如何收集数据的培训

① 培训学校在进行课时管理时如何能更好的对课时数据进行统计操作

使用专门的课时管理系统啊，相对于传统的管理方式，系统管理更具有它的优越性，比如我们现在使用的课消宝吧，你只需使用它进行课时记录管理，系统会自动完成繁琐的数据统计操作，不仅统计准确，而且生成的数据报表更方便管理人员查看，这样的课时数据管理操作会更加满足学校需求

② 数据分析培训有哪些课程

数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。如需数据分析培训推荐选择【达内教育】。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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③ 数据分析培训真的有用吗，要学多久

数据分析市面上的培训普遍至少3个月，这也仅仅是入门，如果要完全学精通的话，需要结合实际业务做个两年左右。学习数据培训，推荐选择十方融海教育机构。

大数据分析师培训，多长时间学会的问题，因人而已。1到3个月的时间就可以学会，但要学的更加深入全面，也许需要更多的时间去摸索。数据是艺术，也是科学，想要学好数据分析，需要找到专业正规的培训机构。
十方融海作为技术创新型企业，坚持源头核心技术创新，为用户提供听得懂、学得会、用得上的产品。该机构的解决方案和社会价值获得了主流媒体报道，与厦门大学、深圳大学、华南理工大学等高校达成校企合作，探索产教融合、成人教育新模式。用科技推动教育改革，让教育创造美好生活。

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④ 怎样进行大数据的入门级学习

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

⑤ python数据分析师需要掌握什么技能

首先是基础篇
1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL（数据库）

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
3. 统计学基础
数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
进阶阶段需要掌握的：

1、系统的学好统计学
纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）
定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）
决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）
树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）
数据库入门（数据模型、数据库设计）
预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）
数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）
优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））
大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapRece技术、大数据分析方法）
数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）
其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）
风险分析与运营分析的计算机模拟
软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）
2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助

⑥ 企业培训师培训课程材料收集遵循的都有哪些原则

这是我从其他地方摘抄的，希望对你有帮助：一、与培训目标相符的原则 培训教材开发的信息搜集和培训需求情况的调查分析是课程开发的基础，若与培训目标不相符合，教材的质量就无从说起。因此，应根据培训的能力、知识、思想性目标要求分别设计培训需求调查表，采用不同的调查方法并进行培训教材的信息搜集。二、实事求是的原则 调查的某些数据、搜集的某些信息材料以及其他基础性工作，必须实事求是，是对实际情况的真实反映，不能根据主观臆断进行加工。在进行数据分析整理过程中，要根据客观规律和科学方法进行统计分析，对不能搜集到的数据要进行特殊说明，而不能猜想臆测。三、系统性原则 培训教材开发基础性工作要遵循系统性原则，即基础性工作采用的方法要有系统性，调查问卷设计要全面，信息搜集要系统，涵盖教材编写的方方面面，同时要多角度、从正反两个方面考虑问题，进行信息和数据的搜集。数据的分析也要全面，要考虑到影响数据的各种因素，要善于分析隐藏的本质问题，不能受表面现象的影响。四、经济实用原则 培训课程开发基础性工作要遵循经济实用原则，采用的工作手段要进行初步经济评价和可行性分析，在方法的选择过程中，选择性价比最好的方法和手段。原文资料： http://www.xincaie.com/html/hydt601.html

⑦ 培训效果如何进行评估,效果怎样跟踪

培训效果如何进行评估

培训评估的流程
1、评估的准备
1）培训需求分析，是培训工作的开始，由人力资源部门采用各种科学有效的方法和技术，对企业成员的工作目标、知识、技能、技巧、方法、态度、理念等方面进行调查、沟通、鉴别和分析。从而确定培训的内容。是确定培训目标，制定培训计划的前提，也是培训评估的基础。
2）确定培训评估的目的，即在培训实施前，人力资源部门必须把培训的评估目的明确出来，并结合在培训实施过程中的信息反馈，进行调整或修订，同时要注意培训评估的目的将影响数据收集的方法和所收集数据的类型。
3）收集培训评估的数据 培训效果的评估分为定性和定量两个方面，因此，数据的收集也是从这两个方面进行收集，定量数据包括设备运转率、产品合格率等，定性数据包括员工满意度、工作氛围等。一般方面，企业在培训评估中，定量数据应用更广泛些，而且极具有说服力。
2、评估的实施
1）确定评估的层次 培训评估应本着实用、效率、效益、客观、科学的原则而进行，企业应根据自己的实际条件，对各项评估工作进行针对性的评估，一般采用的方法为：一是对全部培训都进行第一层评估；二是对要求受训员工掌握的知识或技能的培训进行第二层评估；三是对培训周期较长（20个工作日以上）、企业投入较大、旨在解决企业内部关键问题、企业决策层比较重视或关注的、培训效果对企业发展很关键的等培训项目进行第三、第四层评估。
2）确定评估的方法 培训评估按时间可运用即时评估、中期评估和长期评估。即时评估是在培训结束后立即进行评估；而中期、长期评估则是受训员工返回工作岗位一段时间后，而进行的培训。对不同层级的评估可以采用不同的评估方法，对第一层的评估可以采用问卷、调查表、试卷等方法；对第二层的评估可以采用抽样、关键人物、试卷、技能操作、方法运用等方法；对第三层可以采用业绩考核法，即测量参加培训人员与未参见培训人员之间的差别或参见培训人员参加培训前后的差别等；对第四层的评估可采用效益（效果）评价法，计算出培训为企业带来的经济效益（成果），还可以通过考察产品合格率、设备运转率等指标来进行衡量。
3）收集并分析评估所需原始资料 原始资料的收集、分析是培训评估的重要环节，一般来讲，第一层的评估收集为培训评估问卷、调查表等，第二层评估收集为笔试试卷、技能或方法操作考核等，第三、第四评估收集为员工满意度、产品合格率、财务收益等。数据收集后，要进行数据对比，进行科学、客观的分析，从而得出评估结论。

⑧ 数据分析培训哪个好

千锋，可以锻炼自己的开发经验。可以在项目中快速的成长。