勤学教育网合作机构>北京培训学校>

CDA数据分析师培训

欢迎您!

分享

全国统一学习专线 8:30-21:00
CDA数据分析师培训
CDA数据分析师培训,已与国内多所高校进行了战略合作,搭建大数据实验室与共建专业;出版多本CDA数据分析师系列丛书;已进行100多期数据分析及大数据系统培训课程,培养超过数万多名学员。
CDA数据分析师培训> 北京教育培训>

北京数据分析培训课程

  • 课程介绍

  • 学习资料

  • 2019-08-21
数据分析培训课程

数据分析是指用?#23454;?#30340;统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用?#26657;?#25968;据分析可帮助人们作出判断,?#21592;?#37319;取?#23454;?#34892;动。我们可以清晰的预见,如果想要在DT时代成为弄潮儿,数据分析是必经之路。

数据分析师常见问题解答

  • 1

    零基础能学吗?学费多少钱?

  • 2

    我数学差影响学习效果吗?

  • 3

    我可以申请申请试听课程吗?

  • 4

    学完之后可以去哪些企业就职?




北京数据分析师课程内容

  • 业务数据分析师

    业务数据分析师

    课程内容以CDA数据分析师LEVEL I标准大纲要求,包含Excel商业分析-Tableau商业智能 –数据可视化技能 - Mysql数据库管理 - 统计理论方法 – SPSS统计与建模分析,一整套数据分析流程技术进行讲解。还将从金融、医药、保险、电商、房地产等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使所学更符合就业要求,达到企业实务标准。

  • Python数据分析师

    Python数据分析师

    课程内容以CDA数据分析师标准大纲要求,包含Python基础 – Pandas数据清洗 - Python爬虫 - Python数据可视化- Python机器学习算法等内容,并结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来帮助学员建立整套的数据分析和机器学习思路,案例涉及营销优化、风险控制、用户研究、商业部署等领域,使学员所学更符合企业要求。

  • CDA数据分析师

    CDA数据分析师

    课程内容涵盖数据库管理-统计学分析方法-数据分析软件应用-数据挖掘算法模型一整套数据分析流程进行系统讲解,最后结合热门行业电商、金融、电信等案例和业务出发,升华技术应用场景,使所学更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代?#26131;?#24037;作定位。学?#21271;?#19994;要求能?#27426;?#31435;完成商业数据分析项目,能够掌握数据数据分析大多数岗位技能。



数据分析师课程特色

教学模式教学模式

案例教学,岗位模型与知?#23545;?#38271;;全面专业知识服务;丰富线下社区活动。

1
精英服务精英服务

针对性案例作业并进行监督,全程答疑助教,开放自习教室,毕业答辩评估。

2
学习权限学习权限

一年内可免费重修两期,提供全程课程视频录制,可获视频永久学习权限。

3
后学计划后学计划

CDA精英学院证书,VIP嘉宾与客座分享,兼职教学物?#22987;?#21169;,个人IP打造。

4


CDA数据分析师等级有哪些

  • 01
    业务数据分析师
    专指金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、R、SPSS、SAS等一门专业分析软件,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出业务报告。
    了解详情
  • 02
    建模分析师
    一年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证。在Level Ⅰ的基础?#32454;?#35201;求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件,熟悉适用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息。
    了解详情
  • 03
    大数据分析师
    一年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和linux操作系统知识,能够掌握运用大数据架构及分析软件,从海量数据中提取相关信息,并能够结合python软件,形成数据分析报告。
    了解详情
  • 04
    数据科学家
    三年以上数据分析岗位工作经验,或通过?#25105;?#19968;门CDA Level ⅠI认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。负责制定企业数据发展战略,发现企业数据价值,提升企业运行效率,增加企业价值。能够带领团队将企业的数据资产进行?#34892;?#30340;整合和管理,建立内外部数据的连接;具有数据规划?#21738;?#21147;。
    了解详情

数据分析师师资介绍

数据分析师师资介绍
 零一 

沐垚科技创始人,电商自?#25945;澹?#25968;据分析师,8年电商从业经验,擅长Excel、Power BI、R、Python等工具,主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用,专注数据+电商的新零售服务。著有《电商数据分析?#21592;?#23454;战》《美丽的电商运营日记》《Excel BI之道》《?#21592;Α?#22825;猫电商数据分析与挖掘实战》。
数据分析师师资介绍
 王小川 

博士,国内某券商研究所分析师,神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家,国内的MATLAB论坛管理员,曾多次参与Mathworks公司培训活动。年在北京、上海、武汉等地举办多次MATLAB培训研讨会,有丰富的MATAB实战技巧与培训经验,其微博上的发布的MATLAB数据挖掘公开课程总点击量超过50万,近三年在人大经济论坛开办Python培训,参与承担CDA-1/CDA-2,就业班中Python教学任务,并开办Python量化投资课程。

