*部分 《數據分析師基礎理論》
大綱簡介： 行業分析，常用方法， 統計基礎，Excel數據分析。
預期效果： 統計概率知識，數據庫，SPSS數據分析應用
第二部分 數據庫
大綱簡介：數據庫基礎知識知識，了解SQL/ORACLE操作
預期效果：熟悉一款數據庫軟件，能進行腳本、存儲過程編寫等
第三部分 《數據可視化》
大綱簡介： 數據可視化基礎 Tableau等數據可視化的利器
預期效果： 掌握對數據的可視化。
第四部分 《SPSS/SAS數據處理技術》
大綱簡介： 數據的錄入、整理、清洗、處理、分析、輸出、解讀等。
預期效果： 掌握一門專業數據分析軟件， 會使用軟件進行數據處理及分析。
第五部分 《數據建模分析》
大綱簡介： 數據建模，方差、回歸、分類、主成份、因子、聚類、多元、時間序列等數據分析模型，數據可視化，結果輸出及解讀。
預期效果： 熟悉各模型應用環境，學會自行建模分析，獨立完成數據分析工作，并能輸出圖表解讀數據現實意義。
第六部分 《 數據挖掘工具》
大綱簡介： R語言， Matlab語言等高級語言分析建模。
預期效果： 熟練掌握 R語言的應用
第七部分 《大數據Hadoop的應用 》
大綱簡介： Hadoop的構架，Hadoop與 R語言的結合
第八部分 《案例分析及業務應用》
大綱簡介： 電信，金融，電商，零售等實際案例分析；BI、文本挖掘、大數據、智慧城市等前沿技術。
預期效果： 通過真實案例舉一反三， 熟悉整個數據分析流程；了解前沿技術，增強業務與技術對接能力。
第九部分 編程語言
預期效果 對其所學過的編程語言進行強化，初步達到企業工作要求
