数据分析师想要理解数据，就要学会复杂的建模和可视化技术

在这个以数据为核心的新时代有着很多的科学分析数据的方法，让我们的生活变得更加科技化，把以前不可能的事情变得可能，现代分析还包括机器学习和人工智能。但是，要解决工作中的一些问题，您仍然希望能够接触到经典的数据统计和数据挖掘方法。

想要做为一个合格的数据分析师，需要掌握基础的数据分析软件

对数据进行巧妙的变换终成为我们好统计的数字，在结合我们的R和Python语言，找到我们想要找到的数据，以可视化的方式对数据进行整理加工提炼后方可成为我们想要得到的答案以及解决问题的方向，学员可以在一个统一的环境中自由混合和匹配所需的工具。

 数据分析师可以利用软件使用高级算法（包括深度学习，基于树的方法和逻辑回归）涵盖各种数据分析功能-例如分类，回归，降维或聚类，对数据进行科学的分析研究，让大数据的价值更加的显著，让我们把数据灵活的运用起来。

在数据分析中保证质量和准确性是数据分析师关注的点

数据分析师在企业中可以依靠的高质量模型和可视化工具来对内部数据及外部数据进行分析终得出结论。可以确保数据发生的一切都是可解释的-包括数据的来源，处理的内容，使用的建模方法等等。这样数据分析师就可以轻松的保证数据的准确性，很容易对数据进行模型维护，并且（因为确实发生了）可以使出错时的问题更容易修复。正确的数据始终在正确的时间提供给数据分析师，因为所有内容都记录在一个可视框架中。

在数据大爆发的年代把时间学习的机会放到有影响力的大数据方面

CPDA数据分析师可以更快的让学员在大数据时代利用数据分析的科学手法对企业产生影响，而且让你感觉学习数据分析师并非从头开始，数据分析师在社会上很多行业都会涉及到，在学习的过程中有些知识点恰恰让你感觉没有那么陌生，好像曾经在工作中遇到过，而且不止一次，其实大数据就生活在我们的周围，而大数据本身就是由我们创造出来的，只不过我们平时遇到的时候并没有很好的把这些数据利用起来，而是让这些重要的数据悄悄地从我们身边溜走。

 数据分析师会利用预构建的组件进行特征工程和选择，超参数优化，模型可解释性等，以使无聊的零件自动化并实现快速的原型设计和测试。数据分析师可以为企业搭建数据模块，搭建企业的数据规则与同事共享工作流程和组件，或者使企业在应对自己的数据数据挑战方面处于行业领先地位。

学习数据分析师可以轻松部署和扩展你在企业的工作

从与用于大数据处理，到用于处理并发工作流执行，确保在企业中可以快速有效地创建和部署企业大数据，无需一行代码即可将工作流部署为Web应用程序或REST服务，从而使您有更多时间花在数据分析上。