國內排名好的數(shù)據(jù)分析培訓機構一覽表

CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班提供3個月全日制培訓，推薦相關工作單位畢業(yè)。CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班每期至少10人授課，按照CDA數(shù)據(jù)分析師標準大綱的要求，使用一整套數(shù)據(jù)分析流程技術進行系統(tǒng)講解。我們還會用實際案例手把手教數(shù)據(jù)分析技術，讓課程更符合就業(yè)要求。

學習目標

掌握MySQL、spss、Python等數(shù)據(jù)分析軟件；

熟悉數(shù)據(jù)清理、缺值填充、異常值處理等。

精通數(shù)據(jù)可視化，如動態(tài)圖等。

掌握數(shù)理統(tǒng)計基礎知識；熟悉各種數(shù)據(jù)挖掘算法

熟悉聚類、回歸、因子分析等算法；

掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應用場景；

課程內容

Excel教學

對于數(shù)據(jù)分析師來說，玩電子表格軟件Excel是很有必要的。直觀的界面、計算功能和圖表工具，使Excel成為一款廣受歡迎的個人電腦數(shù)據(jù)處理軟件。

Python教學

Python是一種計算機編程語言。最初是為編寫自動化腳本(shell)而設計的，隨著版本的不斷更新和新語言功能的加入，越來越多的腳本被用于***和大型項目的開發(fā)。

其他學習內容

除了學習Excel python，學生還需要學習數(shù)據(jù)庫管理、線性代數(shù)、統(tǒng)計學等。此外，我們應該學習一個統(tǒng)計分析工具，SPSS是一個很好的切入點。

大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計的關系

大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學主要有兩個區(qū)別:一是數(shù)據(jù)分析中不采用抽樣，而是采用總體(n = all)；二是分析方法，側重于所有變量之間的相關性，而不是根據(jù)背景理論篩選變量，檢驗假設。

具體來說，這兩點之間的區(qū)別如下:

大數(shù)據(jù)的應用解決了一般統(tǒng)計方法的主要誤差來源:抽樣和假設檢驗。

基于一般統(tǒng)計方法的中值定理和大數(shù)定律闡明了我們可以通過多次采樣來增加樣本量，使結果更好。但這個結論的條件是所有樣本都取滿足I.I.D(***可辨識分布，即假設變量***同分布)，這在現(xiàn)實中很難滿足。樣本的選擇很難完全隨機。在一般的業(yè)務案例中，每隔幾個地方抽樣的方法在統(tǒng)計上不滿足隨機要求，結果的誤差是不可避免的。

同樣，樣本有多大也是有爭議的，直接用整個樣本來分析大數(shù)據(jù)就可以消除這部分帶來的誤差。

先說分析方法。傳統(tǒng)的分析方法是對需要回答的問題做一定的假設，比如學歷對保險購買量有影響，然后根據(jù)這個假設對抽樣樣本進行檢驗。但是，檢驗假設法充滿了真實數(shù)據(jù)不滿足的前提假設，比如相對正態(tài)分布。正態(tài)分布是一個很好的假設，因為它可以簡化計算，并且基本上可以通過數(shù)據(jù)的各種變形勉強計算為一定置信區(qū)間內的正態(tài)分布。

再次，假設檢驗的結果只能否定原假設，不能得出完全支持的結論。

但是大數(shù)據(jù)的情況就不一樣了。在分析大數(shù)據(jù)時，我們不需要對問題進行假設，而是通過算法找出變量之間的相關性。以上面的例子為例，如果學歷與保險購買金額的相關性較高(例如接近1)，那么保險公司應該重點為學歷高的人推廣保險。

大數(shù)據(jù)的應用可以說是減少了人類在處理數(shù)據(jù)時帶來的主觀假設的影響，完全取決于數(shù)據(jù)之間的相關性。但由于排除了人為因素造成的錯誤，分析師做出了假設(如果學歷與保險購買金額相關，但分析師沒有預料到，那么這個結論就不會被分析，這在實際案例中很容易發(fā)生，大數(shù)據(jù)的核心在于它能夠充分發(fā)掘數(shù)據(jù)的全部真諦。

文章標題：國內排名好的數(shù)據(jù)分析培訓機構一覽表

本文地址：http://balticsea-crewing.com/show-55536.html

本文由合作方發(fā)布，不代表中職學校招生網(wǎng)_55px.com.cn立場，轉載聯(lián)系作者并注明出處：中職學校招生網(wǎng)_55px.com.cn