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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。
石家庄市面上实力强的数据分析培训机构名单盘点,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.想了解更多详情的同学可以拨打网页上的400电话进行详细咨询!
数据分析师是在不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。目前世界500强企业中,有90%以上都建立了专门的数据分析部门。越来越多的企业意识到数据和信息已经成为重要的智力资产和资源,数据的分析和处理能力成为企业日益倚重的技术手段,这也对数据分析师们提出了更高的要求。然而数据分析岗位的职业前景怎么样?数据分析师有哪些职业要求?需要具备什么素质呢?本节将对这些问题详细讲解。
1.数据分析师的发展前景
在现在这个信息爆炸的时代,每分每秒都在产生大量的数据,数据分析师能够在海量的数据中使企业清晰的了解到目前的现状与竞争环境,并且充分利用数据带来的价值,为企业进行风险评判与决策支持。通过数据分析和展现,呈献给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的有价值的报告。
所以,数据分析师绝不是简单IT人员,而是可以参与制定企业发展决策的核心人物。据媒体报道,在美国,数据分析师平均年薪高达17.5万美元,而互联网公司,同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%,平均薪酬约为9724(取自1139份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为数据分析师需求量的城市。
现在,成功的互联网公司以及电子商务公司,不管是的还是中国的,都是利用数据做支撑,走在了以数据驱动企业增长的更前沿。数据分析在的发展以及众多企业对数据分析人才的需求增长,数据分析师已经被媒体称为“未来更具发展潜力的职业之一”。
2.数据分析师的职业要求
要想成为一名专业的数据分析师,就需要满足数据分析师的职业要求。数据分析师的职业要求可以总结为以下几个方面。
(1)掌握统计相关的数学知识
和统计相关的数学知识是数据分析师需要具备的基础知识,数据分析师可以根据自己的能力和水平学习相关的统计学知识,初级数据分析师和数据分析师需要对统计学知识掌握的程度是不一样的。
如果你是初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力就可以,如果了解常用的统计模型算法那会是你的加分项。
对数据分析师来说,只了解基础的统计学知识是不够的。统计模型的相关知识是数据分析师必备的能力,更好对线性代数(主要是矩阵计算相关知识)也有一些了解。
“工欲善其事,必先利其器”,要成为一名合格的数据分析师,会使用数据分析工具非常重要。这里所说的工具也就是数据分析软件,例如Excel、SPSS、SAS等。由于Excel通用性强、使用门槛低、功能强大,所以深受数据分析人员的喜爱,也是数据分析师必须掌握的一个数据分析工具,本书所涉及的数据分析内容均使用Excel进行讲解。当然,数据分析师也可以根据自己的能力选择性的掌握SPSS和SAS等进行数据分析的工具。
对于初级数据分析师来说,掌握Excel是硬性要求,必须能熟练使用数据透视表和公式,会使用VBA(一种宏语言)的话则是你的加分项。
对于数据分析师来说,使用数据分析工具是核心能力。VBA是必备技能,至少熟练使用SPSS/SAS/R其中的一种,可以根据具体情况选择掌握其他分析工具(MATLAB)。
不过,电商数据分析人员除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地软件外,还需要掌握像生意参谋、京东商智等专门的电商数据获取和分析工具。
(3)理解业务
对业务的理解是数据分析师所有工作的基础,无论是数据获取方案、指标的选取还是得出更终结论,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
但是要学习和掌握业务知识需要长时间的积累,成为业务非常不易,数据分析师则是在业务之上的更深层次的思考和总结,否则在数据分析工作中谁指导谁都是个问题。
学习业务知识的方法有很多,以前的分析报告和取数案例都可以拿来研究,当然这也是一个循序渐进的过程。
(4)掌握数据分析方法
做数据分析一定要了解数据分析的方法、应用场景、使用过程以及优缺点,能够根据具体情况在实际工作中灵活应用,确保数据分析工作能够有效开展。
基本的数据分析方法有:平均分析法、分组分析法、对比分析法、交叉分析法、结构分析法、综合评价分析法、矩阵关联分析法等。
的数据分析方法包括:聚类分析法、回归分析法、类别分析法、因子分析法、对应分析法等。
在做数据分析时,应该在明确目的的前提下选择适合的分析方法。
(5)了解基本设计原则
数据分析师需要通过图表把自己的分析结论和观点展现出来,根据相关的设计原则对图表进行调整,可以使数据分析结果一目了然。
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