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現在每年報考數據分析師的人是逐年遞增的,很多人由于工作家庭生活等原因,很少有時間來自學。大多數人都會選擇一個專業的培訓機構報班學習,那么數據分析師培訓哪家機構好呢?怎么去選機構?這個主要還是根據自己的自身情況,適合自己的就好。但一定要選擇專業性的,師資力量及教學環境較好的培訓學校。
近年來,大數據相關行業發展迅猛人才缺口較大,前景越來越好,很多小伙伴都有轉行大數據的想法;需求促進供給,市場上各類數據分析培訓和課程應運而生,供給數量太大,求端的選擇很重需要去糙取精,所以我們在選擇靠譜的培訓機構或者培訓課程,才能有效提升自身數據分析實力。
數據分析行業現在經成為了近幾年來最為火爆的行業,眾多的企業也都把數據分析師放在了市場運營最關鍵的位置,利用大數據局的準確性、智能性、預測性來評估市場價值,預測市場下一步運作,最終得到最利于自身的策略。首先要看數據分析培訓機構的行業地位,數據分析培訓機構的地位不是自己說的,而是業界內比較得出的,一般*度比較高,品牌有保障的培訓機構,在綜合實力上也會更讓人信任。
每個人的學習能力和基礎都不同,所以數據分析的學習周期也不同。如果是通過自學的方式,由于無專業老師指導及無法系統的學習,這個周期可能會很長,一般來講如果零基礎的學習者進行系統的培訓,最快也要將近三、四個月的時間,所以數據分析的學習應該首先從熟悉表以及表結構開始,它的原點一定是在首先了解熟悉Excel的基礎上,在能夠從數據庫里提數的基礎上再進行技能的升級。你的技能從能夠從數據庫里提數,并且用Excel和BI處理幾萬行的小數據量,到使用python批量化處理幾十萬甚至百萬行中量級數據量,到最終使用大數據的相關組件,例如hadoop以及spark和flume等組件處理千萬級甚至是億級大數據量,每一個階段所需要的工具加方法論都是不一樣的,而且對于自學而成為能處理中量級數據量的分析師而言,得至少入門python的pandas,numpy等數據處理庫。這個零自學的周期,也一般跟悟性和自律有關,悟性和自律性高的同學,可能在4個月能夠掌握;如果悟性和自律性不高的同學,這個周期有可能就是半途而廢,無法估量時間了。
不管你學習什么,一個學校的口碑還是很重要的??诒脡囊苍谝欢ǔ潭壬戏从沉诉@個學校的教學質量、管理等各方面的好壞。學校的口碑來源學生,只有學生的口口相傳,才能說明是真的好。在選擇學校前,我們要看一下這家學校的課程是否經常迭代更新,只有根據行業發證,不斷更新技術的學校才能保證學生學到的知識是企業需要的、新興的技術,這樣學完后才能更好找工作。老師的好壞決定著你能否學到真正的知識,以及學習掌握知識的速度和方法是否高效。好的學校,聘請的老師都是有多年實踐經驗的講師或技術大咖,這樣才能保證學生的學習效果。
如果實在是不知道如何入行的話,可以報班學習,報班的好處在于能夠系統學習的相關知識,而且一般培訓課程都會配有實際的操作案例,能夠幫助沒經驗的應屆生積累相關操作經驗。另外目前很多培訓機構都會提供企業內推或者就業指導的服務。
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