如今信息時代下，大數據已經是國家重要戰略的一部分，作者本身也是從事大數據相關工作，我可以負責任的告訴你，現在的企業對數據分析人才絕對是求賢若渴，無論是金融、證券、互聯網、醫療等等各行各業，數據分析師這個崗位真的是太重要了，一個好的分析師團隊，決定着企業的未來。那麼，我也發現很多剛從學校裡走出來的同學，大多停留在理論基礎上，對于實際業務的理解還很欠缺，而且動手能力非常差，連基本的軟件都不會用，更别提數據化編程了。所以我覺得非常有必要通過一個系列學習體系，與自己多年多數據分析的理解融會貫通，讓即将步入這個行業的同學，能夠提前認識到到底未來要從事什麼樣的工作，需要哪些技能。

數據分析師難在哪裡一個優秀的數據分析師除了需要具備理論基礎、豐富的實戰經驗、又需要對企業的經營業務有深刻的理解，還需要對IT研發有一定的常識，尤其與大數據研發也有千絲萬縷的聯系，也要對數據庫技術，海量數據的存儲、處理等IT技術有一定的了解。

基礎入門重點是打好基礎，統計學基礎、數據庫理論、SQL查詢，這個是任何公司做數據分析最基礎的理論知識。同時設置了EXCEL、Stata、R、SPSS相關的入門課程，這是最常用的入門級的數據分析軟件，相比SAS、Matlab等企業級數據分析軟件，更簡單實用，最适合初學者學習使用，也是畢業設計、論文研究工作很實用的分析工具。最後Tableau這門課程是想讓大家了解數據可視化的知識，這是用于數據圖表展現的入門級軟件，簡單易用，掌握如何讓數據産生價值，通過圖表直觀說明問題。

大數據的統計學基礎 15課

關系數據庫與關系代數 13課

深入學習EXCEL數據分析 10課

SQL數據查詢語言詳解 18課

Stata數據分析軟件初級 37課

R語言與數據分析精講 12課

Tableau數據可視化敏捷BI入門 10課

SPSS快速入門基礎 15課

中級進階首先我們需要掌握SAS、Matlab、AMOS這三個企業級分析軟件，SAS在公司中是最常用的分析軟件，尤其銀行、證券、電子商務等公司使用普遍，軟件很大，功能齊全，學會了對應聘會很有幫助。Matlab擅長基于矩陣的數值分析，普遍用于數據挖掘，AMOS是SPSS旗下産品用于對結構化方程求解等問題。然後是更加深入的學習R語言工具，學習R語言通過編程來實現數據展現的技術。最後在知識補充環節，我設置了ETL工具Kettle軟件的學習教程，主要是理解數據流控制技術，理解實際應用中數據是如何從源頭一步步轉換、加載、過濾、清洗最後用于數據分析的，同時學習數據挖掘技術，用于提高。

課程目錄：

SAS教程初級 14課

數據分析與SAS 15課

R語言進階數據展現 14課

R語言數據分析、展現與實例 15課

數據分析與SPSS 12課

AMOS基礎 11課

大數據的矩陣基礎 14課

Matlab基礎 10課

深入BI之Kettle篇ETL技術 15課

數據挖掘 22課

高級實戰重點在于實戰，首先通過金融行業的實踐來理解數據分析到底是如何為企業産生價值的。包括基于R語言的金融大數據處理、量化投資與時間序列，這三門課是金融行業最典型的應用，然後是通過R語言的幾個擴展功能來了解，對于數據處理還有數據加工、數據爬蟲等應用，因為企業自身未必能生産足夠體量的數據，需要通過爬蟲技術去抓取競争數據、全網數據等用于分析，還有大數據來源多元化也導緻數據的格式、類型與質量都存在很多問題，這就需要數據處理技術。R語言是學習了解這些知識最快捷的分析工具了，而且開源免費。再之後是希望同學們能深入學習數據挖掘技術，這是數據分析師體現高于别人價值的能力，我們設置了推薦系統的設計、機器學習技術、Mahout數據挖掘等課程。最後，在很多企業中為了讓數據更好的保存于應用，都建有數據倉庫，通過數據倉庫流程開發讓大家了解數據倉庫的理論與實際應用。

R語言實戰與金融大數據處理 10課

R語言高級擴展包之shiny 3課

R語言高級擴展包金融數據分析quantmod 3課

R語言高級擴展包之數據加工廠plyr 3課

R語言高級擴展包之數據展現包GGplot2 5課

R語言高級擴展包之網絡爬蟲RCurl 3課

數據分析之推薦系統設計 9課

Mahout數據挖掘 28課

數據分析之量化投資 13課

數據分析之機器學習 11課

基于電子商務的數據倉庫流程開發 15課

SPSS統計分析與數據挖掘 56課

金融時間序列分析 13課

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