发布时间:2022-06-23 10:02:17来源：尚训网综合
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划，求职压力大，期望通过学习提高技能以及就业竞争力的人员。
目前工作待遇不理想，上升空间有限或已进入职业瓶颈期，想要突破转行的人员。
具有一定的理论基础，寻求技能提升，想升职加薪的人员。
有较强的思维逻辑能力，应对复杂业务场景处理，对IT技术感兴趣的人员。
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互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户，其次是市场和客户。以数据为依据，为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。金融行业普遍重视产品与运营层面的数据分析，除此之外较为重视对客户的分析。而对于风险、信用、信贷与投资领域的分析则是金融行业特色，反映出数据分析已在金融核心业务线上都发挥着重要作用。下面一起来了解一下：上海职坐标数据分析课程。
上海职坐标数据分析课程
第一阶段
业务数据分析师
主要内容：Excel基础、Excel函数、数据透视表、Excel作图、Excel中的Power BI插件、数据库系统概论、MySQL简介及安装配置、MySQL数据表管理、MySQL数据管理、MySQL数据查询、MySQL函数、MySQL基础操作、可视化、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表等
项目实战：某公司销售仪表盘、某APP日报、学校管理系统、某APP留存分析、公司运营情况分析、咖啡馆运营情况可视化分析等
可就业岗位：数据分析专员、初级分析师等基础性数据分析工作
第二阶段
数据可视化
主要内容：Tableau商业智能分析、Tableau基础操作、Tableau可视化、Tableau案例、Power BI数据处理、Power BI生成可视化报表、Power Service、Power BI项目等
项目实战：中小学生健康教育效果分析、P2P小贷平台风险实证分析等
可就业岗位：数据分析师、BI数据分析师、可视化数据分析师等
第三阶段
建模数据分析师
主要内容：统计学及统计数据、收据的收集、数据图表表示、数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、SPSS数据分析、SPSS数据可视化、Logistic回归、主成分与因子分析、聚类分析、SPSS Modeler数据挖掘、SAS数据分析等
项目实战：民生金融数据分析项目、连锁零售业运营数据分析等
可就业岗位：数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等
第四阶段
Python数据处理与机器学习
主要内容：Python语言基础、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络爬虫、网络爬虫框架、Python数据分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python机器学习等
项目实战：爬取51job数据并进行分析、模拟登录并抓取知乎问题信息、从登陆到抓取人人网热门主播图片、客户行为细分与预测实战等
可就业岗位：数据分析师、爬虫工程师、数据分析工程师、机器学习工程师等
第五阶段
大数据开发工具
主要内容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大数据仓库应用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
项目实战：基于用户关系的好友推荐系统、基础Spark的大数据房源画像等
可就业岗位：大数据分析工程师、AI大数据分析工程师等
第六阶段
R数据分析与挖掘
主要内容：R数据分析与挖掘、R基础、R语言基础、向量、函数、Function函数、逻辑、布尔运算符、数组、R作图、R数据挖掘、R数据模型等
项目实战：股票预测分析、车险购买预测、贷款风险、犯罪率预测分析等
可就业岗位：机器学习工程师、数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等
成为数据分析师有什么要求
懂工具：是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，依靠计算器进行分析是不现实的，必须利用强大的数据分析工具完成数据分析工作。同样，应该根据研究的问题选择合适的工具，只要能解决问题的工具就是好工具。
懂设计：是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，都需要掌握一定的设计原则。
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