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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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IT行业高薪逐渐成为了大家心照不宣的事情,相比很多的传统岗位而言,互联网的相关职业的确赚得更多一些。很多年轻的朋友都想要进入这个行业,但也会担心自己的能力是否能够进入这个行业中去。
而数据分析师作为一个很好的切入口,在市场还没有饱和的情况下,对于许多人而言是一个不错的选择。主要因为它有以下三点优势。
优势一:成长空间大
对比其他岗位而言,成长的速度往往和的处事方式息息相关,如:
我是一名的销售,但是由于的原因,总是得不到好的资源,就做不出业绩。
我是一名策划,即使自己有再好的创意,就是不同意,方案没有办法实行。
但是作为一名数据分析师而言,只要你能够提供数据来论证你的观点,说服程度就会高出很多,毕竟数据是不会骗人的。
当然,一个好的数据分析师不仅要有分析可能的能力,还要有分析哪些情况是不可行的能力。坚持思考“要怎样做的更好”才是他们工作中更重要的一环,只有秉持着这个想法,才能在工作上取得进步。
优势二:就业选择多
随着大数据时代逐渐普及,数据分析岗位成为了每个公司都必不可缺的岗位,在数字化转型大潮中,许多传统企业也慢慢意识到了数据分析师的重要性。
从原来的只能选择互联网企业,到如今大型传统企业数字化加深,对于数据分析师而言,能够选择的权力越来越大,许多同学放弃进入互联网内卷,反身握住了甲方(大型传统企业)/乙方(toB服务企业)的机会。
优势三:入门门槛低
和许多互联网其他岗位相比,数据分析师需要的硬技能就简单了不少,只需要掌握excel,sql,python等技术,了解数据可视化,懂一些统计学、数学、运筹学知识。
比起技术,一个的数据分析师更看重的是其思维能力与逻辑能力,这种能力如果用的好,它会帮助你解决很多的商业问题,凭借数据去说服对方,让你在工作时能够完成的更出色。
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