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數字化人才認證

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CDA數據分析脫產就業班

CDA數據分析脫產就業班

難度系數:

課程系列:CDA數據分析就業班

課程信息:
相關等級報考推薦:
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元

課程簡介

降低入行門檻,文商科也能學

數據分析就業班針對想從事數據方面工作的零基礎人群,致力于解決他們想從事數據分析工作,但苦于入行門檻高,有專業壁壘的種種問題,設計了專業化和系統化的學習計劃??茖W打磨課程,助學員從數據零基礎小白蛻變為數據精英。 確保學員既能學到扎實的數據分析理論知識,又能熟練掌握工具操作和業務邏輯,在項目實操下掌握業務分析流程,快速掌握各行業數據分析崗所要求掌握的基本技能。

涵蓋常用技能,培養數據素養

師資均來自學界、實務界相關領域的專家講師、企業資深分析師以及行業大牛,代表了國內數據分析培訓的專業水準,讓學員既能學到扎實的數據分析理論知識,又能具備較強的實戰動手能力。 在課程學習中以問題為導向,加強知識點的理解和應用,提高學員面對復雜問題的思考能力。并逐步培養學員的職場數據素養,能夠具備準確讀取、分析和應用數據的能力。

夯實崗位基礎,直通企業就業

漸進式的課程內容涵蓋數據分析所需工具及編程語言,重點教學常用分析技能,學完即可在多行業多場景完成數據分析工作。同時,從職場綜合能力要求出發,緊密結合就業實際需求,學習數據分析相關崗位所要求的技能。 對數據科學崗位認知程度比較淺的學員,可在職業規劃團隊老師的幫助下選擇適合學員的職業發展路線。進一步從職場綜合能力要求出發,通過經驗賦能快速提升崗位匹配度。

