培训行业数据分析

培训课程如下：一、大数据前沿知识及hadoop入门零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置二、Hadoop部署进阶熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析三、Java基础了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程四、MapReduce理论及实战熟悉MapReduce的工作原理及应用，熟悉基本的MapReduce程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目五、hadoop+Mahout大数据分析掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析六、Hbase理论及实战掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景七、Spark大数据分析Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析八、大数据学习综合知识储备统计学：多元统计分析、应用回归计算机：R、python、SQL、数据分析、机器学习matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀，相互补助可以取长补短。

如何判断?可以从以下几方面进行考察:首先是选课程，看课程是否专业，是否能够让学员直接就业，这是最核心、最直接的目的。课程体系，最大的优势在于它和企业接轨做的是非常好，可以说是无缝接轨。学员第二看就是看老师是不是优秀。用句大白话，就是看老师有没有名。很多人就是冲着名师头衔来的。讲师都在行业是首屈一指，至少十年以上企业实际工作经验，不光是来自于知名IT公司，还有丰富的教学经验。第三个优势，就是教学平台的升级。花了很大的心事和投入去做平台升级，学员在上课的时候，可以登录平台，在上面可以看老师的讲义，可以做案例，做经典案例，可以看回放的视频，可以向老师提问题，可以互动等一系列教学活动，都可以通过平台来实现。在学习大数据的学员无论在学习中，在就业面试上，还是在心理情绪等方面问题，都有大数据培训讲师进行辅导，尽最大努力提升学员的全面素质，让学员可以在学到真正的本事。第四个优势,服务保证。老师的作业点评及反馈,以及是否有相关项目实践,及求职指导。聚数云海----成都线上线下数据分析师培训机构,①60天内保就业服务。就业失败即全额退费,内推只要通过系统整合就业信息---联系相关HR内推获得面试机会----精修简历,丰富项目经验,教授面试技巧的方式,助力同学获得offer!内推次数不限,即使成功依旧可进行再次内推,知道找到最满意最合适的工作。②4个月~4个半月充足学习时间保证同学的学习内容密度及联系时间,不以速成为主,追求更高质量的学习。③招生形式公开透明合理绝不以欺骗形式签署学习协议,培训制度透明化。④学费补贴可解决学费困难问题,前三月每月进行相关生活补贴,人性化的培训学习模式。

培训机构数据分析在教育局数据部门，公司培训机构数据分析在公司的人事部。

培训机构数据分析的原因：就培训机构的招生来说，咱们招生的媒介有很多，有传单，有地推，有口碑转介绍，有广告推广，但是具体来说你的那种招生方媒介获客数量是最多的，那种招生方式获客成本是最低的，那种招生方式转化率是最高的。

在咱们机构报名的学生都是居住在那些校区，在那些公立学校上课，这些数据您不能凭感知去判断去做决定，因为没有数据支撑就没有依据，您就不能更好地做好一次招生，调整您在招生过程中需要优化的点。

大的培训机构都会做数据分析，因为他们通过分析的数据就能知道我下一步的发展该如何调整，比如您机构在本次招生的以后你发现，通过网络上的短视频获客数量最多，转化率也挺高，那么下次您在做招生的时候是不是就能把市场经费多分摊一点在这个上面。

那么你的生源是不是就能更好的增长，再比如您机构一年下来流水很多，但是就是没有盈利，你反过来看就是不知道钱花在哪里了，就是找不到那些钱是不该花的。

所以这个时候你想要做数据的分析，按照月度季度等等来做数据的环比和对比，做相应的成本管控。以及下月各项开支的预算，减少不必要成本的支出/做事情要用数据说话。

数据分析是目前非常热门的技能之一，市场上有很多相关的培训课程可供选择。以下是一些常见的数据分析培训课程：1、Python数据分析：学习Python编程语言及其在数据分析中的应用。2、R语言数据分析：学习R语言及其在数据分析中的应用。3、数据可视化：学习如何使用数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、QlikView等，将数据转化为易于理解的图表和图形。4、数据挖掘：学习如何使用机器学习和数据挖掘技术，从大量数据中发现模式和趋势。5、数据库管理：学习如何设计和管理数据库，以及如何使用SQL进行数据查询和分析。6、统计学基础：学习统计学的基础知识，如概率、假设检验、回归分析等，以便更好地理解和应用数据分析技术。7、商业智能：学习如何将数据分析应用于商业决策中，包括数据仪表板、报表、预测和趋势分析等。