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西安CDA数据分析师培训学校 |
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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。
西安有几家数据分析师辅导机构？各位伙伴可以去西安CDA数据分析师培训学校了解一下。西安CDA数据分析师培训机构秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。
数据分析师应该给招聘者看到什么
对于招聘者来说，前面说过了，一定是看：你的工作是否和目前的岗位匹配
而不是：你的经历是否牛逼和丰满
还是那句话：换位思考很重要
对于大部分应届生和转岗人士来说，需要突出你的熟练和你的聪明；对于初级分析师像分析师过度，需要突出你的专业和软实力，这四点我都分开讲。
一定要有一个观点，就是大部分的招聘者不是傻子（当然只是大部分），转岗同学和应届生非常希望直接赶上数据分析师的水平，但是对于这个岗位而言，缺少工作经验本身就是无法弥补的硬伤。
如果确实需要一个初级数据分析师（数据分析师一定是从初级去找，或者由相近的商业分析转过来），那么考量的就是你进来能不能承担工作。
所以需要看到的是：你是否有使用过SQL，python，tableau等软件，至少你在技能里写了，并且经得住问
第二个要看的是：你之前的工作和经历有没有和数分相近的部分。
第三点希望看到的是：你解决了超出你岗位预期和能力的问题，因为分析思路是相同的，这样我就很有兴趣听你的经历。
第四点希望看到的是：你对数据分析岗位已经有自己的理解，这些理解不需要工作经验网上都有。这些理解体现在你的简历表述中，这样回到我们的前面几点。
很多简历给出的一个结论是：我不认为你懂我们岗位在做什么。而通常情况下，懂我们在做什么并不是一个很难得事情，如果你都没去找，没去问，那……
如果我要找一个相对的数据分析师，我一定看的是他是否承担了一些专业性的职能。
这些职能包括但不限于：指标体系、用户画像、ABtest、机器学习、统计模型、ROI分析、项目核心参与者、供需模型、社交分析、推荐模型、预算规划等（我暂时就想到那么多）
所以很多晋升的同学就迷惑，我的工作确实是取数和做报表，上面的事情我都没做过，怎么办？
有一点我要说的是就是，不管在哪家公司，上述的问题都是潜在亟待解决的问题，问题一定存在，就算没有项目你也可以思考。
如果实在无法争取到这些项目和机会，那或许只有等你争取到了才会更上一层楼。数分的能力抽象出来，变成专业的知识，并且在岗位的职能框架内，这就是晋升的关键。
一直做取数的工作，通常无法按年限晋升到相应的岗位。
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