二十天培训bi数据分析师(培训数据分析师视频)

数据分析师自学要多久?

一般培训的时间大概就是一年左右，自学的话时间应该会更久，这也是根据个人实际情况来的，学习能力好的可能也就一年多，点的话，两年、三年或者放弃都是可能的，因为数据分析的专业能力很强，要求也是非常高的。

数据分析有哪些相关的培训课程

据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名的大数据分析师。

一、课程层面

级别：数据分析课程内容主要是从理论-实-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

数据分析师需要学哪些课程

商务智能又称商业智能或BI，是一种将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术进行综合运用的一种方法，通过对数据的分析得出数据报表对企业的经营决策提供参考，是针对企业的一种商业智能解决方案。数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具，讲究的是对数据的统计分析、探索设以及验证的过程。数据分析只是商业智能运用里的一部分。在使用方面，FineBI一类的商务智能系统应用性和使用感都要更强。

BI数据分析师要做什么?

商业分析师负责利用数据分析将IT技术和商业联系起来，通过数据分析帮助企业优化生产流程，产品，服务和软件，评估生产流程，确定产品需求并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告。

商业分析师需要兼具硬软技能。商业分析师需要知道如何获取，分析和报告数据趋势，并能够与其他人分享这些信息并将其运用于商业之中。并非所有的商业分析师都需要IT方面的背景知识，只要他们对信息系统，产品和工具的工作方式有一个基础的了解即可。

资深大数据分析师谈BI工具的未来趋势

【导读】作为大数据分析师要学会并熟练运用很多种数据分析工具，其中BI工具就是其中比较常用的数据分析工具之一，今天小编整理了一位资深大数据分析师谈论BI工具的未来趋势的相关言论，下面我们一起来看看吧!

当今的数据速度是如此之快，以至于任何数据策略都必须设您的数据输入，输出和需求每月都会发生变化，因此您需要构建一个非常敏捷的系统来进行数据分析。需要花费时间和精力进行细微调整的瀑布式方法是行不通的，一种典型的方法是在两个极端之间取得平衡，并且使某些数据技术更加严格和化，而某些数据技术则可以进行更多的临时和敏捷开发。但是您不能仅使用前者。

您最激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么?这项技术有什么特别之处?

首先，尽管被夸大了，但机器学习和AI也受到了赞赏，如今模型能够比任何人为构建的算法更好地检测从癌症到保险风险到发生车祸的所有可能性，ML和AI将改变我们的生活，并使任何没有利用它们的组织处于完全不利的境地，ML和AI还推动了机器人过程自动化的全新产业，我们明天不会替换艺术家或作曲家，但我们可以替换许多其他平凡的工作，使人们和企业有更多时间花在更重要的事情上，现代机器学习和分析功能构建了十多个分析应用程序，以更好地预测和自动化那些手动且准确性较低的流程之前。

今天企业面临的挑战是什么?大多数企业如何响应(并且有效)?

企业过去在两个方面具有明显的优势，而现在这些优势已成为劣势，首先大多数企业是具有强大文化底蕴的骄傲，健壮的组织，但是在大多数企业中，动态部署现代技术并不是文化的一部分，具体来说，在分析和数据驱动的决策方面，许多组织没有合适的DNA来利用最新技术，这些组织拥有构建巨型IT系统(世界上最强大，最快)的品，但是这些IT系统历来都是由严格的控制和对数据的有限访问构成的，因此，当您想在企业中快速灵活地部署分析和数据产品时，您会发现遗留的限制是无法实现的，这两件事是优势，现在正成为劣势，并拖慢了企业的发展速度。

让他们更快更轻松地将其投入到AI，ML和其他技术中

并绕过其中的一些历史限制，从而利用他们出色的人员和资产，数据和分析中是否有一项技术为企业创造了比他们意识到的更大的机会?逻辑数据模型，或我们所谓的语义数据层，在概念上与曾经被认为是逻辑数据仓库的概念有些相似，我们对此深信不疑，我们认为这是一个绝妙的机会，可以将数据的物理结构与逻辑表示分离给业务人员，通过解耦，您可以提高访问和使用数据的能力，而忽略了历史限制，您的组织在今天花费最多时间/资源的是什么?换句话说，您的企业专注于哪些内部项目，以便您(而非客户)从自己的数据或业务分析中受益?

我们已经开始实施一种开发定量方法和定性方法的过程

定量方法着眼于每个功能的客户使用数据，并涉及每个功能的深入研究以确定每个功能提供的价值，这是针对每种功能高度定制的，因为每种功能都会给客户带来不同的收益，而我们为每种功能研究的KPI都非常细微，我们通过高水平的定性客户访谈来支持此作，以更好地了解工作流程;这些方法共同描绘了每种产品的客户需求和客户价值的完整而丰富的图景，分析这些数据有助于告知我们的优先事项，并有助于您权衡使用统一产品的过程。

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