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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。
开封口碑好的数据分析培训班,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!
什么人适合学数据分析
实际上,这个问题的潜台词是“什么人学习数据分析,会更容易取得成功?”成功的界定因素包括但不限于:薪资水平、职业寿命、晋升空间等。
广义点说,人人都是数据分析师,只不过很多人没有留意。它不用刻意去学,我们天生就有用数据解决问题的意识。只是需要不断的复盘、总结,之后梳理成有逻辑的框架,较后找到一个可落地的解决方案来执行。
具体点说:
1、刚毕业的学生。在学习大数据的浪潮中,刚毕业的学生人数占了非常大的比例。其中很重要的原因是在学校学习的知识达不到公司用人标准,处处碰壁就业困难,薪水也非常低。这种情况选择学习一门靠谱的技术是正确的选择之一,唯有掌握新技能才能跟上新时代。
2、已经就业的社会人员。有些人虽然说已经工作了几年,但是所在的行业和职位工作前景不被看好,没有前途。因为这是个更新换代非常快的时代,总有一些行业会被时代淘汰,所以有人会因为行业发展困难而选择转行。
3、对前途感到迷茫的人。有的人工作了几年之后就不知道应该做什么了,越来越严重的焦虑困扰着自己,未来的路还很长现在该怎么办?很大部分人是对前途没有想法,不知道做什么的情况下,可能在朋友口中或者其他渠道了解到大数据,非常看好大数据的前景而参加了大数据培训,努力改变自己的未来。
数据分析师通常分两类,分工不同,但各有优势。
一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长,那是幸运的,但进入这类团队的门槛较高,需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条,未来的职业通道可能走的技术路线。
另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师,成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营,包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营,门槛非常低,只需要会点Excel,都能胜任,因为做的几乎都是给其他业部门取数的活。虽然工作内容比较基础,但是由于行业竞争不充分,薪资依旧很可观。
无论是数据小白想成为数据分析师,还是业内人士想实现晋升,一定都要注意加强自我学习,这样才能不断拓宽自己的职业道路。
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