数据分析师培训学费多少

既然您已经决定了一个角色,接下来要做的事情就是投入精力去理解这个角色。这意味着不仅仅是要完成角色的需求。数据科学家具有巨大的需求,所以成千上万的课程和研究都在等着你去探索,你可以学习任何你想要的东西

之前毕业的时候我同学想学Python,我陪她看了几家,后面她选了中公的,好像2万左右,学的4~6个月左右,比其他家贵一点,但包吃住算下来也差不多,而且大牌子要靠谱一些,老师讲得不错,虽然不是大数据,但都是一家培训机构的,应该这科也还不错,我还问了Java价钱也是两万多,这个大数据学费用该也差不多,其实IT这些课程价格相差都不大。具体的题主可以去亲身实地考察一下,最好能试听才能了解真实的情况。

数据分析师考试针对不同基础的人群,中国商业联合会数据分析专业委员会推出了两种人才考试项目:CPDA数据分 析师和CDA数据分析员。两类考试费用如下:  CPDA数据分析师和CDA数据分析员均为考培一体的;  CPDA数据分析师费用为8800元,包含培训费(8天面授+远程培训),书本费,考试费CDA数据分析员费用为1500元,包含远程培训费,书本费,考试费;

数据分析师是考试费用为全国统一收费8800一个人,分别包含了教材资料费用,远程学习,面授课和datahoop软件费用,还有认证考试的费用。数据分析师每年四次考试,年初时由工信部教育与考试中心统一公布,基本是每年三、六、九、十二月份。目前项目数据分析师一共考三门:数据分析基础,量化经营,量化投资。100分60分及格,单科成绩有效时间2年。 本回答被网友采纳

8800。数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好,毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步,很多企业都需要这方面的人才,是很有潜力的,这一行偏商科,技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术,而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作,现在基本实现了财务自由,但想成为大数据分析师的话,需要日积月累坚持沉淀下去,相信你总有一天也能达到这个层次。

目前国内数据分析师证书主要有四种国家部门认证目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技,一般前沿技术会先实践于企业之中,而相关部门的了解会有滞后性,所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中,在这个行业成熟之前,国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部下面的相关子部门,而这个证书更多是一个技能的证明,可能在国企中会有一定的参考作用(因为有国字头衔),但并不具有评职称作用,在大数据行业内也无人问津。CDA数据分析师认证CDA认证是由国内经管之家主办颁发的数据分析师专业证书。有中英文两个版本。分为LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。LEVEL1级考试报名费用为1000.目前CDA认证国内认可度相对较高一些.BDA认证BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目,为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别,该认证近两年才出来,属于一个新的证书,目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善,知识体系还不够强,不推荐大家考取。CPDA认证CPDA是中国商业联合会下面的二级分会颁发的证书,CPDA的实际意思是项目数据分析师,自大数据火起来后,曾多次改名最终命名为数据分析师,从品牌定位来讲不明确统一。并且这是培训绑定证书,必须缴纳高额的培训费用才能参加考试,并且多年来一直是只有一门几天的课程内容,不具有完整的知识体系,加上中国商业联合会也是一个非数据科学技术的协会,从专业角度来讲有一些水分。因其在宣传上推广力度大,知道其品牌的新人小白人士较多,但是从企业的认可来讲,参考意义不大。价格上面CPDA是证书捆绑学习的,认证考证的话需要报名学习8800元的教学课程.

数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识,是否了解数据分析工作流程及数据分析技术,是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用,借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力,根据企业决策的需要,对各种相关数据进行分析和评估能力。数据分析师是全国统考的,每年有四次考试,一般为3月、6月、9月、12月,费用为全国统一收费8800一个人,分别包含了教材资料费用,远程学习,面授课和datahoop软件费用,还有认证考试的费用。 本回答被提问者采纳

收费还是比较合理的。毕竟CDA在数据分析行业内有一定的影响力,有一定的含金量,相对权威,对于目前的情况来说,选择这种靠谱的学习班很重要。报名前还是实地考察一下最好。 本回答由提问者推荐

