1.數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)的區(qū)別
數(shù)據(jù)分析是一系列對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘的方法，而大數(shù)據(jù)通常指的是海量數(shù)據(jù)存儲和管理的一系列技術(shù)，而數(shù)據(jù)又是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。因此可以說大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的基石，但兩者并不等同。大數(shù)據(jù)技術(shù)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源，而數(shù)據(jù)分析為提煉大數(shù)據(jù)背后的價值提供了方法。
2.大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
大數(shù)據(jù)分析是指數(shù)據(jù)量達(dá)到一定量級的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量級意味著原有的數(shù)據(jù)管理和存儲的工具不再適用，比如當(dāng)數(shù)據(jù)量從10萬條增加到千萬條，傳統(tǒng)的EXCEL就無法進(jìn)行管理，需要用數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行存儲和管理，如果再增大，就需要用大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)來進(jìn)行存儲和管理。這種結(jié)合了大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析，就是大數(shù)據(jù)分析。

1.Excel基礎(chǔ)、Excel函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、MySQL簡介及安裝配置、MySQL數(shù)據(jù)表管理、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢、MySQL函數(shù)、MySQL基礎(chǔ)操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表等
2.Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎(chǔ)操作、Tableau可視化、Tableau案例
3.Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報表、Power Service、Power BI項(xiàng)目等
4.統(tǒng)計(jì)學(xué)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、收據(jù)的收集、數(shù)據(jù)圖表表示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、SPSS數(shù)據(jù)分析、SPSS數(shù)據(jù)可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類分析、SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘、SAS數(shù)據(jù)分析等
5.Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用、Hive、Hbase、Scala、Spark等
6.R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎(chǔ)、R語言基礎(chǔ)、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運(yùn)算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等

優(yōu)質(zhì)教學(xué)：強(qiáng)大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)、豪華的面授陣容，學(xué)員在這里能夠系統(tǒng)學(xué)習(xí)。高標(biāo)準(zhǔn)的理論知識體系，同時獲得扎實(shí)、具操作性的職業(yè)實(shí)戰(zhàn)技能。
面試指導(dǎo)：進(jìn)行一對一的就業(yè)指導(dǎo)，提供修改簡歷、培訓(xùn)面試技巧、模擬真實(shí)面試場景、推薦合作企業(yè)就業(yè)等服務(wù)。
3大證書：學(xué)員畢業(yè)將獲得3大系統(tǒng)證書:人力資源與社會保障部國 家開源認(rèn)證、工業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)部計(jì)算機(jī)等級認(rèn)證和阿里云認(rèn)證資格證書。
就業(yè)服務(wù)：與多家IT企業(yè)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，享有大型IT企業(yè)崗位需求信息。更有企業(yè)招聘雙選會，企業(yè)登門招聘，學(xué)員與企業(yè)面對面交流。
長期學(xué)習(xí)：走入職場后的學(xué)員，可以和老師交流分享工作經(jīng)驗(yàn)，也會定期分享行業(yè)前沿資訊，達(dá)到一朝培訓(xùn)長期受益的效果。