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數字化人才認證

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數據成才一對一,教官督學手把手

數據成才一對一,教官督學手把手

聚集品牌全力,培養數據人才? 數字化人才訓練營

難度系數:

課程系列:數據成才一對一,教官督學手把手

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

    數據成才一對一,教官督學手把手:

    課程優勢


    + 匯聚全球數據精英:數據行業佼佼者,精通數據能力;一對一指定學習方案:因材施教,1位學生一套專屬學習方法
    + 隨時隨地預約體驗:隨時隨地想學就學,時間地點隨你定;輔導過程精彩回顧:學習內容時刻記錄,回顧課堂重點知識
    + 海量千萬級學習題庫:分難度梯度式練習,鞏固基礎數據能力
    + 真人在線or現場教學,輕松解決學生困擾,在家就能學數據分析技能

    培養職場數據素養,直通企業就業


    +對數據科學崗位認知程度比較淺的學員,可在CDA職業規劃團隊老師的幫助下選擇適合學員職業發展路線。

    數智賦能,技術精進


    +在這里,你可以學到前沿且實用的技術,挖掘數據的魅力。
    +聚焦策略分析技術及企業常用的分類、NLP、深度學習、特征工程等數據算法,只教實用干貨,以專精技術能力提升業務效果與效率。

    七大工具應用


    +七大數據分析工具Excel、Power BI、Python、SQL數據庫、Hive SQL、Linux系統、Tableau等,并根據輸出的結果分析業務需求,為進行合理、有效的策略優化提供數據支撐。

    案例實戰


    +課程涉及大量企業項目案例:精準營銷預測、營銷策略優化、客戶行為分析、風險管理、客戶管理、智能推薦、情感分析、反欺詐等,加持實戰經驗,為你進入名企做項目背書。
  • WHY 學習目標

    熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數據分析軟件
    熟練掌握數據清洗,可以完成缺失值填補、異常值處理等
    精通數據可視化,制作可視化分析報表
    可以獨立撰寫業務分析報告
    SQL數據庫應用基礎
    大型數據分析綜合項目現場實戰
    掌握數據分析在各行業的應用場景
    掌握業務數據分析模型與分析方法
    熟練掌握數據挖掘全流程的Python實操,包括數據清洗算法、特征工程、數據建模、數據治理、數據可視化等
    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
    靈活使用數據挖掘算法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
  • WHO 學習對象和基礎

    零基礎學生、轉行人士,低門檻無憂就業
    基礎薄弱數據類崗位從業者,系統提升專業技能
    產品、運營、營銷、財務等業務部門在職者,提升數字化工作效率
    研發、中臺、技術類部門在職者,數字化賦能支持業務發展
    企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者,把握數字化轉型方案及流程
    有一定數學或統計、計算機基礎與數據分析業務經驗,希望脫產學習后轉崗到數據挖掘崗者
    希望提升數據挖掘技術的在職提升者
    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
    產品、運營、營銷、管理、咨詢相關崗位從業者,希望增加數據分析技能與思維
    參加CDA等級認證考試LEVEL Ⅰ、 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生

