1樓：嵇悅可
資料分析師的學習分為兩種方式，一種是遠端的，一種是面授的，你根據自己的情況來選。
其中遠端的學習時間為一年整，培訓學習的時間是比較長的，學的知識都是專業性的知識點，且資料分析師的考試是不分級別的考試，證書的含金量是很高的。
你報考前可以先和中鵬的老師瞭解一下學習的情況，瞭解的具體一些也好做學習的準備。
2樓：中鵬百事通
你好，很高興回答你的問題，資料分析師可以遠端學習。
資料分析學習是可以遠端學習也可以面授學習這兩種方式，任選其一，遠端學習的課程為一年，有疑惑可以直接線上問老師，也可以得到及時的回答，適合你這種上班忙，沒時間面授的學員。
希望會對你有幫助，同時，也希望你能在咱們這裡早日學有所成。
3樓：匿名使用者
資料分析師可以遠端學習的，老師有開設網課的，所以就算是沒有時間線下授課，線上學習也是不錯的，他們是有開網課，有什麼不瞭解的問一下老師也是可以答疑的。
4樓：匿名使用者
可以的，是有面授和遠端可以選擇的。
面授的就是要去上課學習的，需要學滿一定的課時然後結業才能報考的，面授的學習方式會比遠端學習效率會高一些，在上課的時候有不懂的可以問老師，而且也可以加深記憶力。
遠端的就是網課，需要完成學時和考核，有老師進行解答的，遠端的學習方式會方便一些，適合上班族。
我當時在他們這裡考資料分析師的時候，是選的面授的，覺得面授的學習會快一些。
5樓：愛吃草莓的鹿呀
可以的哈~cda資料分析師課程的學習分為面授和遠端2仲，同學可根據自己的情況來決定如何上課。
6樓：匿名使用者
可以的，資料分析師的考試本來就是遠端學習的，面授的課程是在週末的時候上課的，不是在工作日的，我朋友考的時候我記得是不是在工作日的時候上課的。
7樓：馬戶公主來了
在上完面授課的時候就可以遠端學習了的啊，但是面授課是要上的，面授課是在週末上課的，不影響你工作的啊，我當時學習的時候是在週末的時候上課的啊。
學資料分析師有專業要求嗎？
8樓：cda資料分析師
學習資料分析師是沒有專業要求的，通過下面幾步就可以成為一名資料分析師。
一、統計學。對於網際網路的資料分析來說，並不需要掌握太複雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。
二、心理學專業。企業要提高市場佔有率，就是要提高人心佔有率，因此資料分析師研究使用者心理的工作必不可少。資料分析師若懂得心理學，則能更準確的探測到使用者的真實想法。
二、資料庫。資料分析師經常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用 sql 語言進行資料處理，可以說是必不可少的技能。
四、人口學專業。有人口學知識，資料分析師可以更好地理解到使用者的差異性，有助於選擇市場細分的維度，提出合理的精細化營銷建議。
五、資料分析方法。對於網際網路資料分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益資料分析》，掌握常用的資料分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。
六、營銷學專業。資料分析師常要為企業的營銷決策提供支援，這就要求懂營銷。具有營銷背景的資料分析師思路會更清晰、更開闊。
關於更多資料分析師專業的相關問題，建議到cda資料分析認證中心瞭解一下。cda是大資料和人工智慧時代面向國際範圍全行業的資料分析專業人才職業簡稱，具體指在網際網路、金融、諮詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事資料的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型資料人才。
9樓：那流逝的瘋
你好，是沒有專業要求的，只要你資料基礎不是太差，通過下面幾步就可以成為一名資料分析師。
第一步：統計概率理論基礎
這是重中之重，千里之臺，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這裡首先是市場調研資料的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高階的相關，迴歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
第二步：軟體操作結合分析模型進行實際運用
關於資料分析主流軟體有（從上手度從易到難）：excel，spss，stata，r，sas等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從資料的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀資料。
第三步：資料探勘或者資料分析方向性選擇
其實資料分析也包含資料探勘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於資料探勘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
第四步：資料分析業務應用
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要，而這個能力是需要在工作之中一點一滴的積累，也許目前是做零售，會用到一些相關回歸方法，但轉行做電商，又會用到其他的挖掘等方法。業務雖千變萬化，但是分析方法卻萬變不離其宗，所以掌握好技術用到任何一個環境靠的只有是業務經驗的積累。
當然，考個cda的資料分析師證書就更好了。
10樓：匿名使用者
基本沒有，只要你自己感興趣。目前比較靠近這個職業的專業有：數學與應用數學、統計學、計算科學與技術等專業。
11樓：匿名使用者
大資料技術:這個相對來說有些難度，如果是學數學統計類專業小夥伴就非常有優勢了，其他專業的小夥伴也不用擔心，畢竟工作後還可以繼續學習，在工作中用的比較多的是聚類、關聯、決策樹、線性迴歸等，如果你不去做模型和演算法工程師那麼只需要會用就可以了，實在不行有專業的工具讓我們用，阿里雲的機器學習pan是可以直接出結果的工具。可以到九道門商業資料分析實訓官網上去看一些案例，自己做做訓練。
如果自學的小夥伴覺得很難堅持，那就只能去報班了，如果要成為大資料分析師的話就要時間沉定，或者讓老師帶你，像我就是進到決明後由趙強老師帶了半年，現在基本上已經能熟練的搞這一套了。
資料分析師要學什麼？
12樓：阿炎談娛樂
資料分析師要學：數學知識、分析工具、程式語言。
1、數學知識
