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报考数据分析师证书,一年有四次考试机会,满分100分,60分为及格分数线。那么数据分析师主要学哪些内容呢?学习的内容是非常多的,比如如何获取数据,需要用哪些工具,还需要学习r语言、Python、spss等数据,这样才能更好的提供数据的挖掘能力。总之需要学习的东西是非常多的。
对于数据分析师考试,每年都会有四次考试机会。这个是由工信部教育和考试中心统一公布的。每年的3,6,9,12月份都有举行一下数据分析师考试。数据分析师考试总共考三科,分别是数据分析基础,量化经营和量化投资三部分。满分100分60分及格,单科成绩都是2年的有效时间。
目前,大数据相关产业发展迅速,人才缺口较大前景越来越好。其实很多小伙伴都有转战大数据的想法,需要推动供给。现在市场上涌现出各种数据分析培训和课程,供应量过大。另外需求端的选择很重要要提炼精华,所以选择靠谱的培训机构或者培训课程,可以有效提升你的数据分析实力。
大数据时代已然到来,由于数据分析师只的广阔的发展前景以及较高的薪资水平背景下,大量同学选择通过数据分析培训班进入数据分析岗位,而现在市面上有很多数据分析相关的课程,那么这些数据分析培训班靠谱吗?并非所有机构都靠谱,有的机构只是滥竽充数的,机构运营者只是看着现在大环境好、想利用当下赚点钱,为社会输出专业人才并非它们的办学理念,敛财才是,这样的机构就万万不能去,不过也不能一棒子打死, 通过培训机构转行确实是最专业快速的方式。
每个人的学习能力和基础都不同,所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式,由于无专业老师指导及无法系统的学习,这个周期可能会很长,一般来讲如果零基础的学习者进行系统的培训,最快也要将近三、四个月的时间,所以数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始,它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上,在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数,并且用Excel和BI处理几万行的小数据量,到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量,到最终使用大数据的相关组件,例如hadoop以及spark和flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量,每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的,而且对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言,得至少入门python的pandas,numpy等数据处理库。这个零自学的周期,也一般跟悟性和自律有关,悟性和自律性高的同学,可能在4个月能够掌握;如果悟性和自律性不高的同学,这个周期有可能就是半途而废,无法估量时间了。
近年来大数据相关行业发展迅速,人才缺口较大前景较好。很多小伙伴都有转行大数据的想法,需求促进供给。市场上各种数据分析培训和课程应运而生。供给量太大需求方的选择很重要。要粗中取精,要是选择靠谱的培训机构或课程,有效提升自己的数据分析实力。
对于需不需要报班学习的问题,实是要根据自己的情况定夺的,在这里简单的给出凯点建议:如果是零基础,-点海接触过数据分析,建议报班学习,因为数据分析是重要的工作,起着决策的重要作用,系统性的学习会更加专业-些;如果具备统计学、数学计算机等基础,自学也是可行的。
首先选择报班学习,相信题主一定是重视效率的小伙伴。这个对于转行来说确实是一个非常好的选择系统学习的同时,也会非常快速的收获并且融入数据圈获得更多资源。让自己有一个更好的发展路径规划,但是选择机构就要非常的谨慎。一般的培训学校都会有包就业的一 项,就业资源直接影响到学生毕业的就业情况,这个大家可以去所选择的培训机构去了解一下他们的就业率, 就业薪资等,当然不所有的培训机构都是可以保障就业的,最终看自己的能力和实力,所以要努力的花时间去学习才行;
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