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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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数据分析师需要学哪些课程?
数据分析师需要学习的课程大致可以统称为:1.计算机科学,2.统计,3.领域专业知识。当然对于刚入门的人来说一般需要学习基础的工具以及业务知识,随着自身职业的发展方向开始深入算法等相关技术。
一:计算机科学
计算机科学与编程入门(使用Python)计算机系统工程:本课程涵盖有关计算机软件和硬件系统工程,控制复杂性的技术的主题;使用客户端-服务器设计,虚拟内存和线程的强大模块化;网络;并行活动的原子性和协调性;恢复和可靠性;隐私,安全性和加密;和计算机系统对社会的影响。算法简介:它涵盖了用于解决计算问题的常见算法,算法范例和数据结构。人工智能:本课程向学生介绍人工智能的基本知识表示,问题解决方法和学习方法。
二、数理统计
应用数学:面向计算机科学和工程的离散数学简介。
概率与统计简介(使用R编程):本课程对应用中的概率和统计进行了基础介绍。主题包括:随机变量,概率分布,贝叶斯推断,假设检验,置信区间和线性回归。
线性代数(使用R编程或其他数学工具):本课程涵盖矩阵理论和线性代数
统计/机器学习(使用R编程):介绍数据分析的核心算法,例如线性和非线性回归的类型,分类技术,例如逻辑回归,朴素贝叶斯,SVM,决策树(香草决策树,随机森林,增强),无监督学习方法(例如聚类,神经网络介绍)
机器学习(使用Python编程):专为对人工智能有浓厚兴趣的学生而设,侧重于图像/文本处理的神经网络。
三、领域专长
理想情况下,这些应该基于工作兴趣/领域,以便每个学生都选择一个专门领域(例如,Web开发,移动应用程序开发,数据分析,营销分析,供应链,财务,制造等)。
数据分析专业课程这里的核心主题应该是:
数据收集和清理:这应该包括使用开源工具(例如Python / R)从网上抓取数据,连接到数据库等。此外,数据清理和ETL概念(例如重复数据删除,合并,丢失的数据估计技术也无法创建)分析数据集。
数据可视化和报告:使用SAS / SAP或R / Python等工具创建BI仪表板,通过可视化和数据
数据分析应用程序1/2:以业务为中心完成端到端数据分析项目。在较后几年中,应该重复两次该主题。它应该非常重要地包括连接到实际数据库和在生产中部署模型,而不仅仅是对静态数据集的临时数据分析。
数据计算:此处的学生应使用开源和专有工具(例如Hadoop / Spark,HANA或其他MPP数据库)创建具有大规模数据分析的项目
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