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"

数据库技术：主要测试考生对数据库的基本概念、数据建模、SQL语言等方面的掌握程度。
统计学基础：主要测试考生对统计学基本概念、概率论、假设检验、回归分析等方面的掌握程度。
数据挖掘与机器学习：主要测试考生对数据挖掘和机器学习的基本概念、算法原理、应用场景等方面的掌握程度。
商业智能与数据可视化：主要测试考生对商业智能和数据可视化的基本概念、工具使用、数据报表设计等方面的掌握程度。
大数据技术：主要测试考生对大数据技术的基本概念、Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用、数据存储和管理等方面的掌握程度。
项目实战：主要测试考生在实际项目中运用数据分析技术解决问题的能力和实践经验。
不同的数据分析师考试机构和考试等级可能会有所不同，但一般都会包括以上内容。