区别1:侧重学员不同
说明：《BI商业数据分析》这个专业更倾向于偏文科和基础弱一点的学员，并明确不想从事与语言和开发相关的技术岗的，建议考虑这个专业。而《Python大数据分析》这个专业更侧重于逻辑思维能力强，有一定语言基础，理工类或数理统计专业更为合适。
区别2:学习周期不同
说明：《BI商业数据分析》专业属于短频快的形式（6周左右结束，加上就业也就2个月左右差不多就能就业），适合那些急需要找到一份比较有前景想从事数据分析相关工作岗的学员。
区别3:学习内容不同
说明：《BI商业数据分析》比较侧重于【业务+BI+SQL】部分的内容，而《Python大数据分析》这个专业相对更侧重于Python数据分析相关的内容，偏代码，或者说内容更综合、更深入，但同时时间也会更长。
统招大专及以上学历，不限专业，年龄18~30岁之间。
我们课程有5个大的阶段（包含了10个小的阶段），每一个阶段结束后都可以从事不同级别不同岗位的工作，待遇也有所不同，具体来说：
第一阶段：传统数据分析阶段。
本阶段主要学习时下主流的微软数据分析工具：Excel，主要包括但不限于：Excel数据清洗与处理、Excel 数据转换与图表制作、基于Excel的数据分析等。本阶段的学习主要服务于未来一些传统行业（如：传统工业、机械制造、零售业等）向数据行业转型的企业。在数据为王的时代，这些企业或多或少都存在着向数字转型的需求和意愿。在这些行业里，要求学员具体一定的数据思维，再会使用一些数据分析工具即可从事，这方面的需求量比较大，对人员要求不高，待遇(全国平均)对于刚入职的新人而言一般在5000~8000元/月之间，成熟的工种此岗位一般会在7000~13000元/月之间
第二阶段：业务数据分析阶段。
业务数据分析师是为企业或公司收集和评估数据的个人工作职称，它分为有许多不同类型的业务，因此，必须收集和分析许多不同类型的数据。这个职位的工作职责可能会因公司的不同而大不相同。例如，公司可以跟踪不同产品为他们带来的收入。他们可能会跟踪他们购买某种类型的供应品或所有供应品的成本，或者生产给定产品的成本。再例如，公司可能需要了解其成本细分的总体情况，以确定其把钱花在什么地方或最赚钱的业务是什么。业务数据分析师将负责生成这些数字，并负责组织和确定信息的价值和含义。我们的课程也有对此部分内容的学习，对于业务数据分析师应该能够以口头和书面形式进行良好的沟通。在整天的工作日程中，将被要求将数据发现意见或见解转移给其他业务成员。他可能需要填写报告或与其他员工一起参加会议。因此，业务分析师必须具备扎实的人际交往能力，并能有效地与他人互动。 对于从事业务分析 的人员一般对他们的技术要求不高，但要求有较高的语言表达沟通能力。学习完此阶段后，能从事的职位包括但不限于：业务数据分析师、市场分析师、数据运营分析师、精准营销CRM数据分析师、数据产品经理等职位，待遇(全国平均)一般对于新人而言在5000~8000元/月之间。成熟的工种此岗位一般会在7000~13000元/月之间
第三阶段：BI（商业智能）与可视化分析阶段。
本阶段主要学习MysQL，Excel BI 、Power BI Desktop、Tableau、FineBI、FineReport 等可视化BI工具，使用此工具的目的是可以更加快速高效及和多种数据源结合（基至大数据结合）处理与分 析数据并制作各种高大上的可视化报表。一般在中小型互传统+互联网及IT企业（用Power BI较多）和大企业（用Tableau较多）都会用到，金融企业FineBI国产报表用的也比较多，为时下非常流行的数据分析BI工具。本阶段学习完成后，可以从事除第一阶段和第二阶段所有的工种外，还可以从事BI商业数据分析师，可视化数据分析师等职位，待遇(全国平均)对于刚入职的新人而言一般在6000~10000元/月之间，成熟的工种此岗位一般会在8000~15000元/月之间
第四阶段：Python（大）数据分析阶段。
本阶段主要学习 Python语言基础+核心，Python爬虫，Python第三方数据处理与分析库（Numpy，Pandas等），Python可视化库（matplotlib, seaborn，pyechart），数据清洗与处理ETL工具，Hive大数据分析等。本阶段学习完成后，能从事的企业工作职位有：数据清洗工程师，ETL数据仓库开发人员，Python数据分析师，Python爬虫工程师，Hive大数据分析师等，待遇(全国平均)对于新人而言一般在8000~15000元/月 之间。成熟的工种此岗位一般会在10000~25000元/月之间
