深圳CDA数据分析师培训学校
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数据分析就业班

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,中国电信,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。

  • 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,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业。

课程介绍

  • 课程简介

  • Introduction
  • CDA数据分析就业班针对时间充裕、基础差的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SQL、Power BI、Python等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。
  • 学习目标

  • learning target
  • 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。

  • 学习对象/基础

  • object for learning
  • 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

  • 朝九晚九全程跟班答疑
  • 学习管理师线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学
  • 每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲
  • 对于重难点知识和同学普遍反应的问题,学习管理师将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 五分钟内有问必答
  • 学习管理师线上服务要求5分钟内有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个学习管理师+一个班主任的配置下,调整为每个班2名学习管理师+项目服务团队的模式,以确保、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督
  • 在课程持续期间,学习管理师还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试
  • 在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、增加当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

主讲老师

  • 教师:唐绍祖
  • 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》。

  • 教师:丁亚军
  • 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、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效。

  • 教师:赵仁乾
  • 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。

  • 教师:韩要宾
  • 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。

  • 教师:安晓飞
  • 中国农业大学 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。

  • 教师:李 奇
  • 中国电子表格应用大会

    曾在IBM中国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

  • 关于大数据的热门问题
  • 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。

新闻详情

深圳实力好的大数据培训机构推荐

来源:深圳CDA数据分析师培训学校时间:2021/8/1 10:45:09 浏览量:125

  深圳实力好的大数据培训机构推荐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。

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  大数据开发工程师必备技能有哪些?

  大数据开发工程师必备技能有哪些?随着全行业数字化转型和新基建时代的到来,对技术人才提出了更高的要求。不管是面试还是实际工作过程中,数据工程师要时时刻刻面对这些层出不穷的技术演进。

  随着数据的爆发式增长以及指标维度多元化,T+1 的数据报表早已无法满足需求。在增加高时效性的同时,让数据发挥更大的价值是筛选“”大数据开发工程师的重要门槛。现在对大数据开发工程师的能力要求越来越高:

  1、OLAP型大数据开发能力

  对数字化转型的公司来说,公司的业务可以分为两类:一类是OLTP型的业务,一类是OLAP型的业务。对的IT工程师来说,我们需要同时具备OLTP的技术能力和OLAP的技术能力。进一步来讲对于前者,我们需要具备线上满足高并发、高可用、高扩展的开发能力,比如根据公司业务发展阶段给出优雅的线上微服务架构解决方案;对于后者,我们需要具备线下海量大数据处理和分析的开发能力,比如电商公司收入趋势的分析和预测、抖音等短视频平台日活用户分析等开发解决方案。

  伴随数字化转型的向广向深发展,具备OLAP型大数据开发能力的工程师在人才市场上将具备更强的竞争力和更丰厚的薪资收入,必然成为新时代的香饽饽。那么如何成为大数据开发工程师?怎么才能成为独当一面的大数据开发工程师?

  大数据计算根据业务需求不同,又分为离线批量计算和在线实时计算。比如基于MapReduce的海量计算属于离线计算范畴;基于ClickHouse的计算属于实时在线计算范畴。特别是支持任意指标、任意维度并且秒级给出结果的在线实时计算的技术能力,对大数据开发工程师而言就更加重要了。

  为了应对大数据高时效性的发展需求,很多实时计算和在线交互式数据分析技术应运而生。实时OLAP数据库ClickHouse正是这样一款计算处理引擎,是业界公认的一匹黑马,它能够优雅解决企业任意指标和任意维度组合,并且实时给出处理结果的复杂业务场景需求。

  2、ClickHouse

  通过看书、看文章的确是一种自学方式,不过ClickHouse相对复杂,它在很多方面不像其他系统那样高度自动化,而正是某些看似不够自动化的设计,反过来却在使用中带来了极大的灵活性。如果把数据库比作汽车,那么ClickHouse俨然就是一辆手动挡的赛车,对技术人员来说会有诸多不适应。找到带领才是掌握从原理到真实线上使用的更快更有效的学习方式。

  大数据开发工程师需要具备大数据采集、大数据ETL、大数据计算、大数据存储、大数据建模、大数据智能分析等能力。大数据计算是整个大数据生态非常重要的一环,也是比较核心的技术一定要牢牢掌握。

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