股票數據分析師培訓

A. 成為一名證券分析師需要哪些條件

1、《證券法》第170條規定，分析師，即投資咨詢機構從業人員，必須具備證券專業知識和從事證券業務或證券服務業務兩年以上經驗。

2、認定其證券從業資格的標准和管理辦法，由中國證監會制定。在我國希望成為證券分析師的人員，首先須參加中國證券業協會組織的《證券市場基礎理論》、《證券投資分析》等學科的從業資格考試，

3、再由所在的證券公司或咨詢機構到中國證券業協會注冊登記為執業人員，即成為證券分析師。

證券分析師在中國又稱為股評師、股票分析師，他們是依法取得證券投資咨詢業務資格和執業資格，就證券市場、證券品種走勢及投資證券的可行性，以口頭、書面、網路或其他形式向社會公眾或投資機構提供分析、預測或建議等信息咨詢服務的專家。

證券分析師是一個高智慧、高挑戰的職業，執業資格方面「門檻」不低。從業需擁有會計學、審計學和法律知識，能對年度報告、中期報告、招股說明書等指標和數據進行多方面的對比分析。

(1)股票數據分析師培訓擴展閱讀

盡管各個國家證券市場不同、金融制度有別，證券分析師的任務不可能完全一致，他們一般都從事以下工作：

信息收集

這是證券分析師在進行具體分析之前所必須完成的工作。分析師不僅要收集所有的有關上市公司的公開資料，而且還要通過政府主管、行業組織、上市公司或者其他非正式部門獲得上市公司的第一手資料。只有充分地佔有資料，才能作出准確和有價值的分析。

溝通

分析師必須與自己研究的上市公司建立穩定而長久的聯系。這一方面可以通過每年的股東大會以及對上市公司的直接拜訪等實現交流，另一方面，分析師還定期組織包括上市公司人員參加的分析師會議。由於上市公司一般都比較注重在二級市場的形象，因此通常都非常樂意參加這樣的會議。

B. 股票網路培訓班

你可以網路一下：佛德證券培訓，可以了解到目前最流行的纏中說禪教你炒股票技術培訓。

C. python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

D. 如何在業余時間學習數據分析

1. 從哪裡著手學習？
做一個好的數據分析師或者所謂的數據挖掘工程師，需要具有良好的理工科知識，慎密的邏輯分析方法和思路，常規領域的知識（文學、地理、文化、生活、基本經濟領域的常識或經驗），有各行各業的朋友也可以說是社會資源（此社會資源非常在招聘啟示中所說的社會資源）。
僅做一個「數據搬運工」的話，那個就比較簡單了，我想既然你是想擴展，估計不會僅僅想做一個「搬運工」吧！
首先理工科知識，「你說你是一個web前端開發者和rails程序員，計算機專業出身」，那恭喜你，你在使用電算工具方面具有得天獨厚的優勢，很多人難以成為一個優勢的數據分析師，就是卡在這個地方，因為優秀的數據分析師是不會運用別人的處理結果的，因為天知道加工數據的人是否在源數據處理的過程中漏掉哪些重要的部分。
不知你在數學、運籌學、統計學方面的知識精度、深度如何，我想加精加深應該不是難事，使用的分析工具excel是最基礎的，理想的分析工具仍然是spss、sas和資料庫，excel只適合小數據的分析，但建模用到的知識主要是以上3個方面的知識，因此如果這3個方面的知識你很自信，那恭喜你，你只需要熟悉一下軟體使用的方法即可。
再一個，我想做為一個計算機專業的人在邏輯方法、思路這個方面應該也是強項，這個不再表揚了。
第二個方面，常規領域的知識，假如你一直是一個埋頭苦乾的程序員，我想這部分知識，則是你迫切補充的。
數據分析：數據落腳在你對數據搜集、查全、分類、處理、建模等關鍵點，分析則是如何解讀數據。
解讀數據是則是感性大於理性的東西，則考驗你的知識面的廣度、深度，體驗的廣度、深度。有一些流程上的體驗，有的則是積累。當然做到做方面很困難，因此你需要確定一個比較具體的方向（應足夠的小和細），在這個方向上羅列需要掌握的知識和體驗，這樣不必被海量知識所淹沒，迷失方向。
第三個方面有各行各業的朋友，這其實是對第二個方面的補充，擁有不同行業的朋友可以使你縮短你在第二方面的短板，屬於借來主義，這個在對付突發情況，沒有太多准備時間的時候，是有著非常大的幫助，重點是可以幫你快速排除干擾因素，確定關鍵因素，以及相對准確的解讀方向。需要注意的是，這個絕對不是精分，只能用於精度不算太高的項目當中。

