数据分析师培训总体上是靠谱的，以下是几个关键点，可以帮助你评估数据分析师培训的质量：

课程内容 ：优秀的数据分析师培训课程应包含统计学、数据挖掘、机器学习等核心领域，并且涵盖从基础到高级的数据分析技能。课程还应结合理论知识和实际案例，提供实践机会。

师资力量 ：讲师通常具有数据分析行业经验，能提供实际指导。讲师可能包括大学教授、业内资深分析师或大数据公司技术专家。

就业服务 ：提供就业指导、简历修改和面试技巧培训，与企业合作，提供实习或工作机会。

学习环境 ：培训班通常有全程老师陪伴，提供监督、管理和经验赋能。

学员评价 ：可以参考其他学员的评价和反馈，了解培训效果。

课程更新 ：确保课程内容紧跟行业发展和技术进步，定期更新教材以包含最新的工具和技术。

实践机会 ：优秀的培训机构会提供大量的实际项目练习，让学生能够将理论应用于现实问题中。

行业洞察 ：了解不同行业中数据分析师的工作方式和挑战，可以帮助你明确自己的职业发展方向。优秀的课程会邀请行业专家分享经验，或者提供相关的案例研究材料。

软技能培养 ：除了专业技能外，良好的沟通能力、团队协作精神和批判性思维同样重要。这些软技能对于在职场上取得成功至关重要。

价格合理性 ：不要仅仅基于费用高低做决定，而是要综合评估所获得的价值，比如课程质量、附加服务等因素。

透明度 ：学费结构应该清晰明了，没有隐藏费用；同时也要注意是否有分期付款或其他灵活支付方式可供选择。

硬件设施与软件环境 ：如果涉及到线下授课，则需要考察其实验室设备是否先进齐全。对于远程教育来说，稳定的视频会议系统、互动性强的学习管理系统也是重要因素之一。

综合以上几点，选择数据分析师培训时，建议仔细评估课程内容、师资力量、就业服务、学习环境等多个方面，以确保获得高质量的教育和培训。同时，可以通过试听课程、查看学员评价和反馈等方式，进一步了解培训机构的口碑和效果。