CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班-北京/上海/深圳/廣州/遠(yuǎn)程
【從零進(jìn)階,忠于技術(shù),可申請CDA協(xié)會等級認(rèn)證證書&國家工信部證書!】
CDA 數(shù)據(jù)分析就業(yè)班最新課程安排:
https://www.cda.cn/kecheng/6.html
CDA 數(shù)據(jù)分析就業(yè)班培訓(xùn)安排:
項目名稱 | CDA 數(shù)據(jù)分析就業(yè)班培訓(xùn) |
時間 | 2020年3月29日-6月29日 |
時間 | 2020年4月19日-7月19日 |
價格(元) | 16800(遠(yuǎn)程) |
優(yōu)惠 | 1. 提前一個月報名并全額繳費優(yōu)惠1000元 2.可申請分期助學(xué)貸款(利息學(xué)員承擔(dān)) 以上優(yōu)惠不疊加 |
關(guān)于證書 | 1. 可申請報考《CDA等級認(rèn)證證書》,一年兩次,全國統(tǒng)考,申請詳情 (薦:含金量高) 2. 可申請《數(shù)據(jù)分析師證書》 以上雙證皆自愿申請 |
課程安排:
課程安排(參照使用,具體見課表安排)
第一階段 Excel業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析
01-01Excel基礎(chǔ)技能
01-02案例綜合-人力考勤應(yīng)用
01-03數(shù)據(jù)的分類匯總
01-04圖表可視化
01-05圖表應(yīng)用案例一-零售分析儀
01-06圖表應(yīng)用案例二-財務(wù)分析
01-07分析方法論
01-08 作業(yè)練習(xí):RFM模型實現(xiàn)用戶分層精細(xì)化運營
第二階段 Mysql數(shù)據(jù)庫應(yīng)用
02-01數(shù)據(jù)庫概述及基本操作
02-02單表查詢
02-03多表查詢、子查詢
02-04常用函數(shù)
02-05MySQL進(jìn)階練習(xí)
02-06電商案例
02-07 作業(yè)練習(xí):零售業(yè)黑五數(shù)據(jù)SQL分析
第三階段 商業(yè)智能分析
03-01數(shù)據(jù)倉庫概述及基本操作
03-02數(shù)據(jù)建模及匯總規(guī)則
03-03零售行業(yè)分析案例
03-04電商行業(yè)客戶行為分析案例
03-05餐飲行業(yè)銷售情況監(jiān)控案例
03-06電商行業(yè)流量分析案例
03-07進(jìn)銷存分析案例
03-08汽車市場數(shù)據(jù)分析案例
03-09拓展業(yè)務(wù)分析案例
03-10 作業(yè)練習(xí):咖啡店月銷售數(shù)據(jù)分析及儀表板制作
第四階段 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
04-01微積分
04-02線性代數(shù)
04-03描述性統(tǒng)計方法
04-04抽樣估計
04-05假設(shè)檢驗
04-06列聯(lián)分析
04-07相關(guān)分析
04-08回歸分析
04-09 作業(yè)練習(xí):對于消費者調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行描述并進(jìn)行特征分析
04-10 作業(yè)練習(xí):運用調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行資產(chǎn)價格預(yù)測
第五階段 Python編程基礎(chǔ)
05-01python入門與安裝
05-02python語法入門
05-03基本數(shù)據(jù)類型
05-04控制語句
05-05錯誤與異常
05-06常用內(nèi)置函數(shù)
05-07函數(shù)創(chuàng)建與使用
05-08python高級特性
05-09python模塊
05-10python IO操作
05-11日期與時間
05-12類和面向?qū)ο?/font>
05-13python連接數(shù)據(jù)庫
05-14 作業(yè)練習(xí):基于Python的函數(shù)創(chuàng)建與商業(yè)實操文件操作
第六階段 Python數(shù)據(jù)清洗
06-01Numpy基礎(chǔ)
06-02Pandas入門
06-03Pandas基本數(shù)據(jù)處理方法
06-04Pandas聚合與分組
06-05Python數(shù)據(jù)清洗高級操作及案例實戰(zhàn)
06-06 作業(yè)練習(xí):視頻網(wǎng)站數(shù)據(jù)清洗整理和結(jié)論研究
06-07 作業(yè)練習(xí):基于數(shù)據(jù)清洗的知乎用戶畫像基本研究
第七階段 Python數(shù)據(jù)可視化
07-01Python數(shù)據(jù)可視化入門
07-02MLlib(RDD-BaseAPI)機(jī)器學(xué)習(xí)
07-03MatPlotlib繪圖高級參數(shù)
07-04高級繪圖工具seaborn、pyecharts
07-05 作業(yè)練習(xí):學(xué)生考試數(shù)據(jù)清洗與可視化
第八階段 Python統(tǒng)計分析