目標人群

  • 應屆畢業生

    · 專業冷門 面臨就業壓力的學生

    · 經驗缺乏 沒有明確規劃的學生

    · 技能缺失 職場競爭力低的學生

  • 轉行數據分析人群

    · 自學難度大 想零基礎快速入門的人員

    · 升職加薪難 想要跳槽大幅漲薪的人員

    · 行業不景氣 想進新興數據行業的人員

  • 在職提升和轉崗人群

    · 工作任務重 想提高工作效率的財務、市場等人員

    · 競爭壓力大 想突破職業瓶頸的產品、運營等人員

    · 行業挑戰多 想提升戰略思維的決策、管理等人員

  • CDA報考人群

    · 報名參加 CDA Level I 等級考試的考生

    · 報名參加 CDA Level ll 等級考試的考生

    · 報名參加 CDA Level llI 等級考試的考生

1 套課程體系 讓你勝任 6 大新興崗位

  • 業務數據分析師

    business data analyst

    薪酬范圍 ¥ 20k-30k /月

  • 數據挖掘工程師

    data mining engineer

    薪酬范圍 ¥ 30k-50k /月

  • 初級語音分析師

    junior speech analyst

    薪酬范圍 ¥ 30k-50k /月

  • 初級爬蟲工程師

    junior crawler engineer

    薪酬范圍 ¥ 20k-30k /月

  • AI視頻運營崗

    ai video operation post

    薪酬范圍 ¥ 12k-18k /月

  • 智能營銷崗

    intelligent marketing post

    薪酬范圍 ¥ 20k-30k /月

以上數據來自職友集,最新更新時間為2022年8月20日

課程案例

  • · 零售行業

    進銷存監控分析儀的搭建

    使用某零售連鎖品牌商進銷存相關數據,制作進銷存分析儀,幫助決策者了解進銷存的各維度問題,為加快進銷存流轉速度、實現利潤最大化做出貢獻。

  • · 快消品行業

    多表透視分析

    使用某快消公司真實脫敏多表數據,制作ER圖,結合業務需求,通過撰寫 SQL 查詢代碼,從多表環境中查出完整正確數據結果,回答業務問題。

  • · 電商行業

    用戶數據化運營分析

    使用某電商真實用戶交易數據,在用戶生命周期中,運用分析方法論分析不同用戶的行為特征、價值貢獻等。

  • · 交通運輸行業

    航空客戶價值分析

    某航空公司需要以客戶為中心,針對不同客戶使用不同營銷手段,目的是降低客戶流失率,降本增效,增加 ARPU 值,制定精準的市場營銷策略。

  • · 新媒體行業

    文本數據可視化分析

    使用聊天記錄文本數據,通過文本數據轉化,使用 Python 來對聊天用戶的對話頻率以及內容詞頻分析,從而獲知用戶聊天行為規律以及聊天內容偏好。

  • · 金融行業

    基于集成算法的風控建模

    通過對已有數據的挖掘幫助金融機構判斷來申請貸款的客戶是否會按時歸還貸款 。

課程大綱

第一章:課前基礎工具學習
第二章:課前業務知識學習
第三章:業務數據分析(Excel)
第四章:統計基礎
第五章:多維數據分析
第六章:推斷性統計
第七章:MySQL 數據庫
第八章:數據管理與治理
第九章:數據架構
第十章:Hive SQL
第十一章:綜合項目實戰
第十二章:Python 編程基礎
第十三章:數據清洗與可視化
第十四章:Python 自動化
第十五章:ETL 與數倉
第十六章:統計建模
第十七章:精準營銷報告
第十八章:機器學習
第十九章:機器學習大型案例
第二十章:職業路徑規劃
第二十一章:就業指導
第二十二章:選修課
了解詳情

課前基礎工具學習

主要內容

?Excel 預習視頻 ?數據庫預習視頻 ?Power BI 預習視頻

可解決的現實問題

解決 0 基礎學員數據分析工具薄弱的問題

可掌握的核心能力

提前掌握基礎數據分析工具的使用,為課程學習打好基礎

課前業務知識學習

主要內容

?業務前臺人員數據思維訓練營

可解決的現實問題

用戶畫像沒有摸清,廣告投放連本都收不回,運營流程太混亂,銷售轉化不理想

可掌握的核心能力

掌握從用戶思維做營銷增量,借助數據思維從商業頂層俯視業務生命周期,運用數據框架梳理公司整體業務模型

業務數據分析(Excel)

主要內容

?表格結構數據 ?數據驅動型業務管理 ?數據埋點 ?數據治理 ?指標的設計與應用

?可視化分析方法 ?業務分析方法 ?業務模型應用 ?業務分析報告撰寫

可解決的現實問題

解決實際工作中不會業務分析、不會撰寫業務分析報告的問題

可掌握的核心能力

1、掌握依據電商、互聯網、零售行業的數據分析場景介紹,撰寫業務分析報告的全流程

2、掌握從客戶、產品、運營、行為效果等維度出發,搭建業務指標體系,綜合使用可視化分析方法、業務分析方法。

統計基礎與數據預處理(Excel)

主要內容

?數據分析的基本概念 ?描述性統計與數據預處理 ?統計分布

可解決的現實問題

缺失值處理,冗余處理,數據標準化

可掌握的核心能力

1、掌握通過統計基礎可初步掌握數據分析的基本概念

2、掌握描述性統計的數據集成

3、掌握數據標準化和數據預處理

多維數據分析與可視化分析(Power BI)

主要內容

?表結構數據的特征與獲取 ?數據加工與使用 ?多表透視分析 ?透視分析方法 ?多維數據模型


?綜合實戰案例:

?電商綜合運營分析儀表板 ?產品進銷存追蹤監控看板 ?電商運營分析駕駛艙

?服裝行業銷售情況分析 ?地產企業盈利分析

可解決的現實問題

解決使用商業智能報表分析業務、監控業務的問題

可掌握的核心能力

1、掌握使用 Power BI 搭建可視化分析報表的全流程;

2、掌握表結構數據的獲取、加工、數倉應用、多表透視分析;