CD A数据分析师的培训费用很高,但是考下证书后收入也很高,这种培训还是值得的。 本回答被网友采纳

高啊,高端难度大的培训都是费用高,但是应用前景很好。

高。。。。。。。。。。

Cda数据分析师的培训费一定很高

每年四次考试,年初时由工信部教育与考试中心统一公布。基本是每年:3,6,9 ,12月份。目前项目数据分析师一共考三门:数据分析基础,量化经营,量化投资。100分60分及格,单科成绩有效时间2年。由于项目数据分析师培训认证是考培一体,目前教材在市面上并未单独出售全国统一的考培费用是:从2013年到2014年目前仍然是8800一人。主要有8天的面授还有一年的远程学习卡。项目数据分析师是双重认证,通过考试可以取得两个证书,分别是由:数据分析行业协会-中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《项目数据分析师证书》工业和信息化部教育与考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》 更多追问追答 追问 正常情况下,从报名到拿证需要多长时间?什么情况可以报名?就业方向是?大概需要哪些方面的基础知识? 追答 基础知识决定学习周期的长短,如有:统计学,数学等专业基础的,学习周期为3-6个月,无专业基础的平均拿证周期为1年。目前报考项目数据分析师需大专学历以上。就业方向,目前各行业数据分析岗位,以及专门的项目数据分析事务所从事项目数据分析师工作。 追问 目前的待遇如何?

数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇,让很多在校大学生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动,想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是:自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集,这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难?担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度,也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。其实,讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链(文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别,这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因,因为社科或文艺类专业,很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划),但是并不代表文科生没有任何机会,因为大学以前,其实我们都没正式接触过编程或统计学,大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友,兴趣和决定也是重要因素,不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。当然,学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势,但能力大于专业,兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样,需要你天天敲代码,要学习好多的编程语言,数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的,我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力,以及敏锐的洞察能力,还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关,而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生,毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。

1 大学数学牛的人适合2 不排斥敲代码的工作的人适合我是刚出来的,学了很多,但是工作得敲代码,个人有点烦,所以不做了,不过我有上课时的录播,可***(光环大数据的课程,线下学了半年,学费花了19800)

数据分析师需要学习以下几个方面的课程:(1)数据管理。a、数据获取。企业需求:数据库访问、外部数据文件读入案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。b、数据管理。企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。1)数据的选择、合并与拆分、检查异常值。2)新变量生成,SPSS函数。3)使用SPSS变换数据结构——转置和重组。4)常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。c、数据探索和报表呈现。企业需求:对企业级数据进行探索,主要涉及图形的使用。spss报表输出。案例分析:企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。1)制作报表前对变量的检查2)制作报表的中对不同类型的数据处理3) 报表生成功能与其他选项的区别(2)数据处理a、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。b、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率。案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。c、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资案例分析:客户购买力信息研究。d、聚类分析。企业需求: 需要了解购买产品的客户信息案例分析:客户购买力信息研究e、bootstrap。案例分析: bootstrap抽样。(3)SPSS代码SPSS代码应用 本回答被网友采纳

统计学专业、心理学专业、社会学专业、人口学专业、营销学专业、财务管理专业 这几个专业的比较适合做数据分析。当然也要看你对未来的规划和掌握的知识。数据分析师是一个高薪有前景的职业,未来的发展也是很好的。想入行的话参加培训是一个非常不错的选择。找工作的如果你有cpda证,是一个加分项。证书可以多少代表你的能力。