08-01數(shù)據(jù)分析及統(tǒng)計信息
08-02一元線性回歸
08-03多元線性回歸
08-04一般logistic回歸
08-05logistic回歸與修正
第九階段 Python機(jī)器學(xué)習(xí)入門
09-01機(jī)器學(xué)習(xí)入門
09-02KNN
09-03模型評估方法(一)
09-04模型優(yōu)化方法(一)
09-05Kmeans
09-06模型評估方法(二)
09-07DBSCAN
09-08決策樹
09-09模型評估方法(三)
09-10案例實戰(zhàn):決策樹在保險行業(yè)的應(yīng)用
09-11 作業(yè)練習(xí):醫(yī)療業(yè)心臟病分類模型建置與預(yù)測
第十階段 Python機(jī)器學(xué)習(xí)夯實基礎(chǔ)
10-01線性回歸
10-02模型優(yōu)化方法(二)
10-03邏輯回歸
10-04樸素貝葉斯
10-05模型優(yōu)化方法(三)
10-06關(guān)聯(lián)規(guī)則
10-07協(xié)同過濾
10-08案例實戰(zhàn):基于協(xié)同過濾的商品個性化推薦
10-09 作業(yè)練習(xí):員工離職預(yù)測
第十一階段 Python機(jī)器學(xué)習(xí)成竹在胸
11-01集成算法之隨機(jī)森林
11-02集成算法之AdaBoost
11-03數(shù)據(jù)處理和特征工程
11-04SVM
11-05神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11-06XGBoost
11-07實戰(zhàn)案例:基于XGboost的航空預(yù)測
11-08 作業(yè)練習(xí):ARIMA模型預(yù)測銷售額趨勢案例
第十二階段 數(shù)據(jù)分析項目報告撰寫
12-01報告的預(yù)備工作
12-02報告的邏輯框架及結(jié)構(gòu)
12-03常用分析模型及適用場景
12-04項目基本情況分析
12-05項目分析方法與過程
12-06具體報告撰寫
12-07 作業(yè)練習(xí):基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的xx航空公司會員客戶價值研究”數(shù)據(jù)分析報告撰寫
第十三階段 算法綜合案例一:評分卡
信用風(fēng)險指的是交易對手未能履行約定合同中的義務(wù)造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險,即受信人不能履行還本付息的責(zé)任而使授信人的預(yù)期收益與實際收益發(fā)生偏離的可能性,它是金融風(fēng)險的主要類型。借貸場景中的評分卡是一種以分?jǐn)?shù)的形式來衡量風(fēng)險幾率的一種手段,也是對未來一段時間內(nèi)違約、逾期、失聯(lián)概率的預(yù)測。一般來說,分?jǐn)?shù)越高,風(fēng)險越小。
13-01案例背景介紹
13-02建模準(zhǔn)備
13-03數(shù)據(jù)清洗及變量粗篩
13-04模型訓(xùn)練
13-05模型評估
13-06模型部署與更新
13-07 作業(yè)練習(xí):銀行業(yè)客戶流失模型建置
第十四階段 算法綜合案例二:電商零售
由于電商發(fā)展的日趨成熟,電商商家之間的競爭愈來愈激烈。該玩具公司銷售額突破6千萬后,公司的發(fā)展便遇到了瓶頸。
公司現(xiàn)狀描述,公司屬于中型發(fā)展公司,資金鏈充足;該公司的玩具貨品來源,來著品牌代理加工工廠,玩具質(zhì)量和款式以及性價比均為亮點;公司運營團(tuán)隊的規(guī)模20人。該玩具公司希望通過數(shù)據(jù)分析分析,給予突破瓶頸+提升銷售額的方案。
14-01項目總體概覽以及計劃
14-02方法實現(xiàn)與結(jié)果
14-03營銷活動設(shè)計以及結(jié)果評價
14-04 作業(yè)練習(xí):建立電商產(chǎn)品輿情文本分類模型
CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班課程試聽:http://edu.cda.cn/classroom/199/courses
CDA培訓(xùn)簡介:
CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班是CDA數(shù)據(jù)分析師在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認(rèn)證體系的道路上,為解決當(dāng)下學(xué)員就業(yè)難的問題所研發(fā)的精品課程。課程以數(shù)據(jù)分析理論與實踐案例結(jié)合的方式講授,內(nèi)容覆蓋了國內(nèi)企業(yè)招聘數(shù)據(jù)分析師崗位所需的技能,包括統(tǒng)計知識、軟件應(yīng)用(SPSS/SAS/R/Python等)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)決策可視化報告(Tableau/ Recharts)等,學(xué)員經(jīng)過三個月系統(tǒng)全面的脫產(chǎn)學(xué)習(xí),達(dá)到企業(yè)用人標(biāo)準(zhǔn),快速在大數(shù)據(jù)時代找準(zhǔn)工作定位,抓住大時代的大機(jī)遇!
