*部分 《数据分析师基础理论》
大纲简介： 行业分析，常用方法， 统计基础，Excel数据分析。
预期效果： 统计概率知识，数据库，SPSS数据分析应用
第二部分 数据库
大纲简介：数据库基础知识知识，了解SQL/ORACLE操作
预期效果：熟悉一款数据库软件，能进行脚本、存储过程编写等
第三部分 《数据可视化》
大纲简介： 数据可视化基础 Tableau等数据可视化的利器
预期效果： 掌握对数据的可视化。
第四部分 《SPSS/SAS数据处理技术》
大纲简介： 数据的录入、整理、清洗、处理、分析、输出、解读等。
预期效果： 掌握一门专业数据分析软件， 会使用软件进行数据处理及分析。
第五部分 《数据建模分析》
大纲简介： 数据建模，方差、回归、分类、主成份、因子、聚类、多元、时间序列等数据分析模型，数据可视化，结果输出及解读。
预期效果： 熟悉各模型应用环境，学会自行建模分析，独立完成数据分析工作，并能输出图表解读数据现实意义。
第六部分 《 数据挖掘工具》
大纲简介： R语言， Matlab语言等高级语言分析建模。
预期效果： 熟练掌握 R语言的应用
第七部分 《大数据Hadoop的应用 》
大纲简介： Hadoop的构架，Hadoop与 R语言的结合
第八部分 《案例分析及业务应用》
大纲简介： 电信，金融，电商，零售等实际案例分析；BI、文本挖掘、大数据、智慧城市等前沿技术。
预期效果： 通过真实案例举一反三， 熟悉整个数据分析流程；了解前沿技术，增强业务与技术对接能力。
第九部分 编程语言
预期效果 对其所学过的编程语言进行强化，初步达到企业工作要求
