数据分析培训班（数据分析培训机构排名）

那些动辄30k、50k的工作大多来自大厂，对工作年限和能力的要求相当高。

但是大部分数据分析初学者的水平是相当参差不齐的。除了数据分析的专业知识和能力，他们在职场上的一般素质与大厂商的要求相差甚远。至于培训班承诺的晋升协议，包括就业，这里还有另外一条交易路线，就不多说了。

分析数据增长的正确途径

最后，我说点有用的。刚才我说了，数据分析师想要快速成长，需要像运动员一样刻意训练，而训练的关键在于找到合适的训练顺序和合适的训练场景。

怎么做？

第一步，要知道如何区分大公司数据分析师的成长水平。大致有三个层次。

初级分析师主要负责为业务提供数据，同时保证数据收集的效率和质量。有个不好听的称号叫“sql boy”。在这个阶段，工具技能和熟练程度非常重要，比如SQL、Excel等。

2中级分析师，能够单独负责一个模块，对该模块有深刻的理解，知道如何构建底层数据架构，如何寻找上层维度；能够使用工具有效地分析和解决问题。除了sql和Excel，你还需要掌握BI相关的知识。

高级分析师，能够管理团队并负责一个或多个业务线。对数据和业务逻辑有深刻的理解和掌控，通过数据为某项业务的发展战略指明方向，让数据发挥其商业价值。

现在，数据分析师在市场上的分布大致如下:

搞清楚数据分析师的水平后，如何循序渐进？

1.介绍数据分析

刚开始学硬技能，比如Excel、sql、python、BI等数据分析工具。一个系统的号码训练课程可以让你成长的更快。学完之后可以考一些初级的数据分析岗位。大一在这方面还是很有优势的。企业在招聘应届毕业生时，对这些技能的要求并不是特别高。你做好充分准备后，就可以大胆投资了。

可以先从大公司入手。大公司的岗位培训更加规范，这也有助于原始数据分析的增长。可以多学习，打好基础。

2.培养商业知识。

初级岗位1-2年后，要有意识地学习业务知识，掌握一些基本的业务逻辑和分析方法，如常见的营销活动分析、用户留存分析、A/B测试等。在这个过程中，你对业务的理解会越来越深，可以尝试接触不同的业务场景，拓宽自己的业务知识面，对以后跳槽或者跳槽都有很大的帮助。

3.提高业务分析能力。

经过上一阶段两年的培训，你大概已经有足够的能力负责一条或多条业务线。下一阶段，你需要提高自己的认知水平和分析能力，但要看你的公司有没有这样的机会。如果没有，可以选择跳槽。比如去一些中小公司，负责整体业务分析和战略决策。在这个阶段，需要提高对行业的了解和经营分析的角度。

通过这个培训，你可能会成为一名年薪百万的课程营销文案分析师。所以一个数据分析师的成长是循序渐进的，需要不断的学习欲望和经验积累。没有光鲜亮丽的成功人士，背后都是一路顺风。

所以，面对无数洗脑的言论和劝说，希望大家能保持冷静，仔细思考，再决定是否走上数据分析的道路。也祝选择这条路的朋友能不断升级，快速成长。