CDA数据分析就业班是针对业务数据分析岗与数据挖掘建模岗而研发的就业培训系列课程，旨在为互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业培养专业的数据分析和大数据人才。课程内容依据CDA人才考核标准体系，由业界经验丰富数据科学家联合学界共同打磨研发，致力于培育数字人才，助力数字中国建设。CDA数据分析师人才教育品牌联合美库尔、GrowingIO及数据界具备成熟项目经验的大牛老师联合打造的新型在线学习产品。旨在打造DT时代“十字型”数据。

　　课程计划

　　1、数据分析通识课基础

　　学习商业数据思维与业务指标、统计学、报告撰写。互联网业务分析案例。

　　数据分析与商业智能

　　主要内容：数据这个行业、数据分析的商业应用、数据分析思维、数据分析常用方法、实务中的数据分析师

　　数据化业务指标体系设计

　　主要内容：数据化指标体系概述、获客类指标、营销类指标、预警类指标、产品类指标、运营指标体系设计

　　描述性统计分析

　　主要内容：描述性统计分析概述、概率与频数、数据的度量、概率的分布、相关性分析、统计报表可视化

　　数据挖掘和模型导论

　　主要内容：人类学习与机器学习、模型和算法、数据挖掘问题分类、数据挖掘任务确定、数据挖掘流程、综合案例

　　2、商业数据分析实战(Excel+SQL)

　　学习不同业务场景下的分析套路，系统掌握数据分析的理论知识和实践操作。

　　表格结构单数据源商业分析

　　主要内容：数据分析概述、数据分析基本流程、Excel数据加工与计算、Excel数据透视分析、Excel数据可视化分析、商业报告撰写

　　表结构多数据源商业分析

　　主要内容：表结构数据概述、数据库语言SQL、商业智能工具Power BI、Power Query进行数据获取和整理、Power Pivot进行多维数据建模及设计透视计算规则、Power BI Desktop界面应用

　　Power BI商业智能分析实战

　　主要内容：理解业务模型、梳理业务逻辑、搭建指标体系、数据加工处理、数据建模分析、商业智能结果展现

　　Tableau商业智能分析实战

　　主要内容：Tableau页面及功能区介绍、Tableau数据获取和多表连接、Tableau编辑数据和字段操作、Tableau计算字段函数、Tableau排序和筛选、Tableau数据可视化

　　商业分析之运营分析专题

　　主要内容：数据分析驱动业务增长、活动策划数据分析、内容运营数据分析、用户运营数据分析、渠道运营数据分析

　　3、商业数据分析实战(Python)

　　学习编程工具解决产品、运营工作中的问题，运用Python和机器学习算法对客户和产品进行营销和客户洞察。

　　Python语言入门

　　主要内容：Python语法基础知识、数据加载和数据整理、处理数值型数据、处理类别型数据、文本数据处理及分析、处理日期和时间、特征降维技术

　　Python常用机器学习算法实践

　　主要内容：模型评估方法和选择方法、有监督模型：线性回归、树和森林、KNN、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、无监督模型：聚类分析、关联规则、序列模式、保存和加载训练后的模型

　　商业分析之营销分析专题

　　主要内容：案例公司背景说明、项目特点：以利润导向之模型建置、解题思路、模型评估方法、Python实作

　　商业分析之产品分析专题

　　主要内容：产品分析基本思路、产品需求分析、产品分析数据获取方法、产品分析指标体系及BI设计、测试AB、产品分析与建模

　　商业分析之客户分析专题

　　主要内容：客户分析概述、客户生命周期管理、客户画像、营销、客户购买行为分析、客户转化分析

　　品牌投资数据分析的必要性

　　在分析师的支持下驾驭数据复杂性

　　随着我们向更许可的营销过渡，数据和数据分析变得越来越微妙，电子商务在过去一年中出现了巨大的增长——这为广告商和更多数字化购物者的品牌带来了大量信息，但是电子商务还需要不同类型、级别和速度的数据分析，从这个意义上说，外部合作伙伴是品牌可以利用的重要资源，此外大规模的登录环境，例如零售商和某些出版商提供的环境，非常适合这种行业转变，在这些环境中，我们很可能会看到围绕广告平台的持续创新，这让品牌和零售商能够在更高层次上了解他们的客户。

　　其中一项创新是数据无尘室

　　虽然数据洁净室已经存在多年，但品牌直到近才采用它们，本质上数据洁净室存储聚合的广告数据，他们有严格的隐私控制，可防止品牌查看或提取消费者级别的数据，今天一些供应商正在探索数据洁净室如何使零售商和品牌能够在安全的环境中共享数据，在这种自助服务环境中，数据可以被查询和建模，但不能被删除，为了让这样的创新发挥作用，品牌和零售商都需要了解数据。

　　利用方数据的所有优势

　　向方数据的过渡已经进行了多年，收集了方数据的一些杂货零售商，他们与客户建立了更深层次的联系和关系，每次购物者回来时，他们都可以利用这一点，但他们无法独自完成，品牌商和零售商都必须弄清楚如何将洞察力转化为行动，他们需要确定收集数据的方式以及如何化其价值，处于技术前沿的企业将更有能力与消费者建立并维持有意义的长期关系，这可以通过投资数据分析师来实现。

　　一些品牌使用客户关系管理 (CRM) 程序来收集数据

　　以确定如何以及何时提供通信，同时还设计符合业务战略的活动，在数据洁净室中，内部可以将此数据与零售商数据合并，以开发更智能的活动设计。

　　加强客户关系

　　方数据真正有利于品牌，它是个性化且信息丰富的，邀请客户选择加入，他们了解并信任这些品牌，因为他们以前使用过这些品牌，他们喜欢它们，并且欣赏它们的透明度，因此，生成的所有数据都是积极的客户关系的结果，当这些数据投入使用时，这种关系会变得更加牢固，然而数据仅与其业务用例一样有效，这就是数据分析师的用武之地，如果品牌想要成功并执行其大量信息，他们需要更了解品牌的人员的内部专业知识比谁都，然而与在数据生态系统中根深蒂固并且精通其许多复杂性的第三方供应商之间取得平衡也是值得的。

　　为正确的目的使用正确的资源

　　归根结底，品牌应该专注于将正确的资源用于正确的目的，外部供应商可以并且将会提供活动设计方面的专业知识，有时还拥有单个品牌可能没有的整体市场数据，他们也可能是创新的，然而品牌需要在其品牌动态和他们拥有的方数据方面的内部，品牌可以构建自己的方数据集和解决方案，同时还可以通过与外部供应商合作获取更多数据和见解并合作创造更好的结果来填补任何空白并扩大机会。

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