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　　首先，看课程表安排，数据分析的课程包含工具(python、SQL、R语言)、业务能力这两个大模块，python是数据入门类语言，R语言则是用来做数据分析和绘图的，SQL则是数据库，数据的分析过程需要在数据库中展开，这些工具怎么用、如何能流畅使用都是课程的核心内容。何谓业务?就是在掌握了工具用法之后结合着10TB以上的真实数据走一遍流程，将数据放在数据库中利用各种算法将无效数据剔除、有效数据分层并进行建模、反向分析测算建模的可靠性，给到可视化的结论呈现。对于企业来说，可视化结果才是他们要的，整个过程是如何展开的对方不具备那个专业性、无法弄清楚，以简单易懂的文字、图片将结果展示出来就算完成了分析过程。
 

　　其次，看讲解是否透彻，课程的核心点就是上面这些，具体的从业流就是这样的，掌握以上这些只是打好了基础，机构是否有在此基础上就不同方法做深度剖析将直接决定教学质量，常见的分析方法有对比、结构、同期群等，系统掌握以上这些方法就能更流畅展开数据分析过程。

　　再次，监督机制是否到位，是否有专人监管，数据分析的知识点很多，0基础人士学习难度大，对意志不坚定的学生来说容易中途放弃，找全方位监督的学校来教学、哪怕自己懈怠了，看着周围同学的“鸡血”状态、为了考试不至于垫底都会努力付出，在鞭策之下学习的效率会更高。

　　最后，看就业环境，参加数据分析培训的主要目的就是学得一技之长好好得到认可、顺利就业，如果某个机构出来的学生没毕业都纷纷被“定”下，而且就业的企业都是行业领先、大规模、市场认可度高的，那就说明机构表现不错，甚至可以说，凡是从该机构出来的都有着良好的就业保障。