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CDA数据分析师石家庄校区 |
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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。
石家庄精选优质的数据分析培训机构名单榜首今日出炉,为您推荐CDA数据分析师石家庄校区,授课通俗易懂,丰富的课程选择,全面的指导,让你学习乐在其中,深受学员好评!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!
数据分析是一个获取原始数据，并将原始数据转换为有效信息的过程。那数据分析师工作内容又是什么呢？
1.确定业务需求
首先，数据分析师需要根据客户的要求，确定业务需求，从而指定将哪些数据作为分析输入。这一步骤看似简单，但是却不可省略。
在没有搞清需求的情况下，你忙活了好几天，还熬了几个大夜，给甲方爸爸整理出了苹果手机市场的分析报告，结果甲方爸爸告诉你我卖的苹果是用来吃的。
当然，这也只是一个笑话，但仔细确定业务需求的确非常重要。如果甲方爸爸不满意，到更后你所有的解释都是徒劳的。“我觉得这样的分析结果是有用的……”甲方爸爸冷冷一句：“我要我觉得，不要你觉得。”
2.收集数据
没有数据怎么分析呢？所以数据分析师需要学会收集数据。
许多人对于收集数据的理解还停留在在商场里拉人填信息上面。当然，这也不失为一种方法。其实，数据的来源有很多。这些数据有可能是来自传感器（例如，交通摄像机、卫星、记录设备，等），也有可能是来自采访记录、在线资源或阅读文档等等。想要获取这些数据，我们还可以学习爬虫技能来爬数据。
3.处理和组织数据
更初获得的数据并不能直接使用，必须经过处理或组织后，数据分析师才能对数据进行分析。显然。面对杂乱无章的数据，数据分析师也很难下手。这时，数据分析师就需要将数据以表格的形式放置在行和列中，让杂乱的数据变得简单清晰，以便进行进一步分析。
4.清理数据
以在商场找人填写信息为例，很多人并不愿意填写信息，即使他真的写了，也有可能留下虚假信息。同样，数据被处理或组织也很有可能导致数据不完整、重复或者错误等问题。
为了防止和纠正这些问题，我们需要对这些数据进行清理。因此，我总结了一些可用于处理数据的方法：
（1）常见的解决方法包括记录匹配、识别不正确的数据、删除重复的数据和列分割等。
（2）将特定变量的总数与可靠数字进行比较，查找高于或低于预定阈值的异常数据。
（3）使用异常值检测的定量数据方法，消除可能输入错误的数据。
（4）使用文本数据拼写检查器来减少错误键入的单词数量。不过这一方法有一定的局限性，因为数据分析师很难判断单词本身是否正确。
5.探索性分析数据
对数据进行清理后，数据分析师就可以对数据展开分析了。数据分析师可以应用探索性数据分析的各种技术来挖掘数据中包含的信息。分析数据的方法有很多，例如：
（1）生成描述性统计数据（例如平均值或中位数）以帮助理解数据。
（2）将数据可视化，从而更直观地观察数据。
探索的过程可能会导致额外的数据被清理或者其他的数据请求。因此，3、4、5这三个步骤本质上是可以迭代进行的。
6.掌握建模和算法
小时候，我们经常这样吐槽数学：“数学好有什么用，上街去买菜又不会用公式买。”买菜是用不到数学，但是数据分析用得到。
在进行数据分析时，数据分析师还需要将数学公式或模型应用于数据，以便识别变量之间的关系（例如相关性或因果关系）。一般而言，我们可以基于数据中的其他变量开发模型，以此评估数据中的特定变量。其中，参与误差取决于模型精度（即，数据=模型+错误）。
所以，有一个好的数学功底，还是很有帮助滴~没准，你还可以用这一说法教育还在上学的小朋友，让他们好好学数学，别再提“数学无用论”了。
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