一、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。
二、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。
三、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。
四、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
五、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。
六、cda数据分析师必须参加培训吗？
目前的数据分析师培训都要参加培训，比如CDA 、CPDA、还有电子商务协会的数据分析师
七、CDA数据分析师培训怎么样？
CPDA的和CDA的课程我都试听过，后来选的CDA的培训班，CPDA的偏理论知识太多，技术实操太少，CDA的注重技术实战一些。像我这样的菜鸟，还是学技术靠谱，毕竟我还没有做到领导层
八、大数据分析师培训靠谱吗？
基本还是靠谱的。
参加大数据培训从掌握技术程度上来说，自然是靠谱的。但能不能选到靠谱的大数据培训班这才是一件难事。学习大数据主要有2种方式，一种是自学，而另一种则是报大数据培训班学习。如果自学能力、理解都很不错的话，那么自学就可以了。
如果自学能力不太好的话，自己本身又是零基础或者是非科班出身。那其实还是建议去参加大数据培训班的。
九、数据分析师培训班哪家好？
选择报班学习，相信题主一定是重视效率的小伙伴。这个对于转行来说确实是一个非常好的选择，系统学习的同时，也会非常快速的收获并且融入数据圈获得更多资源。让自己有一个更好的发展路径规划。但是选择机构就要非常的谨慎，避免掉坑。
一、课程内容是否落地（一定要具有真实数据库，模拟真实工作场景）
课程内容这方面要评估课程体系是否合理，0基础的小伙伴学习【统计学】、【Excel】、【SQL】、【Python】就能搞定大部分工作了。其中统计学是理论基础，比如数据分析师面试的时候会问到“什么是环比？什么是同比？”，类似这种统计学的基础概念你要理解。SQL是基础工具技能，毋庸置疑必须学的。Python是进阶工具，数据量大的时候用到的。在这里我想告诉你：工具其实只是一方面，重点是要能落地应用。很多小伙伴会发现学了很多工具语法，最后到真实的工作场景中不会应用，这是最可怕的。另外课程也应该涵盖【数据报告的撰写】、【行业调研】，【业务拆分】等实战内容，数据报告会让你在未来面试时更自信。行业调研和业务拆分主要是能够锻炼你对业务的理解能力，也是给未来的工作奠定基础。
二、售后答疑是否贴心
为什么说售后很重要呢？你在学习的时候一定会遇到各种问题，例如很多人在安装SQL的时候就遇到了很多麻烦，当你提出疑问时，但如果没有人给你实时解答，你会特别烦躁，也会对接下来的学习失去信心。
三、教学团队是否靠谱
老师决定了授课的质量和学员的接受程度，行业内的讲师他能教会你具体的工作场景，而不单单是给你讲理论。希望这些内容能帮助你对这个行业和学习内容有一个初步的了解，学习是一个需要坚持的过程，也需要很强的自驱能力，小伙伴加油呀~！
四、职场支持
最重要的一部，我们转行肯定不是为了现在入职就可以，是希望对整个职场生涯都有帮助的。从城市到行业到业务到个人性格都是不一样的。所以一定是要有针对性的支持，做长久规划。一定要学会筛选掉那些“包就业”的坑。
同时自荐一下，我们爱数据学院的课程就是结果导向，陪伴学员整个数据职场的课程。我们的学员一般1-3个月就可以转行入职入行成功。
整体课程比较系统化 也是根据真实数据分析工作需求内容设计的
讲师都是一线互联网在职讲师 案例都是最实用的 最前沿的 （直播+录播不断更新迭代案例）
职场部分职场导师会 1V1 支持 针对个人背景- 从简历-策略投递 -面试 -到谈薪 -都会一直支持，直到入职成功后，开始支持进阶学习规划（包括入职以后的如何快速适应岗位胜任职责等内容）
课程以实战为主 提供真实数据库，小班授课，班级有单独答疑群，讲师助教班主任即时答疑辅助学习
最后，无论怎么学习，我们一定要给自己做一个职业规划，了解不同层级的数据分析师要掌握什么技能，想清楚自己未来的目标岗位，不断的去学习和提升自己，再一步步朝着目标迈进。
希望以上回答对题主以及刚刚想步入数据领域或者想做职场进阶的小伙伴有帮助，欢迎同样困惑的小伙伴可以私信我。根据城市个人背景做分析，或者留言评论进橙子免费数据学习社群。
十、bi大数据分析师培训好就业吗？
不太好就业。
市场需求：今年前7月企业需求下降41%。硕士研究生2021年较2020年增长了200%。
工资待遇：2022年较2021年下降5%
岗位职责：
1、利用BI工具，对指标数据、APP用户行为数据等进行多维度数据分析，以支持经营决策；
2、开发自动化报表，监控和发掘问题，输出分析报告；
3、在深度理解业务逻辑的基础上，协助运营、产品丰富用户及商家画像，支持精准触达和营销；
4、建立用户转化漏斗，并找出提升留存和转化的方案；