數學知識是資料分析師的基礎知識。對於初級資料分析師，瞭解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，瞭解常用統計模型演算法則是加分。
對於高階資料分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的瞭解。而對於資料探勘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
2、分析工具
對於初級資料分析師，玩轉excel是必須的，資料透視表和公式使用必須熟練，vba是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，spss作為入門是比較好的。
對於高階資料分析師，使用分析工具是核心能力，vba基本必備，spss/sas/r至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如matlab）視情況而定。
3、程式語言
對於初級資料分析師，會寫sql查詢，有需要的話寫寫hadoop和hive查詢，基本就ok了。對於高階資料分析師，除了sql以外，學習python是很有必要的，用來獲取和處理資料都是事半功倍。當然其他程式語言也是可以的。
13樓：
1、r語言也好，python語言也好，學習一門新的程式語言我曾見到有同學同時學習r語言和python語言，最後落得兩手空空。這種做法是很致命的。你一定要沉下心來專攻一門。
鑑於這兩種語言都是開放源**工具，所以在公司裡都有廣泛運用。python被公認為最簡單的程式語言，而r語言一直都是最受青睞的統計工具。學習哪一門的決定權在你，因為兩個同等出色。
2、學習統計學和數學
統計學的內容全都是關於假設和數列，然而沒有統計學和數學的知識你很難深入到資料行業裡，這是資料科學家的重中之重。
14樓：雙木林
資料分析師要學數學、統計技能、機器學習的概念、**、資料庫、資料池及分散式儲存、資料修改和資料清洗技術等等。
數學和統計技能。一個好的資料科學家必須能夠理解資料告訴你的內容，做到這一點，你必須有紮實的基本線性代數，對演算法和統計技能的理解。在某些特定場合可能需要高等數學，但這是一個好的開始場合。
瞭解機器學習的概念。機器學習是下一個新興詞，卻和大資料有著千絲萬縷的聯絡。機器學習使用人工智慧演算法將資料轉化為價值，並且無需顯式程式設計。
學習**。資料科學家必須知道如何調整**，以便告訴計算機如何分析資料。從一個開放原始碼的語言如python那裡開始吧。
瞭解資料庫、資料池及分散式儲存。資料儲存在資料庫、資料池或整個分散式網路中。以及如何建設這些資料的儲存庫取決於你如何訪問、使用、並分析這些資料。
如果當你建設你的資料儲存時沒有整體架構或者超前規劃，那後續對你的影響將十分深遠。
學習資料修改和資料清洗技術。資料修改是將原始資料到另一種更容易訪問和分析的格式。資料清理有助於消除重複和「壞」資料。兩者都是資料科學家工具箱中的必備工具。
瞭解良好的資料視覺化和報告的基本知識。你不必成為一個平面設計師，但你確實需要深諳如何建立資料包告，便於外行的人比如你的經理或ceo可以理解。
新增更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧，是時候擴大你的資料科學工具箱了，包括hadoop、r語言和spark。這些工具的使用經驗和知識將讓你處於大量資料科學求職者之上。
練習。在你在新的領域有一個工作之前，你如何練習成為資料科學家?使用開源**開發一個你喜歡的專案、參加比賽、成為網路工作資料科學家、參加訓練營、志願者或實習生。
最好的資料科學家在資料領域將擁有經驗和直覺，能夠展示自己的作品，以成為應聘者。
15樓：誠不欺也
1，業務。
從事資料分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、管理。
一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建資料分析的框架，後續的資料分析也很難進行。另一方面的作用是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、分析。
指掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展資料分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。
高階的分析方法有：相關分析法、迴歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、工具。
指掌握資料分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，而資料分析工具就是實現資料分析方法理論的工具，面對越來越龐大的資料，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的資料分析工具幫我們完成資料分析工作。
5、設計。
懂設計是指運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
做資料分析師有前途嗎，做資料分析師的就業前景怎麼樣？
有啊，現在都在搞大資料 應該有前途吧，現在大資料這麼火。資料分析師前景主要是兩大類 工程類 從事資料開發 演算法 挖掘等技能要求較強的崗位業務類 偏資料運營，對於業務邏輯和需求有很強要求，對於常見的資料採集工具和分析報告能力有硬性要求。資料分析師最好考一個職業認證來支撐下。cfa cda等都是不錯的...
資料分析師的薪資大約有多少，資料分析師的工資一般多少
一般來說，資料分析師的薪資在8k 30k區間內，可以看出，這是一個較大的區間範圍。尤其是15k 17.5k這個區間出現了突低的情況，這是由於在15k 17.5k這個區間前後的區間在10k 20k這樣範圍較廣的區間，這個區間的平均工資就是12k左右。但是資料分析師很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是...
備考CDA資料分析師，經管之家上的考試有用嗎？有沒有考過的前輩指點一下
官網公佈的考試內容和推薦書籍有用,學習過程中每個人學習方法有所不同,不過建議第一遍閱讀，瞭解自己哪些基礎不對，針對性調整,第二遍閱讀，整理出了思維導圖,第三遍閱讀，是和後面的兩份模擬卷結合起來看的，同時在筆記本上做好筆記。有精力的話使用kaggle的練習賽是可以，但最好是參加一次實際的比賽，將學到的...