统计学。毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操，包括数据清洗算法、特征工程、数据建模、数据可视化等
熟练掌握Python数据挖掘算法与实践，包括统计分析、统计模型、机器学习算法、深度学习算法、文本挖掘算法
灵活使用数据挖掘算法解决各行业的业务问题，通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题

"1章工具先导课
2章数字化工作保障机制-数据治理
3章数字化工作方法
4章数据采集方法
5章Python编程基础
6章Python数据探索、数据处理与可视化
7章Python探索分析综合案例
8章Pythont统计分析与运筹学基础
9章数据分析模型、算法与商业应用
10章标签体系与应用
11章数据挖掘概论
12章高级数据处理与特征工程
13章机器学习算法与应用（一）
14章机器学习算法与应用（二）
15章机器学习算法与应用（三）
16章机器学习实战
17章自然语言处理与文本分析理论与项目实操
18章行业综合项目实战
19章数据分析师职业规划课
20章面试技巧一对一辅导
21章选修课"

（1）师资力量：培训机构的师资力量是学习质量的关键，需要选择那些拥有丰富经验、技术过硬的讲师团队的机构。
（2）课程设置：培训机构的课程设置需要丰富全面，能够满足学员的不同需求。
（3）教学质量：培训机构的教学质量需要有保障，包括教学方式、教学管理等方面。
（4）学习氛围：培训机构的学习氛围需要良好，学员之间互相交流、互相学习，形成一个互帮互助的学习氛围。