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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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北京哪里有数据分析师培训班

  • 课程介绍

  • 学习资料

  • 2019-08-21
数据分析学习

伴随着大数据、云计算、人工智能、无人驾驶等技术的飞速发展,我们已经从IT时代步入了DT时代,各行各业都需要与数据结合。数据行业的快速发展带来了旺盛的数据人才需求。有报告指出,数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才岗位之一;但数据人才的供给却严重不足。

数据分析师为什么这么火?
未来的企业与社会无法离开大数据的支持

  • 人才稀缺
    人才稀缺

    未来3至5年,中国需要150万左右大数据相关人才,目前从业人数不足50万,市场需求远远得不到满足。

  • 高薪纳贤
    高薪纳贤

    大数据行业起薪突破20万每年,高出互联网普通技术开发人员134%,且招聘人数扩大为去年的7.8倍。

  •  行业需求
    行业需求

    大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业,人才需求量?#20013;?#25193;大。

  • 一将难求
    一将难求

    前有万达集团60万年薪聘请大数据人才,后有大数据专业毕业生20w年薪就职,大数据人才“重金难觅”。



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?#27493;狻?#36824;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?#27493;猓?#26368;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



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的基础上更要求掌握多元统计、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?#35270;肧QL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。
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  • 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有效的整合和管理,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
 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?#31361;?#20272;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,多次参与并主导医保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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全球搜索引擎巨头谷歌已经大举进军医疗领域,构建健康数据?#25945;ǎ?#30528;重提高了医疗资?#23545;?#25628;索结果页面的地位。?#20808;?#22914;我们所见,在健康医疗这方面,谷歌着实下 了不少功夫,从在搜索中回答与健康相关的问题,到给开发者提供健身数据?#25945;ǎ?#35895;歌在我们的日常健康中扮演的角色越?#19995;?#37325;要。这?#19968;?#32852;网大腕如今也在努力进 行药物的研发,争取为治疗人类顽疾,攻克医学难题?#27605;?#20986;自己的力量。

同斯坦福大学的潘德实验室(Pande Lab)合作,谷歌研究(Google Research)发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。这篇文章主要研究如?#38382;?#29992;不同?#19995;?#30340;数据,更好地甄别判断出哪些化合物可以作为“有效治理人类顽疾的药物”。

文章本身并没有透露出任何重大的医学突破,它只是阐明了如何利用深度学习来处理巨大繁复的数据库,并将有效的数据集合起来,筛选出切实有效的药物成分,从而加快药物研发。具体来?#25285;?#28145;度学习是一个系统,可以将从关键数据中获取的大量信息输入到人工神经网络,并进行加工培训,从而提炼出新的信息内容。

Google Research博客的联合撰稿人解释?#25285;骸?#36890;过这项工作,我们得出了一个倍受鼓舞的结论,我们所研制?#21738;?#22411;能够从各种各样的实验中获取相关数据,并利用这些数据提高多种疾病的预测精度。据我们所知,在数字化医疗领域,这是第一次对增加额外数据的效果进行量化检验,而?#24050;?#31350;结果表明,更多的数据可以进一?#25945;?#39640;量化性能。”

谷歌表示,这次任务繁重?#19995;櫻?#24635;共在200多个生物实验中挖掘了37.8万个数据信息点,工作量相当于日常工作的18倍。

“这次任务的规模之大,?#24230;?#30340;人力物力财力之多,促使我们更加?#38505;?#22320;研?#31354;?#20123;模型的敏?#34892;裕?#20998;析不同?#21738;?#22411;结构,并记录相关数据输入后所产生的变化,”谷歌明确表态,“在这篇文章里,我们不仅要检查模型的性能,测?#20113;?#34920;现是否良好,还要为将来构建类?#39057;哪?#22411;提供有效数据。”深度学习领域优势明显,发展前?#26696;?#34987;许多大型科技公?#31350;?#22909;,他们纷纷选择对此进行投资,并汇聚了大量资源,力争在这一领域做出属于自己的品牌。去年,Twitter,谷歌和雅虎力争上游,首先发力,直接?#23637;?#20102;深度学习创业公司,随后Facebook和百度也针对此项领域,集结了大量与此相关的专业员工,希望凝聚专业力量做出有效的成绩。Netflix和Spotify不?#20107;?#21518;,也想要在深度学习领域分一杯羹,正在积极筹备有利的资源,策划系列活动,并开展相关工作。

在去年10月VentureBeat HealthBeat会议上,谷歌观察到了在未来医疗保健的发展可以倚重机器人、技术技术和人工智能。实际上,从诊断到治疗的过程?#26657;?#20154;们越?#19995;?#39057;繁地求助于大数据和人工智能。在此基础上,谷歌报告指出,通过科技手段利用大数据筛查出有效治疗疾病的药物成分,提高预测技术,将会加快新药物的研发,降低药物成本,而且有利于人类健康的发展。正基于此目的,我们才看到了谷歌和斯坦福大学合作的最新研究。

如今诸多医学难题攻不可破,对治疗人类顽疾,医学专家们也束手无策,人们正在面临着一个庞大而?#19995;?#30340;挑战,迫?#34892;?#35201;提出新的治疗?#22336;ǎ?#22312;?#27426;?#23581;试的中才有可能挑战成功。药物必须有效地?#34987;?#30142;病根源,同时还要满足严格的新陈代?#36824;?#24459;和限制?#36828;?#24615;的条件。实际上,药物研发是一个?#19995;憂一?#24930;发展的过程,需要经得起时间的检验和无数?#38382;?#36133;?#21738;?#32451;,才能研发出真正有效的治疗药物。

简而言之,世?#27927;?#22312;着数百万种化合物,需要长时间对?#20439;?#21508;种各样的组合测试,而任何能够增加成功机率的做法,都会得到鼓励和支持,在这一方面,机器学习可能会有所帮助。
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