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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,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、学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 宏观经济预测、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。
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。
电子表格应用大会
曾在IBM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。
石家庄本地口碑好的数据分析培训班名单榜首公布,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!
一、学习数据分析需要的基础
1、编程语言基础
新手学习大数据,首先要具备的就是编程语言基础,如Java,c++等,要初步掌握面对象、抽象类、接口、集成、多态和数据流及对象等基础;
2、Linux系统的基本操作
Linux系统的基本操作是大数据不可割舍的一部分;重点需要学习的是Linux的环境搭建,搭建的平台有Ubuntu、centos;内容包括系统配置、系统安装、ssh、软件安装等;
3、数据库
数据离不开数据库,SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项技能;
4、Hadoop架构设计
首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机,从而构建Hadoop集群,在建立spark开发环境,完成大数据环境的配置搭建;
5、机器学习
要是的大数据相关内容得到应用,则必然会涉及大量机器学习及算法的内容,发挥出大数据的优势,让办公效率更快、更强。
二、数据分析需要的学习基础
1、基础的数据分析工具
常见的就有SQL、PYTHON等,在学习之前需要有简单的认知,这样后续学习起来就会轻松一些。
2、数据分析逻辑
具备一定的逻辑思维的人更适合数据分析这个职业,在对项目进行分析的时候会更有逻辑,能够根据框架逐步拆解,理顺逻辑,合理的进行分析。
3、沟通能力
数据分析师很多时候都需要接收需求,对数据分析分析呈现,更终进行汇报,这都需要很强的沟通理解能力,才能了他人需求,同时也能够将数据价值传递给他人。
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