在数据背后的故事，并将其转化为可行的业务策略。以下是商业数据分析师的思维方式：
1. 数据思维
商业数据分析师具备数据思维，他们将数据视为解决问题和发现机会的主要工具。他们对数据的收集、整理、分析和解读都充满热情，并能快速准确地找到数据中的规律和趋势。数据思维使他们能够基于真实的数据去指导决策，降低了决策的风险。
2. 业务思维
商业数据分析师是企业战略决策的重要参与者，因此他们需要具备良好的业务思维能力。他们了解企业的业务模式、市场竞争情况以及客户需求，能够将数据分析和业务目标相结合，为企业提供有针对性的建议和策略。业务思维使他们能够站在企业角度去解读数据，为企业创造更大的价值。
3. 敏锐思维
商业数据分析师需要具备敏锐的观察力和思维能力，能够发现数据中的细微变化和异常情况。他们细心地观察数据之间的关联性，追踪数据的变化趋势，并及时警示相关部门做出相应调整。敏锐思维使他们能够预测未来的趋势，并帮助企业及时应对市场变化。
4. 创新思维
商业数据分析师需要具备创新思维能力，能够从数据中发现创新点并提出新的解决方案。他们与业务部门紧密合作，通过深入分析数据，发现新的商业机会，并为企业提供创新的策略和方法。创新思维使他们能够引领企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
5. 团队思维
商业数据分析师在工作中经常需要与不同部门的人员进行合作，因此他们需要具备良好的团队合作能力。他们能够有效地与他人沟通，了解其他人员的需求和要求，并在团队协作中发挥自己的优势。团队思维使他们能够与其他团队成员共同解决问题，为企业提供全面的数据分析支持。
商业数据分析师的角色
商业数据分析师在企业中扮演着重要的角色，他们通过深入的数据分析和解读为企业带来了诸多好处：
1. 决策支持
商业数据分析师通过深入分析和解读数据，为企业的决策提供有价值的见解。他们能够准确预测市场趋势、消费者需求，帮助企业做出明智的决策并抓住商机。
2. 业务优化
商业数据分析师通过对企业数据的分析，发现业务流程中的瓶颈和问题，并提出优化方案。他们能够帮助企业消除业务上的障碍，提高效率和盈利能力。
3. 市场分析
商业数据分析师能够通过对市场数据的分析，了解竞争对手的策略和市场趋势。他们能够帮助企业把握市场机会，制定有效的市场推广策略。
4. 客户洞察
商业数据分析师能够通过对客户数据的分析，深入了解客户的需求、兴趣和行为。他们能够帮助企业更好地理解客户，提供个性化的产品和服务。
5. 创新发展
商业数据分析师通过对数据的分析和解读，发现创新点并提出新的解决方案。他们能够帮助企业在竞争激烈的市场中保持创新和发展。
结语
商业数据分析师在当今信息爆炸的时代中扮演着至关重要的角色。他们的思维方式和专业能力使他们成为企业决策的重要参考依据。通过深入分析和解读数据，商业数据分析师能够为企业带来新的商机和竞争优势，引领企业持续发展。