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CDA数据分析师培训

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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。
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北京数据分析师培训机构

  • 课程介绍

  • 学习资料

  • 2019-08-21
北京数据分析培训

随着大数据的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被?#25945;?#31216;为“未来最具发展潜力的职业之一”。美国国家劳工统计局的数据显示,“数据分析师”是美国成长第二快的职业,劳工统计局的最新就业率报告预计该职业在2018年将有80万从业人员(增长53.4%)。

无处不在的数据分析师,企业的核心职位

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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,岗位模型与知识增长;全面专业知识服务;丰富线下社区活动。
  • 精英服务
    精英服务
    针对性案例作业并监督,全程答疑助教,开放自习教室,毕业答辩评估。
  • 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。
  • 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。


课程常见问答

A?#21644;?#36164;于人工智能领域的资金?#27426;仙险牽?#25968;以千计的高价值创业公司已经进入该领域。机器学习是驱动人工智能领域突破性发展的核心技术。AlphaGo 战胜人类围棋冠军、人脸识别、大数据挖掘,都和机器学习密切相关。在这门课程?#26657;?#20320;将掌握机器学习核心技术,把握人才缺口的黄金时代,在职业发展市场?#22411;?#39062;而出,成为科技、互联网、金融等行业渴望的稀缺人才。

A:具备 Excel 和 SQL、SPSS、Tableau 等技能的员工年薪约在 15万-25万,学习与数据相关的技能,会帮助你在职位上更具有竞争力。 这门课程是为?#25112;?#35302;数据的人而设计的,所以课程不是为了帮助你得到数据分析岗位和工作而设计的。 但是,掌握课程中教授的技能,会对你的工作和职业机会有很大的帮助,毕业后,你可以选择数据分析师进阶部分课程,进一步学习,在未来成为数据分析师,或是数据科学家。

A:工欲?#30772;?#20107;必先利其器,本课程为系统化、体系化课程,涉及到的软件也可以帮助学员实现数据分析全流程,包含数据处理和报表制作软件Excel,数据库软件Mysql,数据分析软件SPSS,数据可视化软件Tableau。除了Mysql需要编程外,其他软件均可实现菜单操作,更易于学习和上手。



数据分析师师资介绍

数据分析师师资介绍
 傅老师 

金融数学博士/CDA数据分析研究院讲师

主要从事金融数学,金融数据分析等领域的研究,发表SCI,EI,CSSCI核心期刊论文多篇。在具体行业方面,傅教授先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的数据分析顾问,先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目,有着丰富的行业经验。
数据分析师师资介绍
 吴昊天 

CDA Level2大数据分析师?#38469;?#21629;题组组长

曾就职于电子科技大学大数据?#34892;?#21307;疗卫生研究所,历任数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职,多次参与并主?#23478;?#20445;反欺诈领域和智慧诊疗相关算法设计、执行、优化等相关工作, 拥有丰富的算法研发经验与多项算法专利。拥有丰富的数据类项目管理经验。

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随着大数据时代的到来,因为开发利用数据?#21738;?#21147;差异,各国有可能形成新的数据鸿沟。中国要警惕因为大数据方面的落后,重新拉大与发达国家的距离。我认为要正视以下四种数据鸿?#25285;?br />
首先是观念上的数据鸿沟。中国在涉及先进生产力、科技创新的重大潮流方面,总是?#27426;?#22320;跟在美国后面。这已不是第一次了,从计算机、互联网、云计算……一直到物联网,回回如此。为什么中国没能引领一回世界潮流?根本原因是中国在?#25191;?#21270;观念上,已落后美国一个时代。

大数据其实是托夫勒在1980年《第三次浪潮?#20998;性?#23601;预言的,“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕,那么大数据则是第三次浪潮的华?#19990;?#31456;”。从信息高速公路到大数据,都是以“第三次浪潮”为标志的第二次?#25191;?#21270;。?#27426;?#20013;国时下的观念水平还停留在第一次?#25191;?#21270;上,?#27426;?#31532;二次浪潮的东西(如包括高铁在内的“铁公基”之类)产生灵光。这是我们?#35762;?#36214;不上趟的深层原因。这个问题不是在科技创新层面能解决的。变?#27426;?#20026;主动的关键,是跳出就事论事的追赶,形成以信息生产力为基础发展新文明的观念。

其次是战略上的数据鸿沟。美国高度重视大数据,奥巴马政府2012年3月29日发布了《大数据研究和发展计划》,提出要收集庞大而?#19995;?#30340;数字资料,并从中获得知识和洞见,以提升能力。而中国在大数据上还没?#34892;?#25104;自己的顶层想法,在战略上又落后于美国一筹。

大数据的战略价值在于,通过对蕴含意义的数据的专业化处理,获得意义控制权。在世界史上,人类在第一次浪潮争夺对胃的控制权,靠把功能专业化,实现生存主动权;第二次浪潮则争夺对钱包的控制权,靠把价值专业化,实?#22336;?#23637;主动权;第三次浪潮是在争夺对大脑的控制权,靠把数据专业化,实现意义满足(所谓?#22885;?#24847;”)的主导权。

从战略生态链上?#25285;?#24847;义管价值,价值管功能。美国的思路很明显,就是用第三次浪?#20445;训?#20108;次浪潮、第一次浪潮拍死在?#31243;?#19978;。中国人对此尚未完全察觉,还在热衷忙活胃和“铁公基”这些GDP上的事。?#27426;?#20013;国在1820年?#26412;?#26366;是GDP世界第一,结果?#21592;?#33521;国打败,即便中国重回GDP世界第一,不越过战略上的数据鸿?#25285;?#36824;会?#27426;?#25384;打。

第三是产业上的数据鸿沟。大数据听起来很技术化,但大数据的关键并不在数据原料的多,而在于数据加工能力上的高,这才是大数据真正的价值。在即将到来的大数据时代,中国如果只用山西煤?#20064;?#30340;眼光看大数据,钻到数据采矿业这个?#25237;耍?#32780;不能控制数据加工业,就会成为大数据上的中东、非洲,成为?#25237;?#30340;原料和自然资源生产国,错失上万亿美元的高端发展机遇。

如果中国陷入群龙无首、无头?#26434;?#24335;的大数据狂?#20445;?#22823;干快上大存储、大数据?#34892;摹?#22823;产业园,这样的大数据产业可能只是肥了投机房地产或钻税收优惠空子的人,仍然避免不了落入数据鸿沟。要解决这个问题,就要把产业文章做在数据加工增值上,不光要“收集庞大而?#19995;?#30340;数字资料?#20445;?#26356;要着力“从中获得知识和洞见以提升能力”。美国这一思?#20998;檔媒?#37492;学习。

第四是民生上的数据鸿沟。从国?#31034;?#20105;角度讲,对大数据制高点的争夺,实质是在控制未来全球网络大脑的意念,左右老百姓对意义的解释权,针对的就是“上兵伐谋”中的“谋?#20445;?#23427;关系到一国国民快乐不快乐、幸福不幸福、满意不满意的解读权、?#38376;?#26435;。

美国专家深知操纵数据来影响人们的意念,并用这个原理操纵选举,通过?#35757;?#26597;或选票上的问题,从“你认为这个候选人真的很好吗?#21271;?#25104;“你认为这个候选人真的很坏吗?#20445;?#26469;改变中间选民的意见流向。大数据一旦广泛应用于社会生活,这个问题就会从个例,蔓延成全面影响。中国必须重视这个问题,才不会落入民生上的数据鸿沟。
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