互聯網行業數據分析的主要對象是產品、運營和用戶，其次是市場和客戶。以數據為依據，為產品策略、運營戰術、用戶研究、市場趨勢、客戶畫像等企業關鍵領域提供必要決策支持。金融行業普遍重視產品與運營層面的數據分析，除此之外較為重視對客戶的分析。而對于風險、信用、信貸與投資領域的分析則是金融行業特色，反映出數據分析已在金融核心業務線上都發揮著重要作用。下面一起來了解一下：上海職坐標數據分析課程。

上海職坐標數據分析課程

第一階段

業務數據分析師

主要內容：Excel基礎、Excel函數、數據透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數據庫系統概論、MySQL簡介及安裝配置、MySQL數據表管理、MySQL數據管理、MySQL數據查詢、MySQL函數、MySQL基礎操作、可視化、Power BI數據處理、Power BI生成可視化報表等

項目實戰：某公司銷售儀表盤、某APP日報、學校管理系統、某APP留存分析、公司運營情況分析、咖啡館運營情況可視化分析等

可就業崗位：數據分析專員、初級分析師等基礎性數據分析工作

第二階段

數據可視化

主要內容：Tableau商業智能分析、Tableau基礎操作、Tableau可視化、Tableau案例、Power BI數據處理、Power BI生成可視化報表、Power Service、Power BI項目等

項目實戰：中小學生健康教育效果分析、P2P小貸平臺風險實證分析等

可就業崗位：數據分析師、BI數據分析師、可視化數據分析師等

第三階段

建模數據分析師

主要內容：統計學及統計數據、收據的收集、數據圖表表示、數據的概括性度量、概率與概率分布、統計量及其抽樣分布、參數估計、假設檢驗、SPSS數據分析、SPSS數據可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類分析、SPSS Modeler數據挖掘、SAS數據分析等

項目實戰：民生金融數據分析項目、連鎖零售業運營數據分析等

可就業崗位：數據分析師、爬蟲工程師、數據分析工程師、機器學習工程師等

第四階段

Python數據處理與機器學習

主要內容：Python語言基礎、Python高級基礎知識、Python高級特性、IO操作、面向對象編程、內建模塊和第三方模塊、網絡爬蟲、網絡爬蟲框架、Python數據分析、Numpy、Pandas、Matplotlib、Python機器學習等

項目實戰：爬取51job數據并進行分析、模擬登錄并抓取知乎問題信息、從登陸到抓取人人網熱門主播圖片、客戶行為細分與預測實戰等

可就業崗位：數據分析師、爬蟲工程師、數據分析工程師、機器學習工程師等

第五階段

大數據開發工具

主要內容：Hadoop、HDFS、MapReduce、大數據倉庫應用、Hive、Hbase、Scala、Spark等

項目實戰：基于用戶關系的好友推薦系統、基礎Spark的大數據房源畫像等

可就業崗位：大數據分析工程師、AI大數據分析工程師等

第六階段

R數據分析與挖掘

主要內容：R數據分析與挖掘、R基礎、R語言基礎、向量、函數、Function函數、邏輯、布爾運算符、數組、R作圖、R數據挖掘、R數據模型等

項目實戰：股票預測分析、車險購買預測、貸款風險、犯罪率預測分析等

可就業崗位：機器學習工程師、數據挖掘工程師、機器學習算法工程師等

成為數據分析師有什么要求

懂工具：是指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，依靠計算器進行分析是不現實的，必須利用強大的數據分析工具完成數據分析工作。同樣，應該根據研究的問題選擇合適的工具，只要能解決問題的工具就是好工具。

懂設計：是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。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，都需要掌握一定的設計原則。