1預科學習

1-1Excel預習
1-2數據庫預習
1-3Power BI預習
1-4統計學預習

2數據分析概述

2-1數據分析分類
2-2數據分析目的及意義
2-3數據分析方法與流程
2-4數據分析角色與職責
2-5數據分析師職業道德與行為準則

3業務分析方法與業務分析報告

3-1表格結構數據特征
3-2表格結構數據獲取方法
3-3表格結構數據引用、查詢與計算方法
3-4數據驅動型業務管理(數據埋點、數據治理、數據應用等)
3-5指標的應用 - 搭建營銷運營指標體系
3-6財務指標的分析與應用
3-7業務場景指標 - 多場景業務場景指標應用精講(運營、客戶、商品、活動等)
3-8指標的設計 - 多場景指標設計、使用及分析案例(績效、運營、銷售等)
3-9業務指標綜合分析案例 - 互聯網運營業務指標綜合分析案例
3-10可視化分析方法
3-11業務分析方法應用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-12業務模型應用 - 價值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
3-13撰寫業務分析報告方法
3-14電商、互聯網、零售行業的數據分析場景介紹
3-15客戶分析 - 電商客戶維度綜合分析案例(用戶生命周期、用戶特征、用戶行為分析)
3-16產品分析 - 電商產品維度綜合分析案例(商品畫像、商品標簽、商品定位策略分析)
3-17運營分析 - 互聯網運營業務綜合分析案例(運營效果分析、電商漏斗模型分析應用)
3-18行為效果分析 - 電商運營活動效果評估分析案例(A/B測試、行為效果評估)
3-19市場分析 - 汽車行業市場分析案例(市場分析報告撰寫方法)
3-20財務分析 - 地產行業資產負債情況分析報告(償債能力及營運能力分析評估)

4統計分析基礎

4-1統計學概述
4-2數據的概括性度量
4-3統計分布
4-4參數估計
4-5假設檢驗
4-6相關分析

5多維數據分析與可視化分析

5-1表結構數據特征
5-2表結構數據獲取
5-3表結構數據加工與使用
5-4ETL及數據倉庫應用
5-5多表透視分析邏輯
5-6多維數據模型
5-7透視分析方法
5-8多表透視分析應用案例 -- 多維透視分析應用案例
5-9客戶分析 - 電商客戶運營分析儀表板(潛在客戶挖掘、電商運營效果監控、運營指標分析應用)
5-10產品分析 - 產品進銷存追蹤監控看板(進銷存業務流程分析與監控)
5-11運營分析 - 電商運營分析駕駛艙(電商獲客分析、營銷漏斗模型監控分析)
5-12銷售分析 - 服裝行業銷售情況分析(銷售情況監控看板制作方法)
5-13財務分析 - 地產企業盈利分析(企業利潤結構構成及盈利能力分析看板)
5-14綜合實戰案例 - 電商綜合運營分析儀表板(流量、轉化、客單相關指標分析監控)

6SQL數據庫應用基礎數據庫基本概念

6-1數據定義語言
6-2DML數據操作語言
6-3單表查詢
6-4多表查詢
6-5函數

7SQL大廠面試直通車

7-1SQL大廠面試題突擊訓練
7-2查詢應用案例1 -- 電商多表查詢案例
7-3查詢應用案例2 -- 零售業多表查詢案例

8大型數據分析綜合項目現場實戰

8-1跨國企業完整數據分析實戰案例
8-2學生現場探索性實操
8-3項目現場專家評審與1V1指導

9Python編程基礎

9-1Python基礎知識
9-2Python標準數據類型
9-3控制流語句
9-4自定義函數

10Python數據清洗與可視化

10-1Numpy數組分析
10-2Pandas數表分析
10-3Pandas數據清洗與可視化
10-4Python數據可視化包-Matplotlib介紹
10-5Python數據可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制

11Python數據分析案例

11-1斯德哥爾摩氣候可視化分析
11-2餐飲訂單數據清洗與分析
11-3文本數據分析之QQ聊天信息可視化分析

12Python統計分析

12-1回歸分析
12-2模型的診斷與調優
12-3用戶行為顯著影響因素分析案例
12-4用戶復購預測分析案例

13數據分析師職業規劃課

13-1職業規劃
13-2職場溝通力
13-3團隊協作力培養

14面試技巧一對一輔導

14-11V1面試技巧指導與簡歷修改

15預習課(錄播)——數據庫

15-1數據庫基本概念
15-2DDL數據定義語言
15-3DML數據操作語言
15-4單表查詢
15-5多表查詢
15-6Python連接SQL

16預習課(錄播)——Python編程基礎

16-1Python標準數據類型
16-2控制流語句
16-3自定義函數
16-4異常和錯誤
16-5類與面向對象編程
16-6Numpy數組操作

17預習課(錄播)——數學與統計學基礎

17-1線性代數
17-2微積分
17-3描述性統計
17-4參數估計
17-5假設檢驗
17-6相關分析
17-7卡方分析
17-8一元線性回歸理論推導
17-9多元線性回歸理論推導

