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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cda数据分析培训

  • 课程介绍

  • 学习资料

  • 2019-08-21
数据分析培训班

数据分析现已广泛应用于各个领域,无论是国家政府部门、企事业单位还是个人,数据分析工作都是进行决策和作出决定之前的重要环节,其分析结果的质量高低直接决定决策的成败。

数据分析师,极具发展潜力的职业

  • 数据分析
    数据分析 icon

    是指用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。

  • 大数据分析
    就业前景 icon

    大数据分析已广泛应用于各个领域,无论是国家政府部门、企事业单位,数据分析都是进行决策和制作决定的重要环节。



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?#29615;?#23500;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。



什么是CDA

CDA(Certified Data Analyst),亦称“CDA数据分析师”,指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清?#30784;?#22788;理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才?#28216;?#24314;设,进一?#25945;?#21319;数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。


数据分析师师资介绍

数据分析师师资介绍
 付波 

2009年获电子科技大学工学博士学位,2007-2008加拿大Univ. of Guelph的ARIS实验室访问学者。他多年从事模式识别、信号处理和机器学习相关工作,曾先后主持/参与国?#26131;?#28982;科学基金、国家863及省市各项课题20余项。在包括IEEE Trans. IFS, SPL, Int. Jour. of PR, PRAI等国内外权威期刊、重要国际会议上发表论文30余篇,其中SCI检索20余篇。合作参与编写专著3部。获国家授权发明专利7项,省市科技进步奖2项。
数据分析师师资介绍
 ?#35805;?#26124; 

曾任台湾天主教辅仁大学统计信息学系教授,目前为台北医学大学教授。现任中华数据挖掘协会(CDMS)理事长,辅仁大学统计资讯学系教授,中国人民大学统计学系Data Mining?#34892;目?#24231;教授,华通人商用信息有限公司高级顾问。中国人民大学应用统计科学研究?#34892;?#23398;术委员会委员。上海财经大学统计学系客座教授。厦门大学计划统计学系客座教授。西南财经大学客座教授。他是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家。

详情请进入 CDA数据分析师培训 已关注:214 咨询电话:

大数据(Big Data)是指需要先进技术进行捕捉、存储、分配和分析的海量数据,这些数据具有快速、?#19995;?#21644;多变的特点。大数据正处于引爆点,有数十亿美元被?#24230;?#26469;将海量信息转化为对商业有价值的见解。不过,大数据?#21738;?#28085;不仅仅在于数字和见解。

我认为,我们对于大数据的理解不仅是其中存在价值,而更在于可以进行种种连接以赋予大数据主动性和预测性——或让信息智能化。

下面是一个例子:核磁共振成像扫描是观察人体内部情况的最佳方式,虽然该技术能?#34892;?#24110;助多发性硬化症、脑部肿瘤、韧带撕裂和中风的诊断,但核磁共振成像机产生的数据跟最需要它的人是断裂开来的。

在一个非常简单的层面上,有很多个体共同合作让扫描行为发生。护?#31354;?#31649;着检测可能需要的药物或造影剂,核磁共振成像机技师负责操作扫描仪,放射科医生则甄别需要用到的成像序列并对图像进行解译。然后,这些信息被交给护士,后者将之转交给主?#25105;?#29983;查看,?#21592;?#20854;采取相应行动。这就是大数据,但它没有使信息变得更加智能。

为了使信息智能化,新的连接需要建立起来,这样大数据才能“知道”?#38382;?#20197;何?#22336;?#24335;前往何地。如果核磁共振成像数据被更好地连接起来,那么合适的医师就能够自动获得病患提交的核磁共振图像——这样,情况就变成信息寻找医生,而不是医生寻找信息。此外,当合适的医生查看了图像之后,更进一步的连接可以使这些图像“知道”自己需要?#36824;?#26723;到病患的永久数字医疗记录当中。

这类主动、路径安全的大数据看起来可能像是工作流程的一种简单升级,但事实上,它代表的东西可能是自工业革命以来意义最深远的商业和技术的融合——在通用电气内部,我们称之为工业互联网(Industrial Internet)——而它距离我们比你想象得更近。

超越大数据

大数据是工业互联网的命脉,但工业互联网同样意味着开发新的软件和分析方法,?#21592;?#20174;原先不存在连接的地方——?#28909;?#26426;器内部——提取和厘清数据。通过让机器经由软件连接到互联网,数据由此产生,见解?#27426;?#31215;累,但更重要的是,这些机器现在成为一个紧密结合的智能网络的组成部分,这个网络可?#21592;?#26500;建来让关键信息实现安全的自动化传输,以对性能问题进行预测。这代表着及时省下来的数千亿美元和各大行业可资利用的资?#30784;?br />
核磁共振成像只是一个例子,想一想停电事故,那不仅代价高?#28023;?#32780;且具有破坏性,甚至是危险的。很多时候停电事?#23454;?#19981;到修复,有时长达数周时间,这是因为线路断开的地点无法被立刻获知,或是因为系统需要进行大规模的检修而发生?#25910;?#30340;?#35838;?#21487;能位于世界的另一侧。有了工业互联网之后,从发电的巨大机器到电线杆上的变压器,一切都可以连接到互联网上,从而提供状态更新和性能数据。由此,我们可以在潜在问题造成公司损失数百万或数十亿美元以及浪费客户时间之前抢先采取行动。此外,现场查验员在计划进行修复之前将不再需要“去看?#30784;?#20986;了什么问题,他们将能够预测哪儿出了错,并准备好修复所需的零部件。

我们常常忘记,我们仍然处于互联网的早期阶?#21361;?#24403;?#27426;?#20110;大数据的革新也是一样。大数据委员会(The Big Data Commission)本周发布的报告帮助我们理解了什么是大数据以及它如何能够积极地推动世界的发展,但事实是,每年在能?#30784;?#20132;通、医保等领域,有数千亿美元——如果不是数万亿美元的话——跟非生产性时间联系在了一起。不久,我们将需要为未来100年及更长的时间重建我们的城市和基础设施。我们也将不得不在能源使用上变得极富效率,并为了大众的利益继续推进医疗保健。要做到这一点,我们必须奋勇争先,我们不仅需要?#24403;?#22823;数据,还需要建立正确的连接让大数据为我们服务。
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