股票数据分析师培训

A. 成为一名证券分析师需要哪些条件

1、《证券法》第170条规定，分析师，即投资咨询机构从业人员，必须具备证券专业知识和从事证券业务或证券服务业务两年以上经验。

2、认定其证券从业资格的标准和管理办法，由中国证监会制定。在我国希望成为证券分析师的人员，首先须参加中国证券业协会组织的《证券市场基础理论》、《证券投资分析》等学科的从业资格考试，

3、再由所在的证券公司或咨询机构到中国证券业协会注册登记为执业人员，即成为证券分析师。

证券分析师在中国又称为股评师、股票分析师，他们是依法取得证券投资咨询业务资格和执业资格，就证券市场、证券品种走势及投资证券的可行性，以口头、书面、网络或其他形式向社会公众或投资机构提供分析、预测或建议等信息咨询服务的专家。

证券分析师是一个高智慧、高挑战的职业，执业资格方面“门槛”不低。从业需拥有会计学、审计学和法律知识，能对年度报告、中期报告、招股说明书等指标和数据进行多方面的对比分析。

(1)股票数据分析师培训扩展阅读

尽管各个国家证券市场不同、金融制度有别，证券分析师的任务不可能完全一致，他们一般都从事以下工作：

信息收集

这是证券分析师在进行具体分析之前所必须完成的工作。分析师不仅要收集所有的有关上市公司的公开资料，而且还要通过政府主管、行业组织、上市公司或者其他非正式部门获得上市公司的第一手资料。只有充分地占有资料，才能作出准确和有价值的分析。

沟通

分析师必须与自己研究的上市公司建立稳定而长久的联系。这一方面可以通过每年的股东大会以及对上市公司的直接拜访等实现交流，另一方面，分析师还定期组织包括上市公司人员参加的分析师会议。由于上市公司一般都比较注重在二级市场的形象，因此通常都非常乐意参加这样的会议。

B. 股票网络培训班

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C. python数据分析师需要掌握什么技能

首先是基础篇
1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL（数据库）

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
3. 统计学基础
数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
进阶阶段需要掌握的：

1、系统的学好统计学
纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）
定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）
决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）
树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）
数据库入门（数据模型、数据库设计）
预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）
数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）
优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））
大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapRece技术、大数据分析方法）
数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）
其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）
风险分析与运营分析的计算机模拟
软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）
2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助

D. 如何在业余时间学习数据分析

1. 从哪里着手学习？
做一个好的数据分析师或者所谓的数据挖掘工程师，需要具有良好的理工科知识，慎密的逻辑分析方法和思路，常规领域的知识（文学、地理、文化、生活、基本经济领域的常识或经验），有各行各业的朋友也可以说是社会资源（此社会资源非常在招聘启示中所说的社会资源）。
仅做一个“数据搬运工”的话，那个就比较简单了，我想既然你是想扩展，估计不会仅仅想做一个“搬运工”吧！
首先理工科知识，“你说你是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身”，那恭喜你，你在使用电算工具方面具有得天独厚的优势，很多人难以成为一个优势的数据分析师，就是卡在这个地方，因为优秀的数据分析师是不会运用别人的处理结果的，因为天知道加工数据的人是否在源数据处理的过程中漏掉哪些重要的部分。
不知你在数学、运筹学、统计学方面的知识精度、深度如何，我想加精加深应该不是难事，使用的分析工具excel是最基础的，理想的分析工具仍然是spss、sas和数据库，excel只适合小数据的分析，但建模用到的知识主要是以上3个方面的知识，因此如果这3个方面的知识你很自信，那恭喜你，你只需要熟悉一下软件使用的方法即可。
再一个，我想做为一个计算机专业的人在逻辑方法、思路这个方面应该也是强项，这个不再表扬了。
第二个方面，常规领域的知识，假如你一直是一个埋头苦干的程序员，我想这部分知识，则是你迫切补充的。
数据分析：数据落脚在你对数据搜集、查全、分类、处理、建模等关键点，分析则是如何解读数据。
解读数据是则是感性大于理性的东西，则考验你的知识面的广度、深度，体验的广度、深度。有一些流程上的体验，有的则是积累。当然做到做方面很困难，因此你需要确定一个比较具体的方向（应足够的小和细），在这个方向上罗列需要掌握的知识和体验，这样不必被海量知识所淹没，迷失方向。
第三个方面有各行各业的朋友，这其实是对第二个方面的补充，拥有不同行业的朋友可以使你缩短你在第二方面的短板，属于借来主义，这个在对付突发情况，没有太多准备时间的时候，是有着非常大的帮助，重点是可以帮你快速排除干扰因素，确定关键因素，以及相对准确的解读方向。需要注意的是，这个绝对不是精分，只能用于精度不算太高的项目当中。

