数据分析都有什么课程

数据分析课程体系涵盖基础技能、进阶工具、实践应用及数据架构等多个维度，具体课程可分为以下五类：

一、基础技能课程

统计学基础

- 描述性统计、概率论、假设检验等核心概念，推荐课程：可汗学院统计学、Coursera统计学导论。

数据处理工具

- Excel：

数据清洗、整理、可视化，推荐课程：微软官方Excel教程；

- SQL：数据库查询语言，推荐课程：SQLZoo。

二、编程与分析工具

Python/R语言

- Python：

数据清洗、分析、建模，推荐课程：Coursera Python for Everybody；

- R语言：统计分析、数据可视化，推荐课程：R语言数据分析与可视化。

数据可视化工具

- Tableau/Power BI：

交互式可视化与报告，推荐课程：Tableau官方教程、Coursera数据可视化。

三、数据挖掘与机器学习

机器学习导论

- 监督学习、无监督学习、深度学习，推荐课程：Coursera机器学习导论。

数据挖掘技术

- 关联规则挖掘、聚类分析、分类预测，推荐课程：数据挖掘与商业智能。

四、数据架构与报告

数据仓库与建模

- 数据指标体系构建、数据仓库设计，推荐课程：数据架构篇（达内IT培训）。

数据报告与沟通

- 数据解读、报告撰写、演讲技巧，推荐课程：数据报告与沟通技巧。

五、实践与综合应用

数据科学实战

- 真实案例分析，涵盖数据收集、清洗、建模全流程，推荐课程：数据科学实战（达内IT培训）。

行业专项课程

- 如大数据Hadoop、Spark等，适合特定领域需求。

总结：

数据分析课程需系统学习统计学、编程工具、可视化技术，并通过实战项目提升能力。建议从基础工具（Excel/SQL）入手，逐步进阶到Python/R、机器学习及数据架构领域。