3、掌握在客戶分析、產品分析、運營分析、市場分析、銷售分析等場景下制作可視化分析報表

推斷性統計

主要內容

?參數估計 ?假設檢驗 ?AB Test ?帶檢驗的AB Test分析運營方案

可解決的現實問題

解決實際情況中根據樣本對總體特征的推斷性統計問題

可掌握的核心能力

1、掌握假設性檢驗的方法

2、掌握推斷性統計

3、掌握AB Test的分析運營方案

MySQL 數據庫

主要內容

?數據庫基本概念 ?DDL ?DML ?單表查詢 ?多表查詢 ?常用函數 ?SQL大廠面試題


?實戰案例:?電商多表查詢 ?零售業多表查詢

可解決的現實問題

解決從數據庫提取目標數據的問題,實現單表和多表查詢

可掌握的核心能力

1、掌握 MySQL 數據庫基本概念,常用函數、DDL 數據定義語言及 DML 數據操作語言

2、掌握單表查詢、多表查詢查詢方法,查詢結果排序、限制查詢等方法

3、掌握大廠 MySQL 面試題

數據管理與數據治理

主要內容

?企業決策的四個層次 ?企業數據分析能力的演進 ?企業運營和操作數據應用

?數據管理基礎知識 ? DMBOK 知識體系 ?企業數據能力建設 ?數據治理實操框架

可解決的現實問題

提高企業的運營和數據能力建設

可掌握的核心能力

1、掌握企業決策的四個層次及企業數據能力建設

2、掌握企業數據分析、企業運營和操作數據應用

3、掌握數據管理基礎知識和 DMBOK 知識體系

4、掌握數據治理實操框架

企業架構與數據架構基礎

主要內容

?數據架構的基本概念 ?數據模型介紹 ?數據建?;A ?數據建模方法 ?數據建模規范化

?數據建模案例

可解決的現實問題

學習數據架構的基本概念,模型介紹以及建模案例

可掌握的核心能力

1、掌握數據架構及數據建?;A知識

2、掌握數據建模方法及數據建模規范化

3、學習數據建模案例

Hive SQL

主要內容

?Linux 系統常用命令 ?分布式存儲與計算(Hadoop) ?Hive 架構原理及數據類型

?HiveQL 與應用

可解決的現實問題

系統安裝及部署,架構原理及應用

可掌握的核心能力

掌握 Linux 的常用命令和分布式存儲與計算,Hive 架構原理及數據類型

大型數據分析綜合項目實戰(Power BI + SQL)