18數據策略分析第1周

18-1用Python做數據分析,必會的庫Pandas
18-2用Pandas做數據清洗與數據探索
18-3Python數據可視化庫(Matplotlib,Seaborn)
18-4教育行業分析-學校學科教育可視化案例
18-5分析基礎-數據分析的概念、過程、能力
18-6統計分析可視化
18-7企業經營分析-指標體系

19數據策略分析第2周

19-1數據庫MySQL實戰應用
19-2Python連接SQL數據庫
19-3零售電商多表分析案例
19-4統計分析(相關分析,方差分析)
19-5線性回歸(建立模型和模型檢驗)
19-6經營問題識別-用戶行為影響因素分析案例
19-7旅游行業分析-旅游線路之黃金周分析案例

20數據策略分析第3周

20-1邏輯回歸(模型的建立與估計,模型評估)
20-2分類與回歸的結合
20-3信息壓縮-主成分分析與因子分析(數據降維)
20-4用戶流失分析-員工流失預警案例
20-5特征分析-區域經濟因子分析
20-6客群分析-標簽體系與與用戶畫像
20-7應用用戶畫像-美國某企業用戶畫像實戰案例

21數據策略分析第4周

21-1時間序列分析(ARIMA算法)
21-2帶滯后項的線性回歸
21-3銷售額預測-線上平臺銷售額預測實戰案例
21-4數據采集處理方法(數據采集,數據錄入,數據預處理)
21-5數據管理(數據分類,數據建模,數據倉庫和ETL)
21-6產品目標人群分析-市場數據的應用案例

22數據策略分析第5周

22-1層次聚類
22-2Kmeans聚類
22-3聚類分析評價方法-決策樹應用
22-4用戶分群-零售行業運營案例
22-5數字化工作方法
22-6運籌優化方法(線性規劃與二次優化,基于業務流程的優化)
22-7數字化運營綜合案例-某機構營銷響應概率預測與風險預測案例

23數據策略分析第6周

23-1數據接入(接入策略,調度工具,實時數據接入方法)(附加內容)
23-2大數據平臺技術架構與應用(分布式存儲與計算,支持數據分析,大數據架構)(附加內容)
23-3數據挖掘導論
23-4KNN
23-5貝葉斯

24機器學習進階第7周

24-1帶正則項的回歸分析
24-2支持向量機(SVM)
24-3決策樹(ID3, C4.5, CART)
24-4決策樹的模型調優
24-5生存分析-病馬死亡預測案例
24-6用戶分類-保險行業用戶分類分析

25機器學習進階第8周

25-1集成與提升方法(AdaBoost, 隨機森林, GBDT, XGBoost, LightGBM)
25-2聚類分析進階(密度聚類,譜聚類)
25-3異常識別(孤立森林,局部異常因子)
25-4交易反欺詐-異常交易識別案例

26機器學習進階第9周

26-1關聯規則(關聯規則的概念,評估指標,Apriori算法)
26-2協同過濾
26-3產品組合策略-電信公司產品捆綁銷售策略分析案例
26-4數據處理的前沿方法:特征工程概要
26-5特征工程(特征的建構、選擇、轉換、學習)
26-6深度神經網絡(BP神經網絡概述,架構)
26-7感知機及感知機的極限

27機器學習進階第10周

27-1文本分析(分詞與詞性標注,文本特征處理,關鍵詞抽取、文本分類與聚類方法)
27-2文本與用戶情緒分析-新聞文本分析案例

28機器學習進階第11周

28-1徑向基網絡
28-2卷積神經網絡
28-3循環神經網絡
28-4圖像分析-手寫數字自動識別
28-5自然語言處理-用戶情緒自動識別
28-6實戰項目-金融行業反欺詐