2. 從哪裡弄到有分析價值的數據？
免費的數據就在生活當中，只是你沒有注意到而已。小的來說，身邊的小數據，生活區域的人流量、車輛、常見商品的價格變動（這個可以從統計局網站上獲得），你自己的生活數據，工作數據，大的來說，各國各級統計局網站上的公開數據（這是海量的），股票數據，各行業的專業網站上的行業數據 ，知識產權數據（專利數據），報紙信息、廣告數據。太多了，不再贅述。

3. 在開源社區有沒有開源項目適合用來學習數據分析？
答案是肯定的，除了你自己可以對感興趣的方面提個題目外，你可以到市場調查的行業網站，網路調查的平台上，上面有很多正在做的課題和問卷，你不要項目弄得太大，縮小到練習即可。

4. 可以自己動手做個什麼項目來實踐？
這個問題，問得讓人郁悶，我想反過來問你一句，你想在哪個行業或企業發展？或者是你最關注哪個行業或企業？你所關注的行業或企業過去做什麼，現在在做什麼，未來計劃做什麼？做的規劃需要了解什麼？我想問到這，你應該知道做什麼項目了嗎？
當然如果你只是想驗證一下方法，這個更簡單，你拿統計局某一方面的數據比較人口、工資、企業投資，或是股票數據中某一股票的變動分析

E. 數據分析師養成攻略

數據分析師養成攻略
可能大家都會疑惑，數據分析師具體是干什麼的？簡而言之，就是分析數據的。數據分析師的工作職責：是在具體問題下，分析數據從而了解現狀，後給出解決問題的相應對策。本人是數據分析小白一枚，對數據分析師這一崗位關注蠻多。因此想大膽地回答幾個常見問題：招聘大量數據分析工作人員的行業公司有哪些？數據分析工作主要分為哪幾類？以及如何學習數據分析？最後還要推薦一些學習資料給小伙們。
招聘大量數據分析工作人員的行業公司有哪些？
數據分析可以說是互聯網經濟下的產物。互聯網企業最需要數據分析人才。正所謂「巧婦難為無米之炊」，互聯網企業大量的數據是進行數據分析工作的基礎，工作薪酬也普遍較高。互聯網各類企業包括電商、金融、出行、O2O、新聞資訊，都需要數據分析人才。舉例子：電商有網易考拉海購、京東、淘寶；金融呢有51信用卡、微貸網；出行有滴滴打車、曹操專車；020有美團、餓了嗎；新聞資訊有今日頭條。
數據分析工作主要分為哪幾類？
數據挖掘工作到底是什麼？可以參考這兩個網站：第一個是阿里雲天池大賽，第二個是國外Kaggle數據挖掘大賽網頁。網路搜索關鍵詞可到達網頁。
想去到薪資較高的數據挖掘崗位，比如大型電商平台，BAT，滴滴等自學是不大可能的。因為數據挖掘挺難學的，而且自學很難被認可。需要去讀個計算機研究生或者數學系研究生。個人覺得計算機研究生更好。
那跟數據分析相關的工作，要求不那麼高的，同時薪資也相對低的，也有。
你如果有比較好的文案能力，可以尋找像房地產分析，股票證券分析之類的工作。這類工作的特點為有固定的分析模板，需要寫文案。
你如果不具備較好的文案能力，像服裝企業的商品專員，像銷售部門的銷售助理，像快遞行業的快遞分析這類的崗位，你可以留意一下，需要較好的EXCEL操作能力和平常的溝通能力和執行能力。
如何學習數據分析？
數據分析的學習，可以分為兩方面：一是所從事行業的商業知識，二是分析的技術手段。舉一個便利店例子，便利店店主知道天氣和每日客流量之間的相互作用關系，天氣好，客人會多，店內的熟食商品就應該多准備一點。這就是所從事行業的商業知識的范疇。而且店主還把每日的天氣、銷售量、客流量等記錄在冊，通過手工計算或腦內思考進行數據分析。後者就屬於數據分析的技術手段。明顯，店主的技術手段比較落後。

F. 數據分析師CPDA和注會CPA做個比較，可不可以兩者兼考

可以兼考的，兩者的主要區別在於：要求不同、就業方向不同、報名要求。

1、要求不同：CPDA數據分析師為以數據為依據，對項目現狀及遠期進行統計、分析、預測並轉化為決策信息的專業人才；注冊會計師為通過注冊會計師執業資格考試並取得注冊會計師證書在會計師事務所執業的人員。

2、就業方向不同：CPDA數據分析師就業方向為咨詢、市場調研、金融、IT、廣告業、電子商務、快速消費品等各行業；注冊會計師為從事社會審計、中介審計、獨立審計的專業人士。

3、報名要求不同：申報參加CPDA數據分析專業技術培訓考核人員，必須具備管理、經濟和投資金融等專業大專以上學歷；如果其他專業大專以上學歷人員，須從事工作一年以上；注冊會計師要求擁護《中華人民共和國憲法》，享有選舉權和被選舉權；具有完全行為能力；具有高等專科以上學校畢業學歷、或者具有會計或者相關專業中級以上技術職稱。