数据分析 培训班-{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 培训班的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析 培训班的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师做什么工作，报考条件是什么？
2. EXCEL“工具”菜单下没有“数据分析”选项，该怎么添加？
3. 大数据分析需要学习什么？
4. 想从事数据分析行业，该不该考研？
5. 从事财务工作和数据分析工作哪个好？

数据分析师做什么工作，报考条件是什么？

数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。

EXCEL“工具”菜单下没有“数据分析”选项，该怎么添加？

分析工具库是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。但是，要在 Excel 中使用它，您需要先进行加载。具体操作步骤如下：

单击“Microsoft Office 按钮” ，然后单击“Excel 选项”。

单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。

在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。

加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等

1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的知数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门道。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一内门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市容场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

这里是从事大数据开发需要学习的知识

1.大数据基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis； 2.大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop； 3.大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka； 4.大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm； 5.大数据数据***集阶段：Python、Scala； 6.大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景、分析需求、解决方案实施、综合技术实战应用。

想从事数据分析行业，该不该考研？

如果你是正准备考研的考生，首先你要知道对于大部分普通大学的学生来说，考研就是再给自己一次机会，一次重新选择机会，一次可以最大程度纠正高考失败的机会，一次真诚面对自己未来而进行思考的机会……

思考、纠结和下定决心考研，又惆怅不安的过程，忍耐、辛酸、努力、苦衷，和一种近乎绝望的痛苦战斗的过程……我相信这些经历不论对谁都是一辈子的财富。我也相信这笔财富也必将会对你的人生产生深远的影响，而这也正是考研最重要的意义。

而上不上研的区别呢我也是列举了几点，希望大家有所收获

1 更高的平均薪资

注意是平均薪资的不同，如果你本身已经吊炸天，早已实现财务自由，可能这对你的影响不是很大。但如果你只是一位应届生，那么就需要注意了：

要知道本科生和研究生的收入确实在个体阶层上有较大差异，入职薪资平均差异为2000元。

虽然名校本科生的平均收入接近1w元在研究生收入群体中都可以排到前百分之五，不能仅仅针对”工作还是读研”来给“孰优孰劣”一个答案。但读研对于自己薪资的提升是确确实实存在的！

还有记得尽量选择二本以上的学校读研，否则，对薪资的提升可能不是那么的多！建议尽量拼搏一下，给自己一个更好的未来！

2 更好的就业机会

社会招聘比校园招聘的门槛要高很多，很多面向社会开放的岗位都要求有多年的从业经验。错过了校园招聘的机会，几乎就很难顺利的进入好的企业了。潜心读研，再接再厉，或者背上行囊，开启自己的创业之路。都是较好的选择。

3 更好的坏境

我清晰地记得某位10级考研成功学长毕业临行前对我们讲的一些话。他说：“我为什么选择考研？因为我想给自己一个机会，去一个更好的地方，认识一群更棒的人。你们知道普通大学和重点大学最大的区别是哪里吗？不是先进的实验设备，不是高薪的就业去向，也不是响亮的名牌头衔。而是你的老师觉得你牛逼，你也觉得你的老师很牛逼；你的同学觉得你牛逼，你也觉得你同学很牛逼。在重点大学你努力奋斗是正常的，在普通大学你努力奋斗是不正常的，而这就是两者之间最大的区别。”

4 更高的阶层

其实考研，也是为了给我们一个更宽阔的人际平台，一块高层次人际关系的敲门砖。

也许我们不爱听这样的话，但我们的社会的确是一个靠人际关系的社会，相同的事情，你请小学同学办几乎办不成，但请研究生的同学办可能就是一句话的事。 毕竟你的学历越高，所认识的人的阶段也随之越来越高。

5 对个人更好的投资

对自己的投资是最好的投资，当考研时，你会拥有更丰富的知识，学会管理自己的时间和身体。让你的格局改变，让想事情的思维和做事方法不一样，让你重新拥有生活的主线。

最后，祝愿有梦者能得偿所愿！！

无论学啥专业只要可以考研的一般情况下都是利大于弊，一个人的精力有限，不可能事事通，但是只要你一门精，那就可以吃一辈子啦！所谓术业有专攻，当然凡事都得有付出方有回报，当今社会在专业技术方面投资是大有可为的高回报投资。想好了就付诸行动吧，一切皆有可能自信赢的未来!祝福你!

从事财务工作和数据分析工作哪个好？

谢邀!职业无贵贱，关键还是看自己喜好吧。如果能把爱好当作职业或谋生手段，此乃人生之幸事也。从事财务工作好还是数据分析好，主要还是从心，问问自己喜好什么。

一时半会分不清，那就随便找一份财务工作呗。数据分析和财务工作有很多共性和交叉的对方。两个工作都需要细心耐心，都和数字打交道，很枯燥，财务工作中也有很多数据分析的活要做。

单就职业发展前景来说，应该财务更有深度广度，涉及面多。简单从找工作的容易度看，所有企业都需要财务人员，但不是所有企业都需要专职数据分析员。

但是现在财务行业，鱼龙混杂，门槛太低。所以如果你选择从事财务行业，一定要有长远的职业规划，要给自己一个较为清晰的目标。

乍一看这两个工作好像完全不相关，但是楼主既然提出了这个问题，可能说明您既有财务背景，也有一定的数据分析背景，所以在纠结中；就我个人经验做一个简单的分享，我是一个传统会计出身的财务人员，工作前期那几年（大概5,6年）一直从事传统的财务核算，预算管理和一些基础的财务分析相关的工作，其中用到的数据分析技能并不多，也没有尝试过很多数据分析软件；基于前几年积累下来的财务分析知识，我后来跳槽到了一家世界排名靠前的咨询公司，从事财务数据分析咨询工作，也是从这个工作开始，我接触了真正的财务数据分析，从数理知识，财务知识，行业知识，可视化工具等多方面进行了自我的升级，我慢慢意识到，财务工作和数据分析是完全可以结合起来的，而随着大数据时代的到来，未来传统的财务会计所从事的财务核算工作一定会逐渐被RPA，人工智能等替代，而财务会计则不可避免的向管理会计转型，而管理会计所从事的报表分析，策略制定等工作，也更加需要数据分析技能作为支撑，所以总结下来，拥有良好数据分析知识（数理知识，分析工具的使用经验等），并匹配扎实的财务背景，会让你成为一个企业的优秀的财务人员，且这种财务人员是未来不可被替代的，***决策，甚至制定决策的关键人物；

到此，以上就是小编对于数据分析 培训班的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 培训班的5点解答对大家有用。