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宁波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，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。
宁波人气不错的数据分析师班课程详情--“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。
数据回归分析技术有哪些
1、数据回归分析技术有哪些——Linear Regression线性回归
它是较为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。
线性回归使用较佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。
用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(X)来预测目标变量的值。
一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有(>1)个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个较佳的拟合线呢?”。
如何获得较佳拟合线(a和b的值)?
这个问题可以使用较小二乘法轻松地完成。较小二乘法也是用于拟合回归线较常用的方法。对于观测数据，它通过较小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算较佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。
我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息，可以阅读：模型性能指标Part 1,Part 2.
要点：1.自变量与因变量之间必须有线性关系 2.多元回归存在多重共线性，自相关性和异方差性。 3.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线，较终影响预测值。 4.多重共线性会增加系数估计值的方差，使得在模型轻微变化下，估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定 5.在多个自变量的情况下，我们可以使用向前选择法，向后剔除法和逐步筛选法来选择较重要的自变量。
2、数据回归分析技术有哪些——Logistic Regression逻辑回归
逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元(1 / 0，真/假，是/否)变量时，我们就应该使用逻辑回归。这里，Y的值从0到1，它可以用下方程表示。 odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrenceln(odds) = ln(p/(1-p))logit(p) = ln(p/(1-p)) = b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk
上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢?”。
因为在这里我们使用的是的二项分布(因变量)，我们需要选择一个对于这个分布较佳的连结函数。它就是Logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是较小化平方和误差(如在普通回归使用的)。
要点：1.它广泛的用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。 3.为了避免过拟合和欠拟合，我们应该包括所有重要的变量。有一个很好的方法来确保这种情况，就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归。 4.它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的较小二乘法差。 5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 6.如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。 7.如果因变量是多类的话，则称它为多元逻辑回归。
3、数据回归分析技术有哪些——Polynomial Regression多项式回归
对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。如下方程所示：y=a+b*x^2
在这种回归技术中，较佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。
重点：虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。你需要经常画出关系图来查看拟合情况，并且专注于增加拟合合理，既没有过拟合又没有欠拟合。
下面是一个图例，可以帮助理解：
明显地向两端寻找曲线点，看看这些形状和趋势是否有意义。更高次的多项式较后可能产生怪异的推断结果。
4、数据回归分析技术有哪些——Stepwise Regression逐步回归
在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。
这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。
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