南京数据分析师培训效果好的机构

南京数据分析师培训效果好的机构，数据是信息时代的"新能源"。从金融到零售,从电商到运营,数据科学都成为成功决策的基础,广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。业务数据分析师课程针对周末时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及在职&欲转行从事数据分析人员提供3个月非脱产周末集训。

如何成为数据分析师

入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高;数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。

首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：

1.SQL(数据库)，我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的zui基础的技能，基础差学习SQL可以去w3c

2.统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的平均值是什么?数据的zui大值zui小值指什么?数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程。

3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰的博客里看Python教程，面向基础差。

下面再说说两者有区别的技能树：

1.数据挖掘向

我先打个前哨，想要在一两个月内成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法。

2.产品经理向

产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：增长黑客、精益数据分析、深入浅出数据分析、啤酒与尿布。

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