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第二级别：在第一级别的基础上，第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。
机器学习：机器学习是利用算法和模型从数据中学习和预测的过程。数据分析师可以通过学习机器学习算法、模型评估和调优等内容，提升他们在数据预测和建模方面的能力。数据库管理：了解数据库的基本原理和数据库管理系统（DBMS）的使用，对于数据分析师来说是非常重要的。
数据可视化：学习数据可视化基础，包括数据图表、数据地图等，能够将数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来。数据挖掘和机器学习：了解数据挖掘和机器学习的基本概念、算法和技术，能够应用相关技术进行数据分析和预测。
数据分析师要学习以下几点：统计学 对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。编程能力 学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。
数据分析师需要学会统计学、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。
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因此，大数据培训的学习时间可能在几个月到一年不等。具体的学习时间会因课程的深度和学员的基础而有所差异。关于大数据培训的费用，它也会因培训课程的不同而有所不同。一般来说，大数据培训费用会包括培训费、教材费以及实践项目费用等。大数据培训通常是一个较为综合和深入的课程，因此费用相对较高。
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大数据培训的时间不宜过长，如果说，大数据培训需要一年多的时间，相信会有许多的同学望而却步的，因为除了在校学生，没有人会有那么多的时间，也没有那么多的精力去参加培训机构。大数据的培训时间太短也不行，会影响到学生的学习效果。
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