一、基础编程学习 在长春的大数据分析师认证培训中，基础编程的学习是重要的组成部分。编程技能有助于提高数据处理的效率。其中，Python编程基础是重点内容之一。学员要掌握Python常用数据分析及处理工具，像numpy、pandas、scikit - learn等，能够以Python作为工具基本解决项目中的技术问题。例如在数据清洗环节，Python的相关工具可以完成缺失值填补、异常值处理等操作。另外，Java编程学习也包含在内，这两种编程语言的掌握能让数据分析师在不同的数据处理场景下灵活应对。

二、数据库与数据仓库相关 1. 数据库方面 培训涉及数据库使用方法的学习，学员需要掌握如何利用SQL语言进行数据处理。这是因为在大数据分析工作中，数据的存储、查询和提取等操作都离不开数据库。例如在进行财务分析、地产企业盈利分析等案例时，需要从数据库中获取准确的数据进行后续分析。 2. 数据仓库方面 学员要学会利用数据仓库调取原始的数据记录，从而方便对数据进行高效的分析处理。掌握数据仓库的相关知识能够让数据分析师在海量数据中快速定位到所需数据，提高分析的效率和准确性。

三、数据分析法与工具 1. 数据分析法 要掌握常用的数据分析方法，并且能够根据实际情况进行灵活组合调整。比如在分析市场数据时，可能需要综合运用多种分析方法才能准确把握市场趋势、了解目标客户等。在大型案例如用户复购预测分析案例中，合理运用数据分析方法是得出准确结论的关键。 2. 数据分析工具 常用的数据分析工具有SAS、MATLAB、SPSS、TABLEAU等。熟练掌握这些工具能方便以合适的工具对不同的数据进行有效率的分析处理。例如在银行综合分析案例中，可能会使用TABLEAU进行数据可视化展示，而在一些需要复杂统计分析的场景下，SPSS等工具则更能发挥作用。

四、数据清洗与预处理 数据清洗在长春的大数据分析师认证培训中占据重要地位。这一环节包括可以完成缺失值填补、异常值处理等操作。干净、准确的数据是进行有效分析的前提。以市场分析报告撰写为例，如果数据存在大量的缺失值或者异常值，那么得出的市场分析结论可能会出现偏差。数据预处理还包括表结构数据加工与使用等内容，通过对表结构数据的合理加工，能够使数据更符合分析的要求。

五、业务相关分析内容 1. 财务分析 包含地产企业盈利分析等具体内容。学员要学会从财务数据中挖掘有价值的信息，例如分析企业的成本结构、收入来源等，从而为企业的财务决策提供支持。 2. 市场分析 市场分析报告撰写方法也是培训内容之一。学员需要掌握如何收集市场数据、分析市场趋势、评估市场竞争环境等，进而撰写准确且有价值的市场分析报告。 3. 运营方案分析 例如使用带检验的AB test分析运营方案。通过AB test可以比较不同运营方案的效果，从而选择出更优的运营方案，这对于企业提高运营效率和盈利水平具有重要意义。

六、案例分析与实战 1. 综合案例学习 培训中会涉及多种综合案例，如银行综合分析案例、银行综合业务分析报告等。这些案例涵盖了从数据收集、数据处理到最终得出分析结论和决策建议的全过程，能够让学员全面了解大数据分析师在实际工作中的流程和任务。 2. 实战项目操作 还会有一些大型的实战项目，如用户复购预测分析案例、相关项目数据分析等。通过实际操作这些项目，学员能够将所学的知识和技能进行综合运用，提高解决实际问题的能力，更好地适应未来的工作需求。

七、其他相关内容 1. 数据架构学习 了解数据架构有助于数据分析师从整体上把握数据的流向、存储和处理等环节，从而在分析工作中能够更合理地利用数据资源。 2. 机器学习相关（Python机器学习） 随着大数据分析技术的发展，机器学习在数据分析中的应用越来越广泛。学员通过学习Python机器学习的相关知识，可以运用机器学习算法对数据进行更深入的挖掘和分析，例如进行数据分类、预测等操作。

1. 服务保障内容 培训还会提供一些服务保障，如为数据应用产品经理提供能力提升路径和工作模版；定期串讲重难点知识和同学普遍反应的问题；助教 + 班主任线上服务做到有问必答，解决课程中遇到的问题；每个课程安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，提升同学实时参与感、保证当日学习效果等。这些服务有助于学员更好地掌握培训内容，提高学习效果。