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广州CDA数据分析师培训学校 |
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认证
CDA数据分析师认证
放心：经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书，行业人才认证，已获得IBM大数据大学，电信，苏宁，德勤，猎聘，CDMS等企业的认可。
专业：CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、化的人才标准。全国统考、命题、评分公平、流程严格，更具含金量。
权益：持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA查询，确保性与防伪性。证书三年审核一次，增加持证人的实力与权益。
课程介绍
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI、Python等数据分析软件；
熟练掌握数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等；
精通数据可视化，例如箱线图、动态图等；
掌握数理统计基本理论知识；
精通聚类、回归、因子分析等算法；
熟悉各类数据挖掘算法；
掌握数据分析在各行业的应用场景；
可以独立完成数据建模；
可以独立完成数据报告撰写；
学会团队协作，分工完成大型项目。
在校高年级学生、转行欲从业人士；
在职数据分析师；
对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士；
学习前较好具备大学数学和概率统计基础。
服务升级
主讲老师
数据分析研究院经验丰富讲师
CDA数据分析研究院Python系列课程经验丰富讲师，CDA数据分析研究院课程研发成员，经管之家SPSS栏目撰稿人，参与编写《SPSS Modeler+Weak数据挖掘从入门到实战》。
南京上度咨询数据分析总监
现任职于南京上度市场咨询有限公司，人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问，SAS、SPSS 软件讲师、学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 宏观经济预测、城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效。
北京大学管理科学与工程硕士
现就职于北京电信规划设计院，从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
杭州沐垚科技有限公司创始人兼
5年电商从业经验，4年数据挖掘实战经验；专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习，服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。
农业大学 博士
副教授，CDA数据分析研究院讲师，具有深厚的数理统计与应用专业背景，近十年的数据挖掘与人工智能算法实践经验，承担或参与完成多项数据挖掘分析相关项目。
电子表格应用大会
曾在IBM担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析咨询顾问。专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。
课程问答
Q：上课形式是怎么样的？ A：受疫情影响，CDA数据分析就业班采取远程直播授课的形式，足不出户即可学习到优质课程。线上直播 + 录播视频 + 线上答疑，充分保障同学们的学习效果。
Q：学员课下如何与老师进行互动？ A：CDA课程每期都会建立QQ群和微信群，工作日有老师和学习管理师负责答疑，早九晚九；同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问，老师会在工作日的48小时内回复。
Q：远程班是录播还是直播？ A：远程班采取直播平台+ 线上答疑，同步现场班上课时间，错过直播学员可以观看视频。
Q：如果学不会怎么办？ A：首先，我们有一次0元学习的机会，如果还是学不会，授课老师会和学生面谈，发现问题所在，并让老师给出学习建议，查缺补漏，可以再跟着0元学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况，对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。
广州数据分析培训班哪个专业？数据分析现已广泛应用于各个领域，无论是部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和作出决定之前的重要环节，其分析结果的质量高低直接决定决策的成败。
CDA(Certified Data Analyst)，亦称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。
“CDA数据分析师认证”是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVELⅢ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今大数据及数据分析技术潮流，为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为区CDA数据分析师认证考试主办机构，于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
大数据技术在发展 挑战与机遇并存
大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下，采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。大数据技术一般可以包括基础架构支持、数据采集、数据存储、数据计算和数据展现交互等。
大数据技术的分类
大数据技术涵盖的范围十分广阔。基础架构支持方面主要包括了支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。而为了处理数据，则需要有大规模物理资源的云数据中心和具备的调度管理功能的云计算平台的支撑。
数据采集技术方面包含了数据采集的手段和数据处理技术。一般来讲数据采集基础的需要各类传感器和软硬件设施，然后需要进行ETL（采集、转换和加载）过程，对数据进行清洗、过滤、校验、转换等各种预处理，然后将有效的数据转换成为合适的格式及类型。而部分企业还需要为了应对多源异构的数据采集和存储访问设计数据总线，以便于企业各个应用和服务之间的数据交换及共享。
数据存储技术则是在经历了转换之后，针对海量数据进行存储归档。一般会采用分布式文件系统以及分布式数据库进行存储，将数据分布到多了存储点中，提供备份、安全、访问接口及协议等机制。
大数据技术在不断发展中
而数据计算一般包括了数据查询、统计、分析、预测、挖掘、图谱处理、BI商业智能等各项相关技术，数据计算是数据处理的关键组成，也是大数据技术的核心部分。通过数据计算可以将大数据从数据转换为价值。
数据展现交互是与用户贴近的一步。由于数据的终使用者为用户，目标为给生产、运营、规划提供决策支持，因此一般会选择更为直观便捷的方式将数据的价值和内涵展示出来，让用户能够更有效的利用数据发挥价值。这一步出传统的报表和图形之外，当前的手段莫过于可视化工具和人机交互等。
大数据技术面临的挑战
大数据技术在不断的发展过程中并非一帆风顺，其也遇到了不少挑战。
大数据面临问题并不少
在大数据采集方面，如在不损失数据本身价值的情况下尽可能的将数据集的量降低变小是个问题，在数据的清洗和去除过程中，如何有效的处理大数据，让其不损失价值，从一个平面的大数据中提取高附加价值的概念、理论以及知识才是关键。
大数据管理方面则需要面对多种不同类型的数据。由于当前数据以非结构化数据为主，而且这一趋势正在加强，如何面对分布、多态、异构的大数据进行管理，还需要更为有效和快捷的手段。
大数据存储方面，结构化数据尽管存储较为便捷，可是在海量数据的查询、统计和更新方面效率较低；如果面对非结构化数据，如视频、音频、文本、图片等，存储、检索都会存在一定困难，而且占用空间较大。对于半结构化数据，存储、分析都需要进行结构化数据转换，或者按照非结构化数据存储，难度较大而且不利于实时处理。
技术在发展 挑战与机遇并存
数据计算方面，分布式计算与并行计算都可以提供有效的技术支持，但是如何提供有效的利用手段，开战大数据分析处理还需要进一步研究，而且在计算方面尽力“傻瓜式”开发的现在，如何找到切实可靠的理想结果也是一个重点。
大数据应用领域，应用大数据辅助具体行业的落地仍然有待提高，如何开展治安防控、警情研判及指挥决策，发掘行业信息资源价值，提高领域大数据的利用率都需要进一步的落地实施。
大数据技术的提高是显而易见的，但是大数据落地是一个重大课题。提高大数据技术，增强大数据应用还会是很长时间里的主旋律。
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