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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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大数据分析的常用方法有什么
一、 漏斗分析法
漏斗分析模型是业务分析中的重要方法,较常见的是应用于营销分析中,由于营销过程中的每个关键节点都会影响到较终的结果,所以在精细化运营应用广泛的今天,漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率,从而优化整个业务流程。
往往关注三个要点:
① ,从开始到结尾,整体的转化效率是多少?
② 第二,每一步的转化率是多少?
③ 第三,哪一步流失较多,原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?
通过漏斗对比分析,从差异中找到优化方法对比不同用户群体、不同营销方式等的漏斗分析,可以帮助我们发现用户特点、营销方式的转化优势,找到在转化环节中,针对不同用户可优化的步骤,或营销方法中可强化的地方。
二、 对比分析法
对比分析法也称比较分析法,是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较,分析其变化情况,了解事物的本质特征和发展规律。
在数据分析中,常用到的分3类:时间对比、空间对比以及标准对比。
① 时间对比:
同比:某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较,如今年的6月比去年的6月,本周的周一比上周的周一等等。
环比:某个时段与其上一个时长相等的时段做比较,比如本周环比上周等等。
② 空间对比:
即在相同时间范围内与不同空间指标数据进行对比。例如:不同部门、不同业务人员、不同地区等进行对比,比如各省份订单销售数据的差别对比,可以得出产品的优势地区重点突破,平衡人力物力等。
③ 标准对比:
业务数据通常会设定目标计划,标准对比可以通过目前数据与设定的目标计划之间的对比,了解目前发展进程,完成进度等,了解差距后可以及时调整策略。
三、 可视化分析
不管是对数据分析还是普通用户,数据可视化是数据分析工具较基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
四、 预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
五、 用户分析法
用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中,用户活跃和留存是非常重要的环节,通过对用户行为数据的分析,对产品或网页设计进行优化,对用户进行适当引导等。
通常我们会日常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据,来了解新增的活跃用户数据,了解产品或网页是否得到了更多人的关注,但是同时,也需要做留存分析,关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户,留存数据才是真正的用户增长数据,才能反映一段时间产品的使用情况,关于活跃率、留存率的计算。
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