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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。
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学习数据分析需要掌握哪些能力
行业和业务知识
在企业的工作中,数据分析往往需要和行业、业务贴近,通过分析来对业务流程、业务方向进行调整。所以数据分析在解决问题的时候,需要数据分析人员掌握行业和业务的相关知识,了解指标和数据之间的逻辑关系。
所以很多时候你可以看到对数据分析人员的要求中往往会有这么一条,拥有学习的能力、亦或是在某行业内有相关经验。这其实就表明了数据分析也是一个非常依赖日常学习积累的能力,因为很多问题不是依靠分析方法、分析工具就能解决的,你还需要具备行业和业务知识才能理解要分析的是什么,又该朝哪个方向去思考。
数据敏感度
数据敏感度在数据分析领域中其实也是老生常谈的问题了,相关的讨论数都数不过来。我的看法是,数据敏感度决定了你对数据分析需求的了解,决定了你对数据分析方向的把握,决定了你数据分析的效率以及数据分析的准确性。
为什么会这么说,这主要是因为数据敏感度其实并不只是能够理解数据,同时还要充分理解业务,是一种数据分析的综合能力。有了数据敏感度之后就能总结出特定的方法,形成完整的数据分析方法论,后续再进行重复的分析时就能根据数据掌握分析流程乃至大概结果,所以业务逻辑越了解,对数据之间的逻辑关系理解越透彻,数据敏感度也就越高,相应的数据分析能力也会得到提升。
数据分析工具
俗话说得好,工欲善其事,必先利其器。在整个数据分析的系统中,数据分析工具就相当于数据分析的战场,如果不能熟练掌握工具,那一切都只是空中楼阁,得不到有足够可信度的数据分析结论,也不能重复进行验证。
在数据分析的完整流程中,我们会接触到很多功能不一的各种工具,这主要是因为数据分析的流程数据采集、数据传输、数据清洗、数据处理等都需要各种工具。所以在数据分析中,往往需要掌握Excel、SQL、Python、Hadoop、BI等工具,只有掌握了这些工具的使用,才能顺畅的完成整个流程,避免在使用中出现错误,导致分析结果存在异常。
逻辑思考能力
数据分析是在实践中逐渐成长起来的技能,所以在使用中一般都是因为各种问题,才会对其进行分析,这就要求数据分析人员能够分析问题、解决问题,而从本质上来说这就是逻辑思考的能力。
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