學(xué)員對象:
1. 各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者
2. 在校數(shù)學(xué),經(jīng)濟(jì),計算機(jī),統(tǒng)計等專業(yè)教師和學(xué)生
3. 經(jīng)濟(jì),醫(yī)學(xué)生物研究院科研人員
4. 數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘興趣愛好者及轉(zhuǎn)行人士
部分講師簡介
李奇
微軟Excel MVP(Excel最有價值專家),中國電子表格應(yīng)用大會主席。曾在IBM中國擔(dān)任銷售管理團(tuán)隊數(shù)據(jù)分析項目組長及德勤北京所的數(shù)據(jù)分析高級咨詢顧問。專精于企業(yè)數(shù)據(jù)分析、設(shè)計及實施商業(yè)智能業(yè)務(wù)解決方案、軟件開發(fā)及SQL、Excel相關(guān)數(shù)據(jù)分析課程培訓(xùn)等。
徐楊
徐楊,海歸博士。曾在中國銀行工作五年,后出國深造。師從Hisayuki Yoshimoto,主攻空間計量方向,對各種回歸模型和聯(lián)立方程模型有深入研究,博士研究課題為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間矩陣工具變量參數(shù)識別。曾參與數(shù)個經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析項目,其中紐約市場對香港市場高頻交易分析項目已在英國上線,F(xiàn)為CDA統(tǒng)計學(xué)講師。
韓要賓
沐垚科技創(chuàng)始人,研究方向為數(shù)字圖像處理,發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文5篇(4篇EI,1篇SCI),5年電商從業(yè)經(jīng)驗,3年數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗。專注于數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的研究。服務(wù)客戶:蘇寧易購、Decathlon、百草味、浙江師范大學(xué)、紅星美凱龍等。
吳昊天
CDA數(shù)據(jù)分析研究院技術(shù)負(fù)責(zé)人兼高級講師。曾就職于電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)中心,從事醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作,擁有豐富的海量數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗、算法研發(fā)經(jīng)驗、省級數(shù)據(jù)平臺搭建經(jīng)驗,擁有算法專利若干,主要研究方向為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。
丁亞軍
南京上度咨詢數(shù)據(jù)分析總監(jiān)、經(jīng)管之家論壇SAS、SPSS版版主,CDA數(shù)據(jù)分析研究院研究員和SAS、SPSS軟件講師。 研究方向為“統(tǒng)計軟件與數(shù)據(jù)分析”、“市場調(diào)查分析”、“數(shù)據(jù)挖掘咨詢”。
傅老師
金融數(shù)學(xué)博士,主要從事金融數(shù)學(xué),金融數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的研究,發(fā)表SCI,EI,CSSCI核心期刊論文多篇。傅老師高校從教14年,主要講授統(tǒng)計學(xué)、信用風(fēng)險建模、金融數(shù)據(jù)挖掘等課程,先后指導(dǎo)學(xué)生獲得全國數(shù)學(xué)模型競賽和美國數(shù)學(xué)建模競賽一等獎,獲得全國數(shù)學(xué)模型競賽優(yōu)秀教練員。曾先后擔(dān)任過咨詢公司、互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)管理公司的高級數(shù)據(jù)分析顧問,先后參與過客戶估值、反欺詐識別、輿情分析等數(shù)據(jù)分析項目,有著豐富的行業(yè)經(jīng)驗。授課生動形象,風(fēng)格通俗易懂,深受學(xué)員的喜愛。
美庫爾數(shù)據(jù)咨詢團(tuán)隊
美庫爾(Merkle)是全球最大、成長最快的客戶關(guān)系營銷(CRM)機(jī)構(gòu)之一, 在過去20多年里,眾多《財富》500強企業(yè)及全球領(lǐng)先的非盈利機(jī)構(gòu)都選擇美庫爾為它們提供市場營銷解決方案。
管理超過140個大型市場營銷數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
每年做出超過100億美元的營銷決策
中國區(qū)超過50%的員工具有碩士及以上學(xué)位
中國區(qū)超過20%的員工有海外留學(xué)及工作經(jīng)歷
報名流程:
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2.給予反饋,確認(rèn)報名信息
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