杭州数据分析师培训班（杭州数据分析师培训班哪家好）

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本文目录:

• 1、想问下数据分析师培训靠谱么？职业前景如何？

• 2、数据分析学习报什么培训班比较好

• 3、数据分析通过培训班学习能找到工作吗

• 4、一个小白学习学习数据分析师有多难

一、想问下数据分析师培训靠谱么？职业前景如何？

数据分析师是在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。越来越多的企业意识到数据和信息已经成为重要的智力资产和资源，数据的分析和处理能力成为企业日益倚重的技术手段，这也对数据分析师们提出了更高的要求。

在现在这个信息爆炸的时代，每分每秒都在产生大量的数据，数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境，并且充分利用数据带来的价值，为企业进行风险评判与决策支持。通过数据分析和展现，呈献给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的有价值的报告。

所以，数据分析师绝不是简单IT人员，而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。据媒体报道，在美国，数据分析师平均年薪高达17.5万美元，而国内知名互联网公司，同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，平均薪酬约为9724(取自1139份样本)，且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为数据分析师需求量前十的城市。

现在，成功的互联网公司以及电子商务公司，不管是全球的还是中国的，都是利用数据做支撑，走在了以数据驱动企业增长的最前沿。数据分析在国内的发展以及众多企业对数据分析人才的需求增长，数据分析师已经被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

二、数据分析学习报什么培训班比较好

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大数据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。

【大数据】必学内容：

1、RMI(RemoteMethodInvoke)长途办法调用RMI协议可以让在某个Java虚拟机上的目标，像调用本地目标相同调用另一个Java虚拟机中的目标上的办法。

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三、数据分析通过培训班学习能找到工作吗

找工作的前提是决定好自己发展的方向，并且具备了所向往的那个方向的相关知识，还要积累一定的真实项目经验；光找培训班学习其实是远远不够的，需要知道所向往的企业到底是需要什么样的人才，以及了解一下自身还有哪里不足，是挺好找工作的。

从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

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四、一个小白学习学习数据分析师有多难

以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。

1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……

2、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。

3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；

4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；

5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；

6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；

7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）

8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。

其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

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