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1.數據分析師的數據學習

其實很多的數據分析師都是比較缺乏全局的數據視野的，因為他們所接觸到的數據，或者使用的數據大多都是局部的，所以說視野會受限制，不知道具體到底有多少數據。所以要在自己的數據區學習業務。大多數的數據分析師可能是不需要學習進行數據學習的，基本上都是在實踐中反復積累經驗的。

2.數據分析師自學報班哪個好

很多同學想學習數據分析師，但有點猶豫到底是自學好還是報班學習好呢？這個主要看自己本身情況吧。如果說你有一定的基礎，自控力自律性又非常強，選擇自學完全是沒問題的。但是如果沒什么基礎，自律性又差還是建議選擇報班學習好，雖然需要花點金錢，但是學習周期時間段，學習內容又比較全面，有不明白的還可以及時問老師解決。各有利弊吧。

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3.學習數據分析需不需要報班

但是如果你的需求是短時間快速上手數據分析-了 解數據分析的方法、技巧和思維邏輯，掌握數據分析工具的基礎操作，建議還是聽一下入 課程，從一開始就理清這[ 技術的框架和運用場景。有這樣考慮的可以體驗下這個數據分析訓練營對基礎薄弱的新手比較友好， 而且是業內資深的數據技術大牛帶隊，看了下課程設置，有理論講解也有實操，既講技巧也將思維方法，結合具體的數分場景去講解，適合學習。

4.數據分析要學多久

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。

5.數據分析師培訓哪家好呢

不管你學習什么，一個學校的口碑還是很重要的。口碑好壞也在一定程度上反映了這個學校的教學質量、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。

6.數據分析師需不需要報班學習

對于需不需要報班學習的問題，實是要根據自己的情況定奪的，在這里簡單的給出凱點建議:如果是零基礎，-點海接觸過數據分析，建議報班學習，因為數據分析是重要的工作,起著決策的重要作用，系統性的學習會更加專業-些;如果具備統計學、數學計算機等基礎，自學也是可行的。

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