本人03年计算机科学与技术毕业,大学教书7年,从网络到数据库、软件开发;2010年接触数据分析,,一路学习,进入某上市公司做人才测评工作,开始正式入行,从产品竞争情报分析、产品快速测试、用户图谱、数据采集、报表、可视化制作等入手,后来到建模、对比分析、关联分析、聚类等,后来又去阿xx呆了一年多,然后又和加拿大一帮分析师一起工作,从他们身上学到很多思维方式和分析经验,对如何通过数据去解决企业实践问题的能力提升很多。现在自己和加拿大哥们开公司专门为中国企业做数据商业咨询服务,业务太多都有点忙不过来了。另外一块业务就是为阿里云提供大数据分析教育内容,比如高校大数据专业的课程体系、实验室产品等,阿里云大数据分析师ACP认证整套体系和认证考试培训研发都是我们公司开发的;连考题都是我们出的。还有每年全国各高校大数据专业的师资培训都是我们在做。所以总结我个人的学习路径和方法及认知,给你们提供一条学习路径,希望对你们在大数据商业分析师这条职业道路上有所帮助! 以职业能力结构的学习图谱目前就业市场第一层在5-8K;第二层年薪15-30万;第三层50万年薪以上 具体学习路径与方法:第一层通用技能1、 通用技能是作为数据分析师必须具备的分析工具和大数据相关知识;数据编程:数据编程工具有Python、R、SAS等,目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快,语法、函数、面向对象这些都比较简单,没有基础的小伙伴也可以自学,不是很难,可以去《小象学院》每天学习一节课,听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder,增加对Python在项目中的使用场景理解,数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。书籍: 2、 数据存储:主要是数据库、数据建模,分析师对数据仓库需要了解,这些基础课程完全可以自学,优达学城里面有这些课程,老师讲的还不错,也可以去九道门做些实验项目,他们有时候搞活动是免费的;如果你觉得还是难,那就采用最基础的学习路径,直接买MYSQL关系型数据库的书看,随便到网上去找个免费的MYSQL课程听;先解决会的问题。书籍:   另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了,如果能自己搭建3个节点跑通,个人觉得就OK了,3、 云计算:做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了,可以不做目前的强化学习内容4、 数据预处理:这个是数据分析师必须时刻记住的事情,从我们这个行业有句行话,叫垃圾进来垃圾出去,如果数据质量控制不好,后面做的再牛逼,也是垃圾;这个主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法,目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师;有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。    5、 数据可视化:数据可视化不是很难,如果不要求特别美工的话,大家先理解图表,再研究研究仪表板,阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错,主要是展示的业务结构需要规划。6、 大数据技术:这个相对来说有些难度,如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了,其他专业的小伙伴也不用担心,毕竟工作后还可以继续学习,在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等,如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了,实在不行有专业的工具让我们用,比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具; 书籍:      7、 分析&AI:这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法;上面的如果都学了,可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例,增加对数据分析的流程理解和相关技术应用,但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的,比较简单,建议大家自己编程实现,也可以到天池大赛上去看一些案例,自己做做训练。以上的工具学习如果自学的小伙伴觉得很难坚持,那就只能去报班了,需要提醒大家的是目前培训机构愚弄混杂,在工具教学上有些机构还算马马虎虎,大部分培训机构的老师根本没做过商业分析项目,很多思维方式可能会误导你。至于那个培训机构好,我也不是很清楚,个人觉得自己坚持以上东西是可以自学的,做好规划一步步往前,时间可能长点,需要恒心,哈哈!    第二层商业分析学完通用技能后你是否能真正入门,到企业能干活就看这一层了,在写这篇学习路径的时候我帮大家简单做了中国培训机构的调查分析,稍微好点的能做第一层,第二层都做不了,主要原因分析真正做大数据商业咨询人才都在名企,专业做数据咨询的公司员工一是没时间,二是价格高,培训机构请不起。我帮大家总结了,目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务;一为产品经理服务,国内产品经理不懂数据分析,而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务,产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成;三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通,数据化管理等工作需要数据分析师完成,四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面我们再去看第二层的商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要,这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。小伙伴们要想快速进入第二层只有三种方式,一是锁定一个行业,刚开始别嫌工资低,入行1年左右,拼的就是悟性和钻劲,也能进入,如果运气好找个专业做数据咨询的公司那就很快,一个项目下来套路就明白了;二是能遇到一个比较牛的师傅,人家愿意教你,这个也很快,我就是遇到师傅的人,半年时间就完成第二层,不过本人原来做过教师,口才、文案这些软性技能比较强;呵呵。第三种方法去阿里合作伙伴决明科技,这家公司是专门做数据咨询服务的,这家公司有一块业务是做教育的,比如企业培训(阿里的合作企业大数据商业培训都是这家公司在交付),师资培训(这家公司每年做二期高校大数据应用师资培训),去年和前年做了二期大数据商业分析实训,有的被他们公司留下了,其他学员被阿里系的企业一抢而空,听说企业招聘一个人还给这个公司钱;不过他们招人实训要求比较高,首先要本科及以上学历,要会分析工具和数据库相关知识;具体情况小伙伴可以去百度一下九道门就知道了。另外听说很多培训机构租他们的大数据实验平台.第三层:上面我说在入行的时候建议大家选择一个行业,不要轻易换行业,大数据商业分析师对行业的要求很高,本身如果你是行业专家有加上懂数据分析,那就是行业大数据商业分析大牛了,这个需要时间和项目沉淀,现在这种行业大牛在国内很少,因为数据分析行业中国才刚刚发展,企业才刚刚接受这个岗位!这个行业非常不错的,非常有潜力,偏商科,技术辅助;真正的大牛不是数据分析工具技术,而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。主要是三个方面的分析,一是现状分析、二是原因分析、三是预测分析。洋洋洒洒写了这么多,希望对您有一些启发和帮助!也希望我们以后在大数据商业分析的江湖上进行切磋相遇!祝您学业有成,尽快入行,加油!