主要內容

?跨國企業完整數據分析實戰案例 ?學生探索性實操制作分析報告

?項目現場專家評審與 1 V 1 指導

可解決的現實問題

綜合運用業務分析工具,解決數據運營和數據營銷問題

可掌握的核心能力

老師指導還原兩大數據分析項目全流程,綜合使用 SQL、Excel、Power BI 等工具以及業務數據分析方法,得到高價值業務數據分析報告。

Python編程基礎

主要內容

?Python 與 Anaconda 簡介 ?Python 標準數據類型 ?Python 基本語法 ?控制流 ?自定義函數

可解決的現實問題

解決海量數據處理的的編程語言基礎

可掌握的核心能力

掌握 Python 基礎編程的能力,為處理海量數據奠定基礎

Python 數據清洗與可視化

主要內容

?Numpy 數組 ?Pandas 數表 ?Pandas 數據清洗與可視化 ?Matplotlib ?Seaborn ?Pyecharts


?實戰案例:?斯德哥爾摩氣候可視化分析 ?餐飲訂單數據清洗與分析 ?文本數據分析之 QQ 聊天信息可視化分析

可解決的現實問題

解決海量數據處理的技術問題

可掌握的核心能力

系統掌握使用 Python 進行海量數據清洗以及可視化探索數據的能力。

Python + SOL、Python 自動化

主要內容

?SQL 數據接入 ?Python 連接 SQL ?Python 辦公自動化 ?實現自動風控報表

可解決的現實問題

數據庫接入與數據庫連接

可掌握的核心能力

實現辦公自動化,提高工作效率

ETL 數據接入與數倉

主要內容

?ETL 基本概念與常用工具 ?Kettle 核心概念與配置 ?Kettle 轉換 ?Kettle 作業

?ETL 連接數倉 ?ETL 實戰項目

可解決的現實問題

掌握 ETL 基本概念與常用工具,學會 ETL 連接數倉,實操 ETL 實戰項目

可掌握的核心能力

1、掌握 ETL 基本概念與常用工具

2、掌握 Kettle 核心概念、轉換

3、掌握 ETL 連接數倉,實操 ETL 實戰項目

統計建模

主要內容

?相關分析 ?線性回歸 ?邏輯回歸 ?模型評估 ?主成分分析與因子分析 ?統計模型的檢驗


?實戰案例:

?識別分析-用戶支出影響因素分析 ?用戶流失分析-員工流失預警

?因子分析-城市發展水平綜合分析

可解決的現實問題

靈活使用統計分析解決各行業的業務問題,通過策略優化和精準預測來解決運營、產品、營銷方面的問題

可掌握的核心能力

1、掌握相關分析、方差分析方法

2、掌握線性回歸、掌握邏輯回歸

3、掌握主成分分析與因子分析(數據降維)

4、掌握時間序列(ARIMA)

精準營銷數據分析報告全流程(實戰案例)

