深圳精选10大好的数据分析面授培训机构

　　博为峰教育是中国专业的IT培训机构之一，博为峰教育紧跟较新的技术趋势和就业动态，满足时代前沿的企业需求，开设了全栈开发、Python大数据分析、Java、Python、Web前端开发、移动端开发、软件测试、大数据、人工智能、区块链、Linux、数据库等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。课程既注重了对0基础学员的培养，又增加了学员的项目实战能力，使学员能够提前适应职场环境，更具职场竞争力，从而毕业后能轻松胜任企业级移动开发工作，独立研发移动开发应用等产品。自2004年起，博为峰教育在率先推出IT就业培训业务，即通过数月的强化培训，使缺乏职场竞争力的学员具备企业级项目执行能力。十多年来博为峰教育在上海、深圳、南京、等地开班四百多期，为2万多名学员成功提供就业机会。

　　博为峰教育优势：

　　课程设计：

　　源自于企业真实岗位技术规范、流程

　　授课老师：

　　来自研发技术大牛，开发经验五年以上。

　　教学案例：

　　取自于当今流行的实战项目，商业代码

　　随着大数据时代的到来，大数据分析师的需求逐渐增加。数据分析是为了通过对数据现象的查看来完成对产品、营销策略、运营策略的优化，不仅是对业务，更重要的是要掌握数据分析的各种技能，从能力增长上突破职业的天花板。一个合格的、的大数据分析师必须要掌握以下技能。

　　1、首先，大数据分析师需要具备扎实的数学和统计基础

　　数学和统计学是大数据分析的基石，它们提供了数据分析的方法和技巧。分析师应该熟悉概率论、线性代数、微积分等数学概念，并了解统计学中的基本概念和方法，如假设检验、方差分析、回归分析等。这些内容可以帮助分析师理解数据背后的模式和规律。

　　2、大数据分析师需要精通数据挖掘和机器学习技术

　　数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联的过程，而机器学习则是让计算机通过学习和训练来提高性能和预测能力。分析师应该学会使用常见的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，以及机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。同时，他们还需要了解这些算法的原理和适用场景，以便在实际应用中选择和调整算法。

　　3、大数据分析师需要具备数据处理和管理的技能

　　大数据通常是以非结构化或半结构化的形式存在，分析师需要掌握数据清洗、数据集成和数据转换等技术，以便将数据转化为可用于分析的形式。此外，还应该熟悉常见的数据库系统和查询语言，如SQL，以便有效地管理和查询数据。

　　4、可视化辅助工具

　　数据可视化主要通过 编程和非编程两类工具实现，对于普通行业的数据分析师来说，不需要掌握编程类的可视化工具，学习麻烦而且没有必要，掌握下面几种即可：

　　EXCEL：excel可不仅仅只是会处理表格！你可以把它当成数据库，也可以把它当成IDE，甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。

　　它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表 ，但由于默认设置了颜色、线条和风格，使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。尽管如此，在初期仍可使用excel解决一部分问题

　　BI工具：近几年冒出来的BI之秀，如TB、qlk都强调可视化，一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos。成熟的BI工具如 FineBI ()和 Tableau(国外)，都很推荐。

　　Python：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。