大数据分析师课程包括哪些内容？

数据分析师可以使企业清晰了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。大数据分析师课程包括哪些内容？

大数据分析师初级

面向院校学生大数据、信息化、计算机工程等相关专业。课程包括：概率论与统计学基础；市场调研方法与问题分析；大数据思维与数据敏感度的建立；AQL数据库、Excel、SPASS等软件操作及应用；数据报告写作与图表制作。

掌握技能：立基本的数据思维与敏感度；掌握办公软件基本的数据统计工具，并能够绘制数据可视化表格；能够编制数据分析报告，提升工作效率。

应用岗位：职能岗、业务岗、管理岗都可通过初级大数据分析课程的学习，熟练掌握日常办公软件能够实现的数据分析方法，提高工作效率。

报考条件：无要求，有兴趣和需求者均可报名。

考试内容：120分钟，客观题（单选+多选）、主观题（简答题+论述题），上机答题。

大数据分析师中级

具有大数据领域工作经验1年以上人士。课程包括：Python语言基础、贝叶斯统计分析与案例；回归、分类、聚类算法与案例；时间序列分析与；数据可视化；数据预处理、特征工程、特征选择与案例；掌握RapidMiner、Spark/Storm/Cassandra、MongoDB、Neo4j等大数据分析工具。

掌握技能：懂得大数据相关性分析；掌握数据分析工具，可独立进行数据挖掘、分析等；具有大数据分析的应用场景设计融合能力。

应用岗位：可从事以大数据、人工智能、物联网、云计算、5G等公司的技术岗位。

报考条件（满足任一条件即可报名）：

获得大数据分析师初级证书；

具有大数据领域工作经验1年及以上人士。

考试内容：120分钟，客观题（单选+多选）、主观题（简答题+论述题），上机答题。

大数据分析师高级

面向大数据分析相关的专业岗位。课程包括：深度学习基础、Python实现神经网络、Tenserflow搭建神经网络、特征工程等。

掌握技能：熟悉深度学习、神经网络、特征工程，对大数据分析在各行业各领域的应用熟练掌握。

应用岗位：通常在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据。

报考条件（满足任一条件即可报名）：

获得大数据分析师中级证书；

具有大数据领域工作经验3年纪以上人士。

考试内容：120分钟，客观题（单选+多选）、主观题（简答题+论述题），上机答题。