29機器學習進階第12周

29-1實戰項目-行業文本分析
29-2實戰項目-信用評分卡

30畢業周

30-1畢業答辯

31選修課

31-1互聯網數字化運營【18課時】
31-2何為數據產品經理?【1課時】
31-3Python爬蟲【15課時】
31-4Python辦公自動化【10課時】
31-5人工智能(深度學習)實戰之圖像識別【6課時】
31-6采銷、物流與供應鏈數據分析應用實戰【10課時】 (需額外付費)

硬核服務

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調整為課程持續期間答疑,包括中途休息時間;同時,每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調整為“朝九晚九”,全面覆蓋同學晚自習時間。
  • 一對一督學

    每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導,詢問同學學習狀態、解決學員學習問題;同時,針對每個模塊測試結果后10%的學員進行額外輔導,以確保學員能夠跟上學習進度。
  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學普遍反應的問題,助教將進行每周1-2次的晚自習串講,串講時常為2小時左右,且相關內容需要重新制作、有別于課程內容,幫助同學攻克重難點知識。
  • 有問必答

    助教線上服務要求有問必答,并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下,調整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式,以確??焖?、高質量的解決線上提問。
  • 出勤率和進度監督

    在課程持續期間,助教還需實時統計學員出勤情況,監督課堂紀律,跟進學習進度。除正常答疑外,服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引,從而營造積極學習氛圍。
  • 作業與測試

    在遠程授課期間,每個課程會安排相關課后作業,確保同學課下能夠進行適當練習,提升同學實時參與感、保證當日學習效果。除了作業,服務團隊還會組織學員進行階段性測試,以考試性質為主,主要考察學員對本階段知識掌握程度。

來自業界的數據領袖團隊

  • 徐楊老師

    英國Glasgow大學計量經濟學畢業,師從Hisayuki?Yoshimoto。主攻計量模型與算法,研究方向為復雜數據空間的模型參數識別與檢驗問題,對各種回歸模型和機器學習模型有深入研究。曾就職于中國銀行,中國社科院,長期從事算法研發工作,參與過多個大型經濟數據分析項目。
  • 曹鑫

    曹鑫,CDA 數據分析師人才教育品牌聯合創始人,《Python Tutorial for Humans》活動發起者。2015年從事數據分析教育以來,累計參加現場培訓30多期、四次參加CDAS數據分析師峰會并發表主題演講,倡導用數據學 Python,幫助更多新人掌握數據分析技能。
  • 常國珍老師

    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。著有《金融商業數據分析與應用》系列叢書、《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。
  • 李御璽

    國立臺灣大學資訊工程博士 銘傳大學大數據研究中心主任 中華數據挖掘協會理事,廈門大學數據挖掘中心顧問,中國人民大學數據挖掘中心顧問,IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顧問
  • 丁亞軍老師

    南京上度咨詢數據分析總監 經管之家論壇SAS、SPSS 版版主 CDA 數據分析研究院研究員和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
  • 柯家媛

    CDA 專職講師,人大碩士,5年安防數據分析和處理經驗,曾就職于跨境電商外企,負責CRM 處理, 擅長的技術包括Excel,Tableau,SQL,R。目前任職CDA 數據分析研究院SQL 講師,負責數據庫課程研發與授課。
  • 張志綺

    德勤高級咨詢顧問/創業公司數據科學家 經驗涉及快消、通信、互聯網餐飲、銀行等多個領域的咨詢項目; 涉及短視頻、電商、數據平臺等多個領域的投資盡調項目; 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。
  • 李奇

