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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。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、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。
石家庄数据分析课程哪家机构专业,CDA数据分析师石家庄校区,包括理论学习、案例实践、公司实习三个重要环节,从工作的角度出发帮助学员为就业打下坚实的基础.课程设计紧跟互联网潮流,将前沿的设计融入课程中,提供有价值的培训服务!
1、数据分析行业有没有什么比较通用的证书?
在数据分析行业目前并没有什么通用证书,主流的证书大概是BDA、CDA、CPDA这三类证书
综合来说CDA更值得入行不久的数据分析师去考,因为一方面BDA的等级划分比较多,考试时间是有限制的,另一方面CPDA难度较大,要求较高,而且考证的课程有点贵,相比之下CDA的考试时间更灵活,而且考试内容上,感觉CDA更系统更有针对性,所以还是如果真的想考还是可以考一考的。
但目前这三种证书的考量都不是很大,证书方面还需要时间去推行。所以相之于证书的背书,个人的实战经验更加重要些。
2.数据分析师的薪资水平
根据上海公布的2021年的数据分析师年收入可以看出,在城市,数据分析师的工资大体呈正态分布,人数占比更多的区间是20k-30k,人数占比达到20.9%,其次为6K-8K,人数占比达到18.35,故此收入差距较大,如果是大厂的offer或者是中小公司的中岗位,基本薪资都是在20K以上的,此外数据分析师也是个很吃经验的行业,0-2年平均薪资9749元,3-5年12000左右,8-10年21000左右。体而言大部分数据分析师能达到年薪20W,相比于其他行业收入可观。
并且据预计,未来10年,数据分析师的职位将增长12.3%,各个传统企业也都在寻求数字化转型,因而需求量是可以增加的。根据BOSS发布的数据表明,在过去的12个月里,已经有100,393个数据分析师职位发布,平均每个职位需要39天才能填满——说明对于数据分析师的需求处于健康水平。
3、数据分析师的日常工作
很多刚入门或者准备转型的小伙伴挺好奇数据分析师的日常工作到底是什么?
总体来说用三个词语概括下:沟通、监控、分析
首先就是沟通,一般刚入行的时候,小伙伴面对的主要工作是帮各需求方从数据库里把他们想要的数据取到。但这时候大家也有个通病,就是业务提啥做啥,做之前不问清楚,不动脑子,纯纯的取数工具。
一般来说更好的沟通时间就是业务跟你提需求的时候,这个时候你只要多问几句了解业务部门要数据的目的,需求的类型、需求的轻重缓急、需求的维度和指标口径,后面的工作会轻松不少,而且还有助于于你能更好的了解业务。
其次就是监控,数据分析师一个很重要的工作就是监控指标,而监控的结果通常是通过报表呈现,譬如周报、月报等等,依旧是大家经常自嘲的“表哥、表姐”。
但这却也是项必不可少且花费大量时间的工作,通过制作报表来呈现监控指标变化的目的,但也要摆脱一味的“表哥、表姐”的工作,有时候通过报表,更能让你从管理层级了解业务的整体情况和的关注重点。
所以这也对我们的能力提出了更高的要求,那就是将数据可视化的能力里。毕竟与简单的数据罗列相比,图表更能直观的传达信息。这里我更常用的专题分析看板类工具就是FineBI和Tableau,大家有兴趣也可以多了解下。
然后就是分析,数据分析师顾名思义就是对数据进行分析,其价值也是通过数据分析为企业的业务带来价值,在这里就要求大家至少能掌握适用于所属行业的分析模型,能够更的帮助我们去理解业务。
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