主要內容

?背景研究與現狀描述(現狀、痛點、目標、范圍) ?目標拆解與描述 ?文獻和案例分析

?數據需求整理(數據范圍、變量的定義與篩選、維度問題) ?分析方法與模型開發 ?應用分析

可解決的現實問題

營銷數據分析報告的設計與撰寫方法

可掌握的核心能力

掌握營銷數據的目標拆解與分析方法

機器學習

主要內容

?數據挖掘基礎 ?帶正則項的回歸 ?模型樹 ?聚類算法 ?關聯規則 ?協同過濾

?集成算法 ?AdaBoost ?隨機森林 ?LightGBM ?神經網絡與深入學習入門

可解決的現實問題

熟練掌握 Python 數據挖掘算法與實踐,包括統計分析、統計模型、機器學習算法、深度學習算法、文本挖掘算法

可掌握的核心能力

1、掌握數據挖掘基礎導論、決策樹及應用、關聯規則與協同過濾、特征工程、帶正則項的回歸分析等

2、掌握聚類算法、集成算法( AdaBoost、 隨機森林、 GBDT、XGBoost、LightGBM )等

3、掌握實操案例:案例1:用戶分類-保險行業用戶分類分析

案例2:產品組合策略-電信公司產品倫邦銷售策略分析

機器學習大型案例

主要內容

?大型實戰項目案例-信用評分卡

?大型實戰項目案例-金融行業反欺詐

可解決的現實問題

綜合運用機器學習知識,實操大型實戰項目案例,掌握實戰經驗及技巧

可掌握的核心能力

老師指導實操兩大機器學習大型案例全流程,綜合機器學習基礎知識及其算法,在實踐中學習可落地、易操作的數據科學思維和實戰經驗,為你進入名企做項目背書

數據分析師職業規劃課

主要內容

?職業路徑規劃 ?職場溝通力提升 ?團隊協作力培養

可解決的現實問題

解決職業規劃和職場溝通

可掌握的核心能力

就業老師協助指導,做好職業發展路徑規劃

面試技巧一對一輔導

主要內容

? 1 V 1 面試技巧指導 ?簡歷修改指導

可解決的現實問題

解決面試技巧不足、簡歷書寫不專業問題

可掌握的核心能力

專職就業老師 1 V 1 面試技巧輔導與簡歷修改指導

選修課

主要內容

?互聯網數字化運營 【 18 課時】

?何為數據產品經理? 【 1 課時】

?Python 爬蟲 【 15 課時】

?人工智能(深度學習)實戰之圖像識別 【 6 課時】

?Tableau 多維可視化分析 【 3 課時】

高標準師資團隊,課程與時俱進,不斷融入熱門技術

自2013年起,每年不定期更新

2022

課程大綱 v6.1.0 2022年9月符合 CDA Level I 標準的商業數據分析師課程

新增數據挖掘課程,涵蓋統計建模+機器學習

新增ETL內容

新增增加評分卡和反欺詐實戰案例

新增選修課增加SPSS內容

更新Python基礎增加一天時長

課程大綱 v6.0.0 2022年9月符合 CDA Level II 標準的敏捷算法就業班課程

新增ETL大量內容

新增Pipeline.工作流內容,此內容為CDA獨家

新增ML_Ops內容,此內容為CDA獨家

新增模型可解釋性專題,此內容為CDA獨家

新增CatBoost, NGBoost, 后者是現在的前沿算法

新增選修課增加SPSS內容

課程大綱 v5.2.0 2022年8月符合 CDA Level I 標準的商業數據分析師課程

更新所有課程的選修課統一設置為5門課,全部免費

更新預習課程里去掉統計學,統計學已完全改為面授

課程大綱 v5.6.0 2022年8月符合 CDA Level II 標淮的敏捷算法就業班課程

更新課表文字描述做了大大優化

更新集成學習中增加隨機森林的Spark實現

更新選修課統一設置為5門課,全部免費

課程大綱 v3.2.0 符合 CDA Level III 標準的數據科學家精英培訓課程

新增增加預訓練與 Bert 的內容,框架更換為 PyTorch

更新選修課統一設置為 5 門課,全部免費

更新Level III 深度學習改為"深度學習與 NLP 前沿技術“

課程大綱 v4.8.0符合 CDA Level II 標準的敏捷算法就業班課程

新增增加 AB test 內容

新增在正則回歸和協同過濾的課程中增加 Spark 的模型實現費

新增NLP 課程中增加 Attention、Transformer、Bert 內容

更新深度學習課程中去掉徑向基網絡,改為殘差網絡

更新授課順序調整

課程大綱 v4.2.0符合 CDA Level I 標準的商業數據分析師課程

新增推斷性統計

新增AB test 內容

更新原數據產品設計課程更換為精準營銷全流程

更新授課順序調整

2021

課程大綱 v3.6.0符合 CDA Level II 標準的敏捷算法就業班課程

新增數據治理

新增企業架構與數據架構基礎

新增商業策略分析

新增數字化最優化工作方法

新增CDA 數據分析師 App 上線

2020

課程大綱 v2.4.0符合 CDA Level III 標準的數據科學家精英培訓

新增大數據隱私、安全及立法

新增區塊鏈分析

新增項目管理

新增案例:深度學習在影像物體辨識上的應用

新增案例:深度學習在手寫數字辨識上的應用

2019

課程大綱 v1.7.0符合 CDA Level III 標準的數據科學家精英培訓