2. 从哪里弄到有分析价值的数据？
免费的数据就在生活当中，只是你没有注意到而已。小的来说，身边的小数据，生活区域的人流量、车辆、常见商品的价格变动（这个可以从统计局网站上获得），你自己的生活数据，工作数据，大的来说，各国各级统计局网站上的公开数据（这是海量的），股票数据，各行业的专业网站上的行业数据 ，知识产权数据（专利数据），报纸信息、广告数据。太多了，不再赘述。

3. 在开源社区有没有开源项目适合用来学习数据分析？
答案是肯定的，除了你自己可以对感兴趣的方面提个题目外，你可以到市场调查的行业网站，网络调查的平台上，上面有很多正在做的课题和问卷，你不要项目弄得太大，缩小到练习即可。

4. 可以自己动手做个什么项目来实践？
这个问题，问得让人郁闷，我想反过来问你一句，你想在哪个行业或企业发展？或者是你最关注哪个行业或企业？你所关注的行业或企业过去做什么，现在在做什么，未来计划做什么？做的规划需要了解什么？我想问到这，你应该知道做什么项目了吗？
当然如果你只是想验证一下方法，这个更简单，你拿统计局某一方面的数据比较人口、工资、企业投资，或是股票数据中某一股票的变动分析

E. 数据分析师养成攻略

数据分析师养成攻略
可能大家都会疑惑，数据分析师具体是干什么的？简而言之，就是分析数据的。数据分析师的工作职责：是在具体问题下，分析数据从而了解现状，后给出解决问题的相应对策。本人是数据分析小白一枚，对数据分析师这一岗位关注蛮多。因此想大胆地回答几个常见问题：招聘大量数据分析工作人员的行业公司有哪些？数据分析工作主要分为哪几类？以及如何学习数据分析？最后还要推荐一些学习资料给小伙们。
招聘大量数据分析工作人员的行业公司有哪些？
数据分析可以说是互联网经济下的产物。互联网企业最需要数据分析人才。正所谓“巧妇难为无米之炊”，互联网企业大量的数据是进行数据分析工作的基础，工作薪酬也普遍较高。互联网各类企业包括电商、金融、出行、O2O、新闻资讯，都需要数据分析人才。举例子：电商有网易考拉海购、京东、淘宝；金融呢有51信用卡、微贷网；出行有滴滴打车、曹操专车；020有美团、饿了吗；新闻资讯有今日头条。
数据分析工作主要分为哪几类？
数据挖掘工作到底是什么？可以参考这两个网站：第一个是阿里云天池大赛，第二个是国外Kaggle数据挖掘大赛网页。网络搜索关键词可到达网页。
想去到薪资较高的数据挖掘岗位，比如大型电商平台，BAT，滴滴等自学是不大可能的。因为数据挖掘挺难学的，而且自学很难被认可。需要去读个计算机研究生或者数学系研究生。个人觉得计算机研究生更好。
那跟数据分析相关的工作，要求不那么高的，同时薪资也相对低的，也有。
你如果有比较好的文案能力，可以寻找像房地产分析，股票证券分析之类的工作。这类工作的特点为有固定的分析模板，需要写文案。
你如果不具备较好的文案能力，像服装企业的商品专员，像销售部门的销售助理，像快递行业的快递分析这类的岗位，你可以留意一下，需要较好的EXCEL操作能力和平常的沟通能力和执行能力。
如何学习数据分析？
数据分析的学习，可以分为两方面：一是所从事行业的商业知识，二是分析的技术手段。举一个便利店例子，便利店店主知道天气和每日客流量之间的相互作用关系，天气好，客人会多，店内的熟食商品就应该多准备一点。这就是所从事行业的商业知识的范畴。而且店主还把每日的天气、销售量、客流量等记录在册，通过手工计算或脑内思考进行数据分析。后者就属于数据分析的技术手段。明显，店主的技术手段比较落后。

F. 数据分析师CPDA和注会CPA做个比较，可不可以两者兼考

可以兼考的，两者的主要区别在于：要求不同、就业方向不同、报名要求。

1、要求不同：CPDA数据分析师为以数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才；注册会计师为通过注册会计师执业资格考试并取得注册会计师证书在会计师事务所执业的人员。

2、就业方向不同：CPDA数据分析师就业方向为咨询、市场调研、金融、IT、广告业、电子商务、快速消费品等各行业；注册会计师为从事社会审计、中介审计、独立审计的专业人士。

3、报名要求不同：申报参加CPDA数据分析专业技术培训考核人员，必须具备管理、经济和投资金融等专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事工作一年以上；注册会计师要求拥护《中华人民共和国宪法》，享有选举权和被选举权；具有完全行为能力；具有高等专科以上学校毕业学历、或者具有会计或者相关专业中级以上技术职称。