A. 数据分析师培训和大数据培训的区别

1、概念区别
数据分析师培训出来的数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据培训出来的大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
2、发展方向
数据分析师培训后的数据分析师发展方向有：市场调研方向、数据分析/挖掘方向、数据工程师方向等。大数据培训出来的大数据工程师发展方向有：首席数据官（CDO）、营销分析师/客户关系管理分析师、数据工程师、BI开发工程师、数据可视化等。
3、具备技能
数据分析师和大数据工程师需要具备的技能很相似，比如：
（1）数据和数据仓库数据是数据分析的基础，数据库是数据的承载，数据仓库是有主题的数据库。
（2）报表报表这种原始的BI方式有时候是简单有效，但要做一张优秀的报表似乎又要考虑很多问题。
（3）数据挖掘数据挖掘作为报表这种非智能性BI的一种补充，理论上应该属于机器学习的一种，存在着那么一点儿让计算机自学的能力。
（4）算法随着面向对象（OrientObject）编程方法兴起，“程序=数据结构+算法。如果你想成为顶级的数据分析师，算法与数据结构的知识必不可少。搜索，排序，树，图之所以经典，是因为它们简单有效而且通用。

B. 数据分析有哪些相关的培训课程

培训课程如下：
一、大数据前沿知识及hadoop入门
零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置
二、Hadoop部署进阶
熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析
三、Java基础
了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程
四、MapRece理论及实战
熟悉MapRece的工作原理及应用，熟悉基本的MapRece程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于maprece的项目
五、hadoop+Mahout大数据分析
掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析
六、Hbase理论及实战
掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景
七、Spark大数据分析
Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析
八、大数据学习综合知识储备
统计学：多元统计分析、应用回归
计算机：R、python、SQL、数据分析、机器学习
matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀，相互补助可以取长补短。

C. 数据分析师培训机构都有哪些

数据分析抄师是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。

各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

一个初级数据分析师应该掌握的技能：

统计学基础；

常用模型理论；

R和PYTHON；

网页分析；

数据库技术；

数据分析师需要培养的五大能力：

实践操作；

战略分析；

营销分析；

运营分析；

投资分析能力。

中数委数据分析协会为您解答