新增大數據存儲與計算

新增集群資源管理與調優

新增基于Tensorflow、Keras、Scikit-Learn、TFLearn的機器學習算法

新增感知機與神經網絡

新增課程每一個階段都有相關的作業練習與項目案例

新增學員分組合作

更新畢業答辯涉及大型商業項目

2019

課程大綱 v3.4.0符合 CDA Level I 標準的商業數據分析師課程

新增好學 AI

新增Mahout

新增Hbase

更新機器學習

2018

課程大綱 v2.7.0符合 CDA Level I 標準的周末班課程

新增語音分析

新增財務數據分析

新增Hive 工具操作

新增Power BI 數據可視化分析

更新大數據實驗室在線編程環境 v2.0,實驗室涵蓋 SQL、Spark、R 語言、Python 等語言操作工具

2017

課程大綱 v2.3.0符合 CDA 標準的 A+ 課程

新增數學基礎

新增關系型數據庫

新增非關系型數據庫

新增機器學習

新增深度學習 TensorFlow

新增文本分析

新增圖像識別

新增語音分析

新增對抗生成網絡智能問答系統

新增CDA 數據分析師網校上線

2016

課程大綱 v3.9.0符合 CDA Level II 標準的大數據課程

新增大數據平臺分析工具 Spark

新增可視化工具 Tableau 及報告撰寫

新增Scala 開發

新增MapReduce工作原理

2015

課程大綱 v2.4.0符合 CDA Level II 標準的大數據課程

新增大數據實驗室 v1.0

新增Hadoop 2.X 集群部署

新增大數據倉庫 HiveQL

新增Pyspark 應用

2015

課程大綱 v1.2.0符合 CDA 標準的就業班課程

新增Excel 數據處理技巧

新增Power BI

新增數理統計

新增Python 編程基礎

新增Numpy 基礎

新增Pandas 應用

新增Python 推薦系統

新增Tableau

2014

課程大綱 v1.5.0符合 CDA Level II 標準的課程

新增數據預處理

新增Python 大數據工程師

2013

課程大綱 v1.1.0符合 CDA Level I 標準的周末班課程

新增課程包括 Excel、SQL、SPSS、 R 語言、SAS 等軟件應用

新增統計基礎、業務數據分析

新增R 數據可視化

環境配置

英偉達 A100-80G 頂配 GPU支撐的CDA大數據實驗室

CDA 大數據實驗室采用全球領先的英偉達 A100-80G 內存的 GPU,在深度學習如 BERT 模型推理上相當于 200 多個 CPU,對于具有龐大數據表的超大型模型(例如深度學習推薦模型 [DLRM]),A100-80G 可提供高達 2TB 的統一顯存。在 AI 和部分 HPC 應用主要使用的張量運算中,提供每秒 312 萬億次的數據處理能力,結合 CDA 在人工智能和語音數據分析方面的技術研發,可以處理超大型模型和數據集

數據科學學習路徑設計:186個實驗
數據科學教學視頻:53門課程,1000+小時視頻課程
數據中心強大數據集:8大分類,200多個脫敏數據集
兼容主流數據分析工具:python、spark、R、SQL

精準制定實施方案,快速解決工作難題

  • 1、項目立項
    確定項目內容
    需求目標調研
  • 2、需求溝通
    需求分析
    需求拆解
    需求確立
  • 3、項目實施
    數據來源
    數據獲取
    數據加工處理
    數據邏輯展現
  • 4、項目交付
    數據清洗
    數據分析
    數據建模
    數據驗證
    指標分析規則
    結果展現

"保姆式"教學服務,督學答疑,為您的學習保駕護航

四大智能學習系統 高效輔助學習全程

  • 沉浸式人工智能學習平臺

    智能推薦學習方案,實現因材施教

  • 便攜式考證面試刷題神器

    無需搭建編程環境,直接上手練習

  • 一站式數據分析學習平臺

    不同科目海量題庫,反復鞏固知識

  • 保姆式數據內容回答社區

    垂直數據問答社區,真人老師應答

三大智能系統,真實數據體驗,助力職業發展

SCRM 系統讓數據價值更精準

機器人外呼系統讓銷售回訪更便捷

智能營銷系統讓客戶成交更輕松

與智者同行 與高人為伍 讓大咖成為你的私人智庫

  • 常國珍

    ? 北京大學會計學博士,CDA 數據科學研究院執行院長,中國 大數據產業生態聯盟專家委員會委員
    ? 曾任畢馬威咨詢大數據總監。北京語言大學金融碩校外導師, 中國社會科學院大學等多所院校外聘講師
    ? 具有18 年數據挖掘、精益數據治理、數據規劃咨詢顧問經 驗。企業客戶標簽體系、信用風險、反欺詐和反洗錢算法專家。 協助企業運用數據智能工具優化業務流程,逐步積累數據資產 取得數字化競爭優勢
    ? 著有《金融商業數據分析與應用》 系列叢書、《Python 數據 科學:技術詳解與商業實踐》、《用商業案例學 R 語言數據挖 掘》、《胸有成竹:數據分析的 SASEG 進階》等多本著作
  • 李奇

