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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。
石家庄人气好的数据分析培训机构名单榜首一览,CDA数据分析师石家庄校区,拥有多年IT培训经验,12大课程体系,全面覆盖当前热门职业.数十万学员的选择!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!
如果有人问:2023年更有前途的职业是什么?数据分析师一定还可以!
在大数据时代的今天,数据分析作为一个热门行业,曾被Times时代杂志誉为“21世纪更热门新兴”行业之一。据统计,目前在世界五百强的企业中,有百分之九十的企业都建立了数据分析部门,未来中国对数据分析师的需求更是呈现上升趋势。
人人都可以转行数据分析吗?
首先我可以明确地告诉大家,基础差转行数据分析是可行的。
但过程并非是一帆风顺的,需要经过很多努力。但是如果你不愿意吃学习的苦;怀着三天打鱼,两天晒网的心态;那么我建议你趁早放弃。
自从大数据的概念兴起后,数据分析师随之而来,很多职场人士都想在这个香饽饽上咬一口,但是你真的了解过这个行业吗?
数据分析作为新兴行业,根据岗位职责总体可以概括为以下两个方向:
我们先来聊聊业务岗位的数据分析师,此方向更加看重逻辑思维,比如你思考框架的完整性、思维的灵活性,对数据要有敏锐的嗅觉。除此之外,你还需要掌握一些行之有效的数据分析方法,并且能够灵活的与自身工作相结合。比如:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等等。
另一个则是技术方向的数据分析师,此方向更看重数据技术,比如统计学基础、数据库操作(SQL等)、编程语言(Python、R等)、机器学习等等。你需要对业务有很深的理解,这样才能对业务数据进行清洗、建模、分析。此方向的数据分析师薪资虽然高,但难度也是也极大的,对于刚刚入门数据分析的朋友,我更加推荐业务岗位的数据分析师。
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