七周密集培训，91节课程打造数据分析师

标题中提到的“数据分析师培训 七周成为数据分析师 共91节”暗示了一个系统的培训课程，旨在通过七周的时间让学员掌握成为一名合格数据分析师所需的知识和技能。该课程共计91节课，这意味着每天平均需要学习和练习约1.7节课，以达到培训结束时的目标。 描述中复述了标题的内容，没有提供额外的信息。不过，由于标题和描述都指向了“成为数据分析师”的目标，我们可以推断课程内容将全面覆盖数据分析领域的核心概念、工具和应用技巧。 标签“数据分析”提示了课程的主要专注领域，即数据分析的基本原理、方法论以及相关技术和软件的应用。 由于提供的文件名称列表“新建文本文档 (2).txt”与课程内容无直接关联，无法从中得知具体的课程知识点。 从标题、描述和标签中可以引申出以下数据分析的知识点： 1. 数据分析基础：数据分析师需要具备对数据的敏感度和分析能力，理解数据背后的含义，包括数据的收集、清洗、处理等基本步骤。 2. 数据库知识：熟悉至少一种数据库管理系统（DBMS），能够进行数据的查询和存储，常用的如SQL语言。 3. 数据分析工具：掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI等；熟悉数据处理和分析的软件工具，如Excel、SPSS、R、Python（Pandas、NumPy等库）。 4. 统计学基础：理解统计学原理，包括描述性统计、概率论、推断统计、假设检验等，以及它们在数据分析中的应用。 5. 机器学习简介：对常见的机器学习算法有一定的了解，比如线性回归、逻辑回归、聚类分析、决策树、随机森林等，以及机器学习在数据分析中的应用。 6. 商业智能（BI）：理解BI的概念，如何使用BI工具将数据转化为可操作的业务洞察，以及通过数据分析支持商业决策。 7. 数据报告和可视化：学习如何将数据分析结果整理成书面报告，以及通过图表、图形等可视化手段直观展现数据分析结果。 8. 实际案例分析：通过分析实际案例来应用所学的知识，解决真实的商业问题，并提高实战经验。 9. 软技能：包括沟通能力、项目管理和团队协作能力，因为数据分析师的工作不仅限于技术分析，还包括与团队成员和其他部门的交流、协调。 10. 持续学习和专业发展：数据分析是一个快速发展的领域，数据分析师需要不断更新自己的知识体系，跟踪最新的技术和行业动态。 综上所述，一个七周的数据分析师培训课程可能围绕上述知识点展开，通过理论教学、案例分析、软件实操、项目实战等多种教学方式，帮助学员在短时间内快速成长为一名能够独立完成数据分析任务的专业人士。