    ? 微軟MVP(最有價值專家)
    ? 電子表格應用大會主席,曾任 IBM 銷售管理團隊數據分析項目負責人,德勤數據分析團隊高級咨詢顧問
    ? 有豐富的數據分析線上及線下培訓經驗, 專精于企業業務數 據分析、制定及實施商業智能業務解決方案、SQL、Excel Power BI 等工具相關數據分析課程培訓等
    ? 從事數據分析相關領域教育工作多年,有非常豐富的線下及線上培訓經驗。其中線下培訓過 1000 次,線上+線下培訓總人數超 50萬人
  • 張志綺

    ? 德勤數據分析團隊高級咨詢顧問,涉及快消、通信、互聯網餐飲、銀行等多個領域的咨詢項目
    ? 復星集團投資盡調團隊高級數據分析師,涉及短視頻、電商、 數據平臺等多個領域的投資盡調項目
    ? 創業公司數據科學家,涉及快消、品牌商領域的數據建模項目,如智能定價、精準推薦、選品等
    ? 專精于企業業務數據分析、數據可視化、制定及實施商業智能業務解決方案、SQL、Excel相關數據分析課程培訓等,培訓次數超過 700 次,培訓人數超過 30萬人
  • 丁亞軍

    ? 南京上度咨詢數據分析總監,經管之家論壇SAS、SPSS 版版主
    ? CDA 數據科學研究院研講師和SAS、SPSS 軟件講師,研究方向為“統計軟件與數據分析”、“市場調查分析”、“數據挖掘咨詢”,IBM SPSS-China/SAS-Taiwan 顧問
    ? 著有《統計分析:從小數據到大數據》 一書,以業務視角的統計思維,從小數據到大數據,厘清數據分析的技術脈絡,并深入解讀了統計算法和機器學習
  • 徐楊

    ? Glasgow 大學計量經濟學研究生畢業,曾就職中國社科院、中國銀行,長期從事算法研發工作
    ? 師從 Hisayuki Yoshimoto,主攻空間計量方向,對各種回歸模型和聯立方程模型有深入研究
    ? 博士研究課題為神經網絡的空問矩陣工具變量參數識別
  • 柯家媛

    ? CDA 數據科學研究院講師,工信部認證高級數據分析師
    ? 曾就職于跨境電商,負責 CRM 用戶分析系統數據挖掘預處理, 擅長數據分析工具包括 Excel,Tableau,SQL 等
    ? 河南大學、河南科技大學、嘉應大學等高校實訓講師,主要負責數據庫課程研發與授課,所教授課程收到學員一致好評

幾乎所有行業
都稀缺獨擋一面的CDA數據分析師?人才

在招聘市場上,越來越多的企業要求持CDA數據分析師?證書

“CDA數據分析師認證”是一套科學化,專業化,國際化的人才考核標準,共分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三個等級,涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等,涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資等。該標準符合當今全球數據科學技術潮流,可以為各行業企業和機構提供數據人才參照標準。
  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

    面向范圍

    ? 零基礎就業轉行者、應屆畢業生

    ? 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者

    ? 企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者

    考試大綱 >>考試報名 >>
  • CDA LEVEL II

    企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能

    面向范圍

    ? 產品、運營等業務部門與研發、中臺、技術類部門數據分析相關崗位在職者

    ? 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人

    考試大綱 >>考試報名 >>
  • CDA LEVEL III

    企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術

    面向范圍

    ? 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者

    ? 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等

    考試大綱 >>考試報名 >>

CDA認證LEVEL I對于考生的學歷、專業、技能等沒有限制性報考條件,在與全球計算機化考試服務商 Pearson VUE達成深度合作后LEVEL I更是隨報隨考機制。 查看CDA認證報考流程 >>

  • 吸納為CDA Institute、CDA數據分 析師俱樂部會員,活動中具有優先報 名參與權
  • 可優先獲得CDA內部就業及職業發屐推薦
  • 免費參與CDAS行業峰會等各項活動,CDA持證人享受特權位置
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