 |
宁波CDA数据分析师培训学校 |
400-0067-285位置：搜学搜课 > 新闻 > 宁波有名的数据分析师培训学校一览表
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。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、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。
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。
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。
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
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。
宁波有名的数据分析师培训学校一览表--“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求，还有着企业环境中的真实项目和案例，能满足不同层次的学员需求，使学员能学到真本事技能并能够落地运用，实现商业价值。
“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。
你知道吗?每过去1分钟，Instagram上就多了1736111个赞，Snapchat上就多了284722个照片/视频分享，Tinder上就多了590278次“翻牌子”。移动应用和手机游戏的飞速发展催生了巨量级的数据资料，这些数据生动地刻画了用户的使用轨迹和行为习惯，价值难以估量。
于是，针对这些数据开展专业研究工作的数据分析人员成了香饽饽，他们的分析结论有可能对一个产品的发展走向带来巨大的影响。而作为数据分析人员，要在大量的数据中找到有意义、有价值的内容并不是易事。
过去，数据分析师绝大多数来自统计学或编程学的人才。随着越来越多企业发现，数据分析人员应该同时具备数据分析能力以及商业运作能力，这种情况在近几年才有所转变。
对数据的解读能力、问“正确”问题的能力以及解答问题时的灵活性，都是衡量一名数据分析人员是否足够称职的关键。
数据分析师Pavel Trejbal持有认知信息学硕士学位，就职于AppAgent(为移动游戏工作室和创业团队提供营销服务的一家企业)。他的学术领域涉及到许多，包括经济教育学、心理学、脑科学、语言学、人工智能以及哲学。Pavel表示：“我不敢妄言自己是这些领域的老师，不过对这些领域的广泛认识的确帮助我在面对难题时以出其不意的角度找到解决方法。”
在数字的海洋里翻滚了六年，Pavel有过不少成功的表现，也有过很糟糕的分析结论。在这里，他给我们分享了数据分析人员较常犯的五个错误，以及对应的预防方法/建议。
数据分析人员常犯的错误一：执着于的算法
明明有现成的、简单的但非常适用的方案不采用，偏偏把时间花在对数据算法的钻牛角尖上，这是数据分析人员所犯的较常见的错误。与其花上一整个月的时间交出一份无比详尽的长文报告，不如在短时间内交出一份简洁的数据分析。也许后者在一些细枝末节上不够，但具有直接参考价值的结论才是你的上级亟需的。直击要点才是较有效率的做法，在商业战争里时间太重要了!
数据分析人员常犯的错误二：迷信通用的方法论
千万不要这样做。每一个业务，每一次分析，都是有区别的。通用的方法论听上去很美好，但具体的方案必须由自己思考得出。对待每次分析，都应该是面对全新挑战的姿态，开放思考、亲自分析，不能依赖过往的类似案例。
数据分析人员常犯的错误三：只看数据，忽视其他分析依据
如果在数据分析过程当中发现一些特别突出的数据变化，记住：三人行，必有我师焉。在定论出来之前，主动找到产品运营、社区运营或者游戏策划商量，毕竟这些同事才是与用户有较直接接触、较理解产品的人。异样的数据变化，经常来自于不科学的解读方法或者数据采集过程中的技术错误。
数据分析人员常犯的错误四：清理数据的方式不科学
清理数据在数据分析工作里是个比较无趣的工序，而且往往要花上大部分的时间，但这个工序是不能忽视的。在清理数据的过程当中，你会了解到哪些地方分析错了或者遗漏了、哪些地方限制了你的解读能力。如果跳过这个工序，分析结果很可能不靠谱，甚至得出与客观情况完全相反的结论。
数据分析人员常犯的错误五：无法分辨不同的工具和指标
因为总会存在不同的技术设定或者指标定义，所以每一款数据分析工具都是无二的。使用这些工具之前，一定要清楚区别在哪里。较近我们就有用Google Analytics采样分析里的转化率和收入数据来进行A/B测试。刚开始，A变量在两项指标中都比B变量有更好的表现，但我们没有直接采用这个结论。我们把原始数据下载下来进行手动的分析。这次的分析结果跟之前完全相反，A变量在两项指标中都比B变量差很多。
尊重原创文章，转载请注明出处与链接：http://www.soxsok.com/wnews689781.html 违者必究！ 以上就是关于“宁波有名的数据分析师培训学校一览表”的全部内容了，想了解更多相关知识请持续关注本站。
