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郑州CDA数据分析师培训学校 |
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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。
郑州中牟县口碑不错的Python数据分析培训班，郑州CDA数据分析师,全栈数据科学教育品牌,科学的课程体系,成熟的培养方案,专业的师资团队,课程由浅入深循序渐进,教师授课,助你.
Python作为一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。在Python中，数据分析涉及到的知识点很多，包括基础语法、数据预处理、数据可视化、机器学习等方面的知识。
一、Python基础语法
学习Python数据分析的步是掌握Python基础语法，包括变量、数据类型、控制流语句、函数等。这些基础知识点是后续学习数据分析的基础。
二、常用数据结构
Python中常用的数据结构包括列表、元组、字典和集合等。这些数据结构在数据分析中有着广泛的应用，掌握它们对于后续的数据处理和数据挖掘非常有帮助。
三、第三方库
Python中有很多第三方库可以用于数据分析，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。这些库在数据分析中发挥着重要的作用，掌握它们可以更地进行数据处理和数据挖掘。
NumPy
NumPy是Python中用于科学计算的基础包，它提供了大量的数学函数和矩阵运算功能。在数据分析中，NumPy可以用来处理大规模的数据集，并进行的计算。
Pandas
Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能。Pandas可以用来处理各种类型的数据，包括数值型、字符型、日期型等，并进行数据清洗、数据变换、数据聚合等操作。
Matplotlib
Matplotlib是一个用于绘图的Python库，它提供了多种绘图函数和绘图样式，可以方便地将数据可视化。通过Matplotlib，可以将Pandas中的数据以图形的方式呈现出来，以便更好地理解数据和分析结果。
四、数据预处理
在数据分析中，数据预处理是非常重要的一步。通过数据预处理，可以将原始数据进行清洗、变换和处理，以便后续的分析和处理。在Python中，可以使用Pandas库来进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等操作。
五、数据可视化
数据可视化是数据分析中非常重要的一步，通过数据可视化可以更好地理解数据和分析结果。在Python中，可以使用Matplotlib库来进行数据可视化，包括折线图、散点图、柱状图等图形类型。通过数据可视化，可以更好地发现数据的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
六、机器学习
机器学习是数据分析中的一种重要技术，通过机器学习可以发现数据中的规律和趋势，并进行预测和分类等操作。在Python中，可以使用Scikit-learn库来进行机器学习，包括分类、回归、聚类等算法的应用。通过机器学习，可以更好地挖掘出数据中的价值，为决策提供更有力的支持。
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