當(dāng)前位置：數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)一覽表：達(dá)內(nèi)教育、北大青鳥、博為峰IT教育、千峰教育、信盈達(dá)IT教育、源碼時(shí)代等機(jī)構(gòu)，目前都是有開設(shè)相關(guān)培訓(xùn)課程的。(排名不分先后)
不同機(jī)構(gòu)在課程設(shè)計(jì)上存在顯著差異，有的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)專注于數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)分析的深度結(jié)合，課程涵蓋數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、A/B測試等高階技能，有的將數(shù)據(jù)分析與Python開發(fā)、大數(shù)據(jù)處理(Hadoop/Spark)融合，適合零基礎(chǔ)學(xué)員快速掌握數(shù)據(jù)分析+編程復(fù)合技能，課程融入統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)操，側(cè)重培養(yǎng)轉(zhuǎn)行或應(yīng)屆生的綜合就業(yè)能力。
數(shù)據(jù)分析師核心學(xué)習(xí)內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論與工具掌握，概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析等，培養(yǎng)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的能力;Python(Pandas、NumPy)、R語言為必修課;SQL用于數(shù)據(jù)庫查詢;Tableau/Power BI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化;Hadoop生態(tài)(HDFS、MapReduce)、Spark實(shí)時(shí)計(jì)算、NoSQL數(shù)據(jù)庫(MongoDB)等，應(yīng)對海量數(shù)據(jù)處理需求。機(jī)器學(xué)習(xí)與算法：學(xué)習(xí)分類算法(決策樹、SVM)、聚類分析(K-means)、深度學(xué)習(xí)框架(TensorFlow)，應(yīng)用于用戶分群、預(yù)測建模等場景。