    奇意咨詢創始人,微軟Excel MVP(Excel最有價值專家),電子表格應用大會主席,經管之家資深簽約講師,擁有豐富的企業咨詢服務及數據分析線上及線下培訓經驗, 曾任IBM銷售管理團隊數據分析項目組長及德勤數據分析團隊高級咨詢顧問,主持過多個大型企業數據分析及管理咨詢項目,助力多家企業提高業務決策力及數據生產力。線下、線上培訓經驗超800次、培訓人數超30萬人

幾乎所有行業

都稀缺獨當一面的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

GROWN

開啟數據科學家成長之路

考核通過后,可獲得CDA數據分析師中英文雙證書,其中中文證書由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制,英文證書由CDA INSTITUTE 認證。
“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

    崗位去向

    商業(業務)分析師初級數據分析師
    (數據)產品運營(數字)市場營銷
    數據專員...

  • 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、營銷等業務部門與研發、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

    崗位去向

    數據分析師(數據)產品運營經理
    (數字)營銷經理風控建模分析師
    量化策略分析師數據治理(質量)...

  • 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

    崗位去向

    高級數據分析師機器學習工程師
    算法工程師數據科學家
    首席數據官...

EXAM

CDA認證報考開放化

CDA認證LEVELⅠ 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LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數據分析師標準由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制,國際范圍內的數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定并于每年更新,逐步推動數據人才標準的行業共識。
  • 專業性speciality
    CDA認證是根據數據科學專業崗位設立的科學化,專業化,國際化的人才考核標準??荚嚺c國際知名考試服務機構Pearson VUE合作,隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格,更具含金量。
  • 權益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份,可在CDA認證考試中心查詢,證書確保唯一性與防偽性,持證人還可獲得電子徽章,加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次,保證持證人的實力與權益。

RIGHTS

CDA持證人的權益

  • 會員資格

    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

  • 職業發展

    可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業峰會等各項活動,CDA持證人享受特權位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數據分析教學、研發等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學院1個月黃金會員,內含國外前沿數據科學學習等海量資源

  • 免費資源

    經管之家論壇學習資源、優秀文獻資料免費下載權

  • Q:為什么課程費用這么高

    A:根據課程安排,制定+ 一對一指定學習方案:因材施教,1位學生一套專屬學習方法,+ 真人在線or現場教學,輕松解決學生困擾,不會的代碼,不會的模型隨時可以預約老師解決
  • Q:上課形式是怎么樣的?

    A:根據疫情情況,CDA數據分析就業班采取面授與遠程直播授課的形式,足不出戶即可學習到優質課程。線上直播 + 錄播視頻 + 線上答疑,充分保障同學們的學習效果。
  • Q:如果學不會怎么辦?

    A:首先,我們的課程是根據多年的教學研究研發的,如果學不會,授課老師會和學生面談,發現問題所在,并讓老師給出學習建議,查缺補漏,可以再跟著免費學一期。目前咱們還沒有出現過這樣的情況,對于學員來講都是想盡快掌握技術能夠運用到工作中。
  • Q:培訓后負責就業嗎?

    A:我們課程設計就是以就業為導向。安排專職就業老師,從就業指導、面試模擬、畢業答辯會等全方面的就業服務和就業推薦。
  • Q:上課時間是怎么安排的?

    A:每天上課時間:9:30-12:00,13:30-17:00,晚自習時間:18:30-20:30,每周上課5天左右。周末班為每周末上課。
  • Q:學完之后可以從事哪些工作?

    A:學完課程之后,可以在互聯網、信息技術與服務、金融、管理咨詢、通信、銀行、制藥、汽車、零售、電商等行業從事商業數據分析師、商業策略分析師、戰略咨詢顧問、高級數據產品經理、高級數據運營經理、高級數字化營銷經理等崗位工作。
  • Q:完成課程后,可以獲得證書嗎?

    A:參加課程學員學完后報考CDA LEVEL II 、LEVEL Ⅲ等級考試,通過CDA認證考試者可獲得CDA數據分析師中英文認證證書,同時可自愿申請工信部《數據分析師證書》。

OK