数据分析师培训班费用-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析师培训班费用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析师培训班费用的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师证书含金量一览表？
2. 想做数据分析是学python还是学大数据？
3. 现在IT培训机构都很坑吗？想学习大数据应该找哪个机构？

数据分析师证书含金量一览表？

在如今大数据发展如此火热的市场下，CPDA数据分析师证书在国内被誉为行业的“入门券”，究竟含金量体现在哪些方面呢？

1.双证书权威性：工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》，是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、中数委与工信部共同命题，公平、公正、严格，更具含金量。

2.专业：CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。

3.权益： 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA***、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

4.精品课程：新的课程体系，加入了更多数据分析工具和应用场景的案例，把知识和技术更好地放入场景中，迎合业务需求，而不是纯技术派。与老师面对面的交流学习，更直接。

5.优质的圈子：谁说学CPDA就是仅仅来上上课，看看书？在这里学习数据分析课程，就能认识许多同样梦醒学习的同时积累人脉，原本冲突的两个方面达到了完美均衡，CPDA的学习带给了考生额外的惊喜，这是对自己未来最好的价值投资！

想做数据分析是学python还是学大数据？

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，数据分析是大数据技术体系当中的一个重要组成部分，所以未来要想在数据分析领域走得更远，应该对大数据整体的技术体系有一个全面的了解，涉及到数据***集、数据存储、数据呈现、数据安全和数据应用等。

数据分析当前有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，当前统计学方式有一套比较完整的技术体系，相关内容的学习也会更容易一些，而机器学习方式对于初学者的要求相对高一些，往往需要初学者具有一定的编程基础和数学基础。

Python语言在数据分析领域的应用比较广泛，***用机器学习的方式进行数据分析，往往也需要***用Python语言来完成算法实现和落地应用，所以学习数据分析从Python语言开始学起也是比较常见的选择。由于Python语言本身的语法结构比较简单，而且Python语言自身的库也比较丰富，所以即使没有编程基础的人也可以顺利入门Python语言。

初学者学习完Python语言的基本语法之后，可以进一步学习机器学习知识，可以从一些经典的算法开始学起，比如决策树、k-mean、朴素贝叶斯等等，然后基于Python语言来完成这些算法的实现、训练、验证和应用步骤。当然，这个过程最好能够结合一些实际的应用场景，这会积累不少实践操作经验。

在入门机器学习知识之后，可以进一步学习一下大数据平台知识，整个大数据技术体系往往都以大数据平台为基础，所以掌握大数据平台对于数据分析人员的工作开展还是比较重要的。对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark开始学起，相关的学习案例也比较多。

最后，学习数据分析知识一定要重视行业知识的积累，大数据分析往往与行业场景关系密切，掌握行业知识对于数据分析的过程也有非常直接的影响。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

数据分析不是只分为Python和大数据，这个行业其实不只是表面上那么简单，除了基本的软件需要掌握以外，还需要有一定的分析能力，数据分析重在分析。

比较基础的软件有Excel、MySQL、Python、BI等等，想要入行的话建议从这些基本的开始学，打好基础，慢慢培养数据分析思维，增强数据分析能力。

个人认为没什么冲突。

1.Python目前的使用基本排名前四，而数据分析需要的是数据整理以及数据库等东西。跟学习Python影响不是很大，而且学习Python比学习C++，J***A等简单一些。

2.学习什么软件只是作为工具而言，主要学习的是借用工具处理问题的方法。所以关于学什么，其实你自己已经有一些答案。

大数据结构中的很多组件都是j***a语言编写的少部分是由scala编写的，如hadoop中的hdfs ,mapreduce,yarn,zk,hbase,hive,spark等.这些东西更加倾向于数据工程，倾向数据的处理，计算。而python语言，包含了诸如pandas,numpy,scipy 等数据分析扩展包，通过学习这些包的使用，可以完全的掌握数据分析的能力。所以学习数据分析，建议学习python而不是大数据。

现在IT培训机构都很坑吗？想学习大数据应该找哪个机构？

IT培训有好的也有不好的，大数据的学习除了选择一个好的机构，还离不开自己的努力。

学习大数据有2种方式，一种是自学，一种是报大数据培训班学习。如果您自学能力、理解都不错的话，自学就可以了。如果您自学能力不太好，本身又是零基础或是非科班出身。还是建议您参加大数据培训班的。

至于参加大数据培训班靠谱么，与您分为2方面进行分析。

大数据自学：最大的优点就是省钱，缺点就是学习时间不确定，学习周期很容易拉长，学习不够系统，对于没有基础的或者自控力不强的人来说，也容易导致半途而废。遇到不懂的问题没有人解答，难以往下进行学习，而且容易学的半知半解。

大数据培训：优点是学习课程系统、跟着老师走少走弯路、学习周期比较短、方便找工作。最大的缺点就是要花钱。参加大数据培训机构一来可以节省时间，学习周期减少，有问题可以及时解决，最主要是学习氛围好，都是 自己志同道合的朋友。

如果你学大数据是因为单纯的兴趣爱好，自学是一个很不错的选择。但是如果你是想通过学大数据技术转行的话，那么最好是选择参加大数据培训班。当然，可能现在的您感觉参加大数据培训班学费很贵，但是对于可以通过学习找到工作，还是比较值得的。

如果，决定了要学习大数据技术就不要犹豫，要行动起来，不管是自学也好还是参加大数据培训也罢，都要进行实际了解才行。

1、 机构口碑

通过往届的学员了解一下J***a培训机构的具体情况，也可在网上查找相关的培训机构的评价进行综合分析。口碑可以体现出一个培训机构的整体实力如何。

2、师资水平

毫无疑问，一家培训机构的师资水平决定了其教学质量，这也是培训机构赖以生存的根本，看一个机构的师资水平，我们可以从老师的从业年限、教学经验以及亲身做过的项目来考察。所以选择大数据培训机构一定要看好讲师的背景。

3、课程设置

靠谱的大数据培训机构除了师资力量决定其教学质量，同时课程内容的质量也是决定其教学质量的重要因素，课程内容体现了一个大数据培训机构的能力，靠谱的培训机构课程内容一定是符合企业需求并且是行业的前站技术内容。如果不知道好与不好，建议您可以通过查看下企业的招聘岗位职责，尤其是大厂的，而且可以到***查看一下行业最新技术，结合这俩点再试听一下大数据培训老师的讲课方式。

4、教学服务

这里主要是指的对于技术问题上面的答疑服务，当然，还有一点起码的服务，就是对学生要负责，督促管理。如果这一点都做不好，那也算不得好机构，除非您对自己的自我管理能力非常强。

5、价格/性价比

最后，就是学费价格方面的问题了，大家可以参考市场行情和大数据培训机构的综合能力来决定。个人建议在价格方面，要理性对待，不能够感觉贵的就好，或者是便宜的也都一样，还是要综合判断，再选择大数据培训机构。

最后不管通过什么样的方式去学习大数据，跟自己的努力都是分不开的。因此自己一定要努力学习才行。而且编程语言更新迭代快，即便毕业工作之后也应该保持持续不断的学习，这样才能避免被技术大军抛之脑后。

到此，以上就是小编对于数据分析师培训班费用的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师培训班费用的3点解答对大家有用。