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大学统计学学习内容包括：资料的搜集方法、资料的处理归纳方法、资料的分析方法。教学方法为在一般性面授基础上，辅以各种类型的案例分析，以提高学生的实践能力，还有较多的实践机会，如要围绕一个课题，自己设计调查问卷，采集数据，再对数据进行处理。生产实习、科研训练或毕业论文等。专业课和主要基础课：数学分析、解析几何、微分方程、复变函数、实变函数与泛函分析、近世代数。扩展资料通过学习，将具备了以下几方面的能力：1、掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力；2、掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法；掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法；3、了解相近专业的一般原理和知识；4、对该专业范围内科学技术的新发展有所了解；5、了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规；6、掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的实验设计，创造实验条件，交流的能力。 
�谙钅糠治龅脑擞霉�讨惺俏薹ㄊと喂ぷ鞯模��钥纬躺杓浦惺�种厥永砺劭纬蹋��笱г痹�档乩斫夂褪炝返卣莆绽砺劭纬谈鞲鲋�兜愕挠τ谩�PDA课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性知识贮备。所以开课之前，我们要求所有学员都要自己对教材、讲义内容、学习中心课前准备知识进行提前预习，并提供了课程的参考用书。由于课程的时间有限，而且众多学员的基础各不相同，要求课程不仅能满足全面性的要求，而且要有针对性，我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。强调课程与实践紧密结合 根据CPDA培养计划的规定，CPDA是应实际需求而产生的，所以必须与实践高度结合，CPDA从业人员必须有能力独立解决工作中所遇到的实际问题。 课程设计中有大量案例，将学员分成小组，要求所有学员都要积极参与分析及讨论强调知识拓展学习，要学会利用电脑和网络不断学习、不断提高并积极参加各地后续教育及沙龙活动，了解行业最新动态。 内容特点 师资优势全部师资均要求具备丰富的项目数据分析经验。目前，在册师资均为北京大学或清华大学毕业，硕士或以上学历，基本为国内外大型管理咨询公司、会计师事务所或投资集团合伙人或高级经理级别、从事过众多项目投资或分析工作的专家组成。案例教学为重点课程突出案例教学方式，全国管理机构计划逐步为项目数据分析师认证培训项目专门设立“项目投资分析案例库”，多样化的项目投资决策案例使讲师可以根据不同地区学员的素质情况对课程进行微调，但要求中大型案例的数量不少于6个，以保证学员可以通过课程提高实际工作能力，达到基本从业能力。很多学员在参加完课程学习后，都反应课程的案例教学使他们大开眼界，使他们认识到课本上所学的东西如何真正变为可以利用的有效工具。统一课程管理优势全国各地CPDA的面授课程全部从北京安排讲师到各地授课，避免了由下级培训中心自行组织老师讲课带来的的很多缺点。项目数据分析这一学科还是一门崭新的课程，知识体系不断变化，只有统一的师资才能有效地保证课程的质量。近五年的实践经验，这一统一课程管理的方式收到非常好的效果。市场为主导的课程设计优势在不到五年的时间里，项目数据分析师课程进行了三次大的修改，根据学员的反馈不断完善课程体系，自主研发了投资数据分析实务教材及投资项目数据分析决策软件标准版及企业版，并不断升级完善。
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。2、分析工具对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。3、编程语言对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。数据分析师可从事：IT系统分析师、数据科学家、运营分析师、数据工程师。更多职业教育培训，请查看：-html/?utm_campaign=baiduhehuoren
数据分析师需要学习以下几个方面的课程： （1）数据管理。 a、数据获取。 企业需求:数据库访问、外部数据文件读入 案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。 b、数据管理。 企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。 案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。 1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。 2）新变量生成，SPSS函数。 3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。 4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。 c、数据探索和报表呈现。 企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。 案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。 1）制作报表前对变量的检查 2）制作报表的中对不同类型的数据处理 3） 报表生成功能与其他选项的区别 （2）数据处理 a、相关与差异分析。 案例分析:产品合格率的相关与差异分析。 b、线性预测。 企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。 案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。 c、因子分析。 企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资 案例分析:客户购买力信息研究。 d、聚类分析。 企业需求: 需要了解购买产品的客户信息 案例分析:客户购买力信息研究 e、bootstrap。 案例分析: bootstrap抽样。 （3）SPSS代码 SPSS代码应用
