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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。
三门峡数据分析师培训机构哪家比较靠谱,选郑州CDA数据分析师课程,提升业务技能,聚焦企业需求,贴合岗位诉求,实现职场逆袭,升职加薪,不再难!
什么样的人适合做数据分析
1、对数据分析感兴趣
不管你做什么事情,要想把它做好,比较要有足够的专注和兴趣。当你有了这些,你遇到问题就很有激情的投入,并且解决它。并且不断通过主动学习去提升自己。
2、逻辑思维能力强
面对复杂的业务系统和数据,数据分析需要有较强的逻辑思维能力。如果你的逻辑思维是混乱的,比较发散的,那么无法产出合理的、对业务有建设性的结论。数据分析要做的就是根据分析的目的,充分了解业务,梳理出分析框架和指标体系,运用一些分析方法,分析挖掘出油价值的洞察。
3、业务理解能力强
数据分析的核心能力是对业务的理解和洞察能力,如果一个数据分析师有很强业务sence,其职业天花板就比较高。不深入了解业务,很难找到分析业务问题的切入点,形成有效的业务假设,分析挖掘出有业务价值的东西。
4、好奇心强
数据分析做的够不够深入,很多时候就看分析问题是否已经很接近问题的本质,深入思考底层逻辑,找到一些影响业务的关键因素。而这种较求本质的过程就是好奇心驱使的过程,通过不断的追问为什么?为什么?为什么?当不能在继续问下去的时候,这应该就是本质。
5、沟通表达能力
在工作中很多都需要团队协作,数据分析师需要有良好的沟通能力,同时自己的输出的报告也要具备可读性。不管数据分析,向很多工作岗位都需要注重沟通表达能力
6、自我驱动力
要做好数据分析,需要主动去学习、主动站在业务角度思考问题、主动去推动分析结论落地、主动去追求业务价值产出,这样自己的职业道路才会不断完善提升。
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