一、基礎編程學習 在長春的大數(shù)據(jù)分析師認證培訓中，基礎編程的學習是重要的組成部分。編程技能有助于提高數(shù)據(jù)處理的效率。其中，Python編程基礎是重點內容之一。學員要掌握Python常用數(shù)據(jù)分析及處理工具，像numpy、pandas、scikit - learn等，能夠以Python作為工具基本解決項目中的技術問題。例如在數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，Python的相關工具可以完成缺失值填補、異常值處理等操作。另外，Java編程學習也包含在內，這兩種編程語言的掌握能讓數(shù)據(jù)分析師在不同的數(shù)據(jù)處理場景下靈活應對。
二、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫相關 1. 數(shù)據(jù)庫方面 培訓涉及數(shù)據(jù)庫使用方法的學習，學員需要掌握如何利用SQL語言進行數(shù)據(jù)處理。這是因為在大數(shù)據(jù)分析工作中，數(shù)據(jù)的存儲、查詢和提取等操作都離不開數(shù)據(jù)庫。例如在進行財務分析、地產企業(yè)盈利分析等案例時，需要從數(shù)據(jù)庫中獲取準確的數(shù)據(jù)進行后續(xù)分析。 2. 數(shù)據(jù)倉庫方面 學員要學會利用數(shù)據(jù)倉庫調取原始的數(shù)據(jù)記錄，從而方便對數(shù)據(jù)進行高效的分析處理。掌握數(shù)據(jù)倉庫的相關知識能夠讓數(shù)據(jù)分析師在海量數(shù)據(jù)中快速定位到所需數(shù)據(jù)，提高分析的效率和準確性。
三、數(shù)據(jù)分析法與工具 1. 數(shù)據(jù)分析法 要掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，并且能夠根據(jù)實際情況進行靈活組合調整。比如在分析市場數(shù)據(jù)時，可能需要綜合運用多種分析方法才能準確把握市場趨勢、了解目標客戶等。在大型案例如用戶復購預測分析案例中，合理運用數(shù)據(jù)分析方法是得出準確結論的關鍵。 2. 數(shù)據(jù)分析工具 常用的數(shù)據(jù)分析工具有SAS、MATLAB、SPSS、TABLEAU等。熟練掌握這些工具能方便以合適的工具對不同的數(shù)據(jù)進行有效率的分析處理。例如在銀行綜合分析案例中，可能會使用TABLEAU進行數(shù)據(jù)可視化展示，而在一些需要復雜統(tǒng)計分析的場景下，SPSS等工具則更能發(fā)揮作用。
四、數(shù)據(jù)清洗與預處理 數(shù)據(jù)清洗在長春的大數(shù)據(jù)分析師認證培訓中占據(jù)重要地位。這一環(huán)節(jié)包括可以完成缺失值填補、異常值處理等操作。干凈、準確的數(shù)據(jù)是進行有效分析的前提。以市場分析報告撰寫為例，如果數(shù)據(jù)存在大量的缺失值或者異常值，那么得出的市場分析結論可能會出現(xiàn)偏差。數(shù)據(jù)預處理還包括表結構數(shù)據(jù)加工與使用等內容，通過對表結構數(shù)據(jù)的合理加工，能夠使數(shù)據(jù)更符合分析的要求。
五、業(yè)務相關分析內容 1. 財務分析 包含地產企業(yè)盈利分析等具體內容。學員要學會從財務數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，例如分析企業(yè)的成本結構、收入來源等，從而為企業(yè)的財務決策提供支持。 2. 市場分析 市場分析報告撰寫方法也是培訓內容之一。學員需要掌握如何收集市場數(shù)據(jù)、分析市場趨勢、評估市場競爭環(huán)境等，進而撰寫準確且有價值的市場分析報告。 3. 運營方案分析 例如使用帶檢驗的AB test分析運營方案。通過AB test可以比較不同運營方案的效果，從而選擇出更優(yōu)的運營方案，這對于企業(yè)提高運營效率和盈利水平具有重要意義。
六、案例分析與實戰(zhàn) 1. 綜合案例學習 培訓中會涉及多種綜合案例，如銀行綜合分析案例、銀行綜合業(yè)務分析報告等。這些案例涵蓋了從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理到最終得出分析結論和決策建議的全過程，能夠讓學員全面了解大數(shù)據(jù)分析師在實際工作中的流程和任務。 2. 實戰(zhàn)項目操作 還會有一些大型的實戰(zhàn)項目，如用戶復購預測分析案例、相關項目數(shù)據(jù)分析等。通過實際操作這些項目，學員能夠將所學的知識和技能進行綜合運用，提高解決實際問題的能力，更好地適應未來的工作需求。
七、其他相關內容 1. 數(shù)據(jù)架構學習 了解數(shù)據(jù)架構有助于數(shù)據(jù)分析師從整體上把握數(shù)據(jù)的流向、存儲和處理等環(huán)節(jié)，從而在分析工作中能夠更合理地利用數(shù)據(jù)資源。 2. 機器學習相關（Python機器學習） 隨著大數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展，機器學習在數(shù)據(jù)分析中的應用越來越廣泛。學員通過學習Python機器學習的相關知識，可以運用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行更深入的挖掘和分析，例如進行數(shù)據(jù)分類、預測等操作。
- 服務保障內容 培訓還會提供一些服務保障，如為數(shù)據(jù)應用產品經理提供能力提升路徑和工作模版；定期串講重難點知識和同學普遍反應的問題；助教 + 班主任線上服務做到有問必答，解決課程中遇到的問題；每個課程安排相關課后作業(yè)，確保同學課下能夠進行適當練習，提升同學實時參與感、保證當日學習效果等。這些服務有助于學員更好地掌握培訓內容，提高學習效果。
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