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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,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、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。
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。
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。
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
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。
石家庄学数据分析课程去哪家培训机构,优选CDA数据分析师石家庄校区,学员在学习的过程中,全程企业项目实战贯穿,注重实战能力的培养.学员在培训期间,不仅是学技术,还会组织学员参加项目峰会、各种项目比赛以及就业指导等.
数据分析师的不同方向
数据分析师根据自己的工作岗位、行业、工作内容等等,可以分成非常多的种类。
但总体可以区分成两个方向,即业务方向和技术方向。当然,在业务和技能上两类也是需要相互结合的。
其中,想要短时间内成为技术方向的数据分析师,是非常很难的。一定要底子深基础牢,编程语言基础、统计学知识、算法、数据结构样样不能少,甚至得精通,而这些不是我们自习两三个月就能完全掌握的。
而业务方向的数据分析师,在目前的招聘市场上需求岗位较多。这种岗位的进入门槛会相对较低一点,所以对于0基础想转行的同学,自然业务型数据分析师会更适合。但如果入职后不能尽快掌握业务,提升自己的数据思维能力,就很有可能就变成“只会提数的表哥表姐”。
所以,想成为一名数据分析师,又不想入职后沦为“打杂”人员。就应该知道自己应该持续学习并掌握的各项技能,以及自己进入数据分析行业后的发展路径。
数据分析师的学习路线
我分析了招聘网站上多个与数据分析的相关岗位,根据薪资高低大概分为三个等级。
各阶段数据分析师的差异体现在三个方面:业务技能、执行管理能力、业内影响力。
后两者能力属于软实力,需要在工作中逐渐掌握。作为初学者,步较需要的是掌握业务技能,较好能了解完整的学习路线。
初级水平:
掌握常见表格制作和数据库基本功能操作,就可以做业务数据分析师。
中级水平:
在初级水平基础上,对常见函数应用熟练,数据库操作熟练,掌握ETL能力,掌握统计分析模型,具备行业相关业务经验,可以进行简单的建模操作,就可以做策略数据分析师。
水平:
具备数据科学家能力,机器学习、深度学习算法能力、建模挖掘能力和建模挖掘能力突出,对行业业务逻辑深度认知,就可以做算法工程师、挖掘工程师。
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