第五阶段：数据挖掘与机器学习阶段。
本阶段侧重于数据挖掘与机器学习算法和实践应用，主要学习的课程有：数理统计、数据挖掘算法，推荐系统，数据挖掘工具（SPSS，SAS），机器学习预测算法，机器学习实战开发等。本阶段学习完成后，能从事的企业工作岗位除了前几阶段的外，还可以有：数据挖掘工程师，人工智能应用开发工程师等高端职位。待遇(全国平均)对于新人而言一般在10000~18000元/月之间。成熟的工种此岗位一般会在15000~30000元/月之间
零基础，想快速进入数据分析领域的待业人员！
希望职业转型从事BI数据分析行业的在职人员
希望对自己的业务提升，了解更多可视化分析工具，对自身进行系统提升的在职数据分析小白从业人员
熟悉Office办公软件的文员、人事专员转型首选
在校希望提高技能及就业竞争力的大学生
想从事数据分析行业，获得高薪offer
构建完善的数据分析知识体系，提升业务实战能力
想要拿到大厂高薪offer,成为业务操盘手
想要往人工智能领域发展，成为AI专业数据人才
1、不同于传统的线下培训机构，我们有自己的在线学习平台，直播课上没学会，听不懂的知识点，线上可以反复的去看，只要你多花一点时间，相信一定能掌握
2、每个学员入学时，会有班主任和讲师对学员进行访谈，了解学员情况，并根据学员情况结合我们的智能化学习平台为该学员分配适合他的学习路线，个性化定制确保为您制定一款最适合你的学习计划，从而定下你正确的学习目标
3、讲师（多位）+技术顾问（助教）+班主任 多对一 VIP级服务，我们会为每一个学员建立一个单独的QQ群学习讨论群（讲师，技术顾问，学习辅导员都在里面），您的学习中遇到的任何问题，第一时间会有人响应，会有人给你解答，确保你学习过程无忧
4、结合平台的作业，课程测试、阶段测试、最终毕业考核，层层闯关式设计，只要你一路走来，确保你最终能够达到本门课程预定的目标，从而保证最终的学习效果 所以我们通过以上四点明确了你的学习目标与方向，监督且保证了你的学习过程，最终的结果自然能够得到保证，基本上不用担心学不会。
Python大数据分析
全程班：480课时，学习周期3个月
业余班：350课时，18周必修，2周选修
BI商业数据分析
全程班：150课时，学习周期1.5个月
业余班：120课时，3个月
Python大数据分析课程和BI商业数据分析课程均开设了业余班，就是针对不想脱产学习得学员设置的。
训练营，又叫基础课，也叫预科，都是一个意思。就是在正式开课前学习的基础内容。因为我们正课的学习节奏会很快，一些基础稍薄弱一些的学员刚开始学起来会有一些吃力，另外也为了不占用正课的学习时间，把一些基础的软件安装和理论知识单独提出来。故设置了2周的训练营课程。主要的目的还是为了打好学员基础。 特别说明：训练营课时是不计入正课的学习时间的
必修课（直播）+辅修课（录播）+ 企业导师穿插（周末授课），主线侧重于就业必须技术，辅线侧重于高阶晋级技术，即照顾到基础弱的学员，也照顾到基础好的学员，可以让学员在最短的时间里学到最全面最前沿最实用的数据分析技术。
1）GPT助力，可以让我们的学员轻松拥有3-5年的工作经验。
a）就业课程是基础，让你拥有1年+的技术能力
1.1、企业必备知识点
1.2、企业必备技能
b）GPT是进阶，让你拥有2年+技术能力与工作经验
2.1、获取解决问题的重要思路
2.2、获取解决问题的关键方法
2.3、获取解决问题的难点解决方案，甚至于实现代码
2.4、获取行业工作经验
2）可以利用GPT 可以实现实时答疑，充当贴身助教与私人教练，能够大幅提升我们学员的学习效率
3）利用GPT，可以轻松实现自练、自测的功能，可以让GPT充当学员的私人学习助教，增强学习效果
4）我们不仅仅教你使用GPT，更教你调教GPT的技巧与专业方法。毕业即成为掌握GPT 提示词企业“炙手可热”的专业人士
BI商业数据分析V5.0（On GPT） = V4.0+GPT专项技术课（12场，约30课，占比总课时：约15%）
Python商业大数据分析V5.0（On GPT） = V4.0+GPT专专项技术课（18场，约45课，占比总课时：约15%）
具体新增GPT课程内容见课程详情页面
