1、教育培训行业前景分析
目前素质教育发展至快速成长阶段
中国的素质教育行业从1993年萌芽，出现国有素质教育机构，公立学校展开音乐、美术和手工等课程;自2003年开始，素质教育进入摸索生存阶段，政府支持素质教育综合评价纳入升学制度，正是在这个阶段，素质教育机构开始进行商业化运作。2013年开始至今，升学制度细化利好政策落地，行业线上及直播技术开始发展。
素质教育市场占教育培训行业比重最大
2020年，中国教育培训行业市场规模整体达到20560亿元。其中素质教育所占比重最高，2020年素质教育整体营收达到4523亿元，占整体教育行业市场规模的22%;其次是职业培训，实现营业收入3701亿元，占2020年教育培训行业的18%。综合来看，素质教育是中国教育培训行业发展的重要领域。
值得注意的是，“双减”政策对于K12学科教育算是毁灭打击，预计2021年教育培训整体市场将下滑至1.81万亿，K12学科培训市场出现较大程度的萎缩。
德智体美是目前素质教育发展大方向
2017-2020年中国素质教育细分领域的比重变化中，艺术教育和语言能力占比均先下降后上升，STEAM教育和数学思维的比重均大幅上升;相应地，体育户外及其他的比重出现大幅下降。这与“双减”政策紧密相关。“双减”政策规定主要集中在K12阶段的学科类培训，以K12教培为主要业务的机构面临转型。而素质类培训机构受影响较小，艺体教育等培训机构仍可正常开展业务。综合来看，受到国家“双减”政策的的影响，素质教育培训行业正在朝着德智体美方面快速发展。
教培机构向着素质教育方向转型
目前，受到政策影响的教育培训机构试图向素质教育转型，2021年7月28日，猿辅导上线STEAM产品“南瓜科学”，新东方、好未来等头部教育机构积极布局素质教育业务。行业内主要参与者转型发展素质教育，主要落脚STEAM教育、艺术教育和语言能力;素质教育行业的多样性发展得到重视和强化。
大力发展素质教育已经成为社会共识
2015-2019年，我国素质教育市场规模从2642亿元增长到5286亿元，年均复合增长率为19%，素质教育市场规模波动上升。2020年新冠疫情对素质教育短期造成了一定影响，但我国素质教育的需求将持续存在，在学科教育强监管、素质教育大获支持的大背景下，素质教育需求和供给有望迎来新增长。综合来看，发展素质教育已经成为社会共识。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国教育培训行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
2、昌平电脑培训分享可视化数据分析如何推动行业发展
随着互联网的不断发展，数据化分析成为了企业进行用户精准营销的主要方法。今天，我们就一起来了解一下，在大数据互联网环境下的可视化数据营销都是如何带动行业发展的。
从二十一世纪初至今的十多年时间是中国互联网的鼎盛时期，在这期间，互联网流量为大数据产业提供了入口和资源，促进了中国大数据产业的崛起。
在大数据的生态产业链中，我们常说的数据可视化在商用领域与BI重叠，即BI的数据呈现阶段需要可视化，它主要用于取代企业内部过去的Excel+PPT的数据展现形式。
目前国内做可视化的企业有很多，但技术侧重点不同，如百度的Echarts是一个开源的可视化工具，技术重在前端，可直接为开发者使用，但不提供专业的服务，而阿里数加DataV、数字冰雹和DataHunter等都是做数据可视化大屏的，能提供专业的商业产品和服务。
根据DT大数据产业创新研究院(DTiii)发布的《2017版中国大数据产业地图》显示，2017年中国的大数据企业超过1500家，在细分领域中，提供可视化服务或BI的企业超过50家，大多数都是中小创业型企业，营业收入大多数在几百万以内。
在数据可视化企业DataHunterA轮融资发布会上，DT大数据产业创新研究院院长陈新河表示中国的大数据投资的鼎盛时期在2014~2015年，那时候出现了大量的创业企业，但很多大数据的企业因为没有业绩而破产，近两年，大数据在资本市场上遇冷，投资方主要看产品的潜力，看它是能解决一个办公室还是一个企业的问题。对此，银泰资本的LouisLu表示，投资方在大数据方面更多的是考虑大数据产品在终端方面的实践能力、迭代速度与执行力。DataHunterCTO马珂认为未来的数据可视化应该重视易用性，这样产品的使用门槛就会降低，如果能像Excel一样人手一份，就能将市场潜力充分发挥出来，那么，数据可视化的价值将不可限量。
不管是从《中国制造2050》还是现代企业信息化发展与数据化管理来看，数据可视化的前景都不容小觑，未来的数据可视化将主要在BI领域发力，具体到金融、零售、餐饮等行业，昌平电脑培训认为，企业若想将其数据可视化的应用成为热点，先要将信息化的基础设施搭建好，然后再从技术和迭代速度上发力。
3、想问下数据分析师培训靠谱么？职业前景如何？
希望回答的大神，能够公正、专业的回答
4、数据分析师有什么发展前景
从行业背景上看，大数据作为现在最热门的行业之一，最常见的职位可以大概的分两个类型：
1、数据开发方向
偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
2、分析方向
偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求较低。
有一部分人在没有建立分析思维，没有一定的项目经验的时候，可能只能做数据运营的工作，大表哥大表姐居多，数据运营和数据分析师的区别还是挺大的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理，数据查询和一些统计类的工作等，而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作，还需要懂业务，能够把商业知识和数据结合起来，能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，帮企业解决问题。
那么现在企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。
如果做一个对比的话，最火的高薪职业非程序员莫属了吧，但是看就业前景的话，首先底层程序员工资低，竞争大，竞争从学校的时候就已经开始了，然后到了一定的年龄就危机了，这也是公认的。但是数据分析师却不一样，年龄越大项目经验越丰富，也就侧面作证分析的结果越靠谱，所以做数据分析师不管是从行业发展前景，还是从薪资，都是很有前景的职业。
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