详情请进入 CDA数据分析师培训 已关注:208 咨询电话:

大数据正成为继云计算、物联网、移动互联网之后又一个被热议、热捧的概念。在将大数据作为信息技术未来发展方向和经济社会诸行业领域应用方向予以关注的同时,也必须对大数据有全面、清?#35757;?#35748;识,才能充分发挥大数据的应用价值。

一是要全面认识大数据?#21738;?#28085;,避免陷入单纯的计算能力和存储能力建设

虽然“大数据”本指“规模很大的数据(集合)”,但总体上应是数据、技术与应用三者的统一。从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合,这是大数据分析的对象,不以之为基础,大数据分析与利用就无从谈起。同时,大数据并非大量数据简单、无意义的存储与堆积,数据间是否具有关联性,是“大数据”与“大规模数据”的重要差别,也是大数据能够得以应用的基矗从技术角度看,大数据技术是从各?#25351;?#26679;类型的大数据?#26657;?#24555;速获得有价值信息的技术及其集成,这种对数据对象的动态处理行为是“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别。

这其?#26657;?#22823;数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。大数据所以成为热点,就在于各个行业领域具有了对大数据分析和利用的巨大现实需求和具体应用需求。如果不与具体应用相联系,大数据的作用和价值就无从谈起。同时,不同领域、不同企业、不同业务的数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据分析处理系统也可能存在相当大不同。正由于与具体应用紧密联系,甚至是?#27426;?#19968;的联系,才使“应用”成为大数据不可或缺?#21738;?#28085;之一。可见,只有全面认识并坚持“数据、技术、应用”三位一体共同发展,所发展的才是真正的大数据。若只是加强基础设施建设,只是将很多数据存储起来,可能连大数据的皮毛都难以摸到。

二是要清醒认识大数据发展的成熟度,避免过度建设下?#21738;?#26631;落空

在多方的擂鼓助威下,投身大数据研发与应用已成为新的热潮,其广泛应用和巨大收益似乎触手可及。但大数据毕竟是由商业机构率先提出并加以推进的概念,为了在软?#24067;?#20135;品和信息服务方面获得更多收益,跨国信息技术企业在推广大数据概念的过程中也难免包含炒作的成分。若不加分辨,盲目跟随,很可能会起大早、赶晚集,甚至?#27927;?#38598;。

全球大数据的发展还处于起始阶段,理论展望尚多于实践探索。特别要注意到的是,与藉成熟技术积累推动应用模式创新的云计算、物联网、移动互联网等领域不同,大数据领域的技术?#24418;?#23436;全成熟,在多源异构信息融合、大规模数据智能清?#30784;?#22823;规模异构数据并行挖掘、大规模异构数据在线分析处理、大规模数据可视化等技术领域还需要做大量研究创新工作,尤其是决定大数据应用能力高低的人工智能技术?#24418;?#21462;得革命性突破,将在?#27426;?#26102;间内限制大数据的深度应用。这种背景下,对大数据的发展必须从基础做起,注重核心关键技术创新与应用模式创新的协同并进?#27426;?#22823;数据的应用必须考虑技术实现能力,避免目标过于理想,难以落地。

三是要客观分析用户自身的应用基础和应用目标,避免多做无用功

大数据应用可以分为多个层次,例如,对大规模数据的初步加工整理、运用已有知识规则对大数据信息的分析发掘,运用人工智能工具自动发现新的知识规则并挖掘新的关联信息?#21462;?#20174;广义上看,这些都可以归属于大数据层次;从实际看,不同的企业、相同企业在不同应用阶段,在大数据应用方面也确实有着不同的应用要求。因此,在运用大数据时,必须与用户自身实?#26159;?#20917;相结合。同时,在系统顶层设计时,采用开放可扩展的体?#21040;?#26500;,?#21592;?#22312;未来功能需求增多增强时实现快速、灵活的升级。
  • 校区分布
  • 学校相册
  • 推荐课程
  • 相关学校
  • 相关文章

温馨提示:提交留言后老师会第一时间与您联系!热线电话:

手机访问

#tel_400#
江西11选5基本组走势图
百人牛牛软件下载 山东群英会最新开奖公告查询 004特码王心水论坛 体彩浙江十一选五走势图 贵州十一选五走势图解 大乐透走势图新浪爱彩 mix 达也和小南登场 江苏体彩 中国福利彩票36选7第4984期 辽阳福彩投注站分布图 甘肃11选5历史开奖记录查询 河北时时彩推荐号码查询 体彩36选7怎么玩 体彩6+1开奖结果 中国福彩双色球