CDA数据分析师石家庄校区
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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,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、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。

  • 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
  • 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
  • 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

  • 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

石家庄数据分析哪家培训机构靠谱受欢迎呢

来源:CDA数据分析师石家庄校区时间:2022/6/3 16:05:10 浏览量:110

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石家庄数据分析哪家培训机构靠谱受欢迎呢

  大数据技术作为涉及多方面知识的IT技术,所需要学习的东西是比较多的,往往有人在面临这众多的学习资料不知道从何下手,其实我们可以根据大数据的就业方向来进行专项学习。
  一、大数据的就业方向
  大数据的就业方向大致可以分为:数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师。
  1、数据挖掘工程师
  数据挖掘工程师需要从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识,这些知识可使企业决策智能化、自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。
  2、大数据分析师
  大数据分析师是在不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
  3、大数据开发工程师
  大数据开发工程师负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设和维护等工作内容。
  4、算法工程师
  算法是解决问题的一系列清晰的指令,也就是说,它能在有限的时间内对一定的标准输入获得所需的输出。如果一个算法有缺陷或不适合某个问题,执行该算法将不能解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。算法的优缺点可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。算法工程师是利用算法处理事物的人。
  二、大数据各就业方向所需要学习的技术
  在了解到大数据就业方向大致有哪些后,就可以根据其职位的描述来学习大数据技术的基础知识。
  1、数据挖掘工程师
  数据挖掘工程师所需要学习的部分可以分为工程能力和算法能力两大部分。
  ①工程能力
  a.编程基础:掌握一门大数据处理技术所需要的编程语言,小编优推Java语言;其次就是掌握一门数据库及数据库语言—MySQL数据库及SQL语句。
  b.开发平台:LInux系统(如今主流的大数据技术框架是基于Linux系统开发并运行的)。
  c.数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,列,字符串,树,图等),掌握常见的计算机算法(排序算法,查找算法,动态规划,递归等)。
  d.海量数据处理平台:Hadoop或者Spark。
  ②算法能力
  a.数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,较优化理论。
  b.机器学习/深度学习:掌握常见的机器学习模型(线性回归、逻辑回归、SVM、感知机;决策树、随机森林、GBDT、XGBoost;贝叶斯、KNN、K-means、EM等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题、交叉验证问题、模型选择问题、模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型(CNN、RNN等);
  c.自然语言处理:掌握常见的方法(tf-idf、word2vec、LDA);
  2、大数据分析师
  大数据分析师可以分成数据结构与算法、编程语言、数据库、大数据技术框架、Linux系统来学习。
  数据结构与算法:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,列,字符串,树,图等),掌握常见的计算机算法(排序算法,查找算法,动态规划,递归等)。
  编程语言:熟悉使用Python、R、Java任意一门编程,在大数据分析中Python及R语言的使用率比较高。
  数据库:MySQL数据库及SQL语句、Hive。
  大数据生态系统:Hadoop、Spark。
  Linux系统:熟悉Linux操作系统、能够使用ETL工具。

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