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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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CDA數(shù)據(jù)分析脫產(chǎn)就業(yè)班2025

CDA數(shù)據(jù)分析脫產(chǎn)就業(yè)班2025

難度系數(shù):

課程系列：CDA數(shù)據(jù)分析脫產(chǎn)就業(yè)班2025

課程信息：
相關(guān)等級報考推薦：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2500元

  • WHAT 課程簡介

    CDA數(shù)據(jù)分析脫產(chǎn)就業(yè)班2025：降低入行門檻，文科商科背景也能學(xué)
    業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位是數(shù)據(jù)科學(xué)崗位中對專業(yè)背景、學(xué)歷背景要求最低的崗位，但是入職后工作經(jīng)驗越長，薪資待遇提高越快的崗位。數(shù)據(jù)分析就業(yè)班所培訓(xùn)的技能，對口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗，學(xué)員只需要在培訓(xùn)過程熟練掌握工具操作和業(yè)務(wù)邏輯，在導(dǎo)師的項目實操下掌握業(yè)務(wù)分析流程，可獲得進入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析崗所要求掌握的基本技能。
    常用技能重點教學(xué)，針對就業(yè)夯實基礎(chǔ)
    為了快速學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位所要求的技能，除了優(yōu)質(zhì)的師資團隊，CDA還提供優(yōu)質(zhì)的學(xué)員服務(wù)，包括班主任和助教答疑服務(wù)，為學(xué)員快速掃除知識障礙，提升學(xué)習(xí)效率提供保障
    培養(yǎng)職場數(shù)據(jù)素養(yǎng)，直通企業(yè)就業(yè)
    對數(shù)據(jù)科學(xué)崗位認(rèn)知程度比較淺的學(xué)員，可在CDA職業(yè)規(guī)劃團隊老師的幫助下選擇適合學(xué)員職業(yè)發(fā)展路線

  • WHY 學(xué)習(xí)目標(biāo)

    熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數(shù)據(jù)分析軟件
    熟練掌握數(shù)據(jù)清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等
    精通數(shù)據(jù)可視化，制作可視化分析報表
    可以獨立撰寫業(yè)務(wù)分析報告
    SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ)
    大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(zhàn)
    掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場景
    掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法

  • WHO 學(xué)習(xí)對象和基礎(chǔ)

    零基礎(chǔ)學(xué)生、轉(zhuǎn)行人士，低門檻無憂就業(yè)
    基礎(chǔ)薄弱數(shù)據(jù)類崗位從業(yè)者，系統(tǒng)提升專業(yè)技能
    產(chǎn)品、運營、營銷、財務(wù)等業(yè)務(wù)部門在職者，提升數(shù)字化工作效率
    研發(fā)、中臺、技術(shù)類部門在職者，數(shù)字化賦能支持業(yè)務(wù)發(fā)展
    企業(yè)創(chuàng)始人、經(jīng)理人、管理咨詢類崗位從業(yè)者，把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案及流程

1章預(yù)科學(xué)習(xí)（工具篇）

1-1Excel 預(yù)習(xí)視頻
1-2數(shù)據(jù)庫預(yù)習(xí)視頻
1-3Power BI 預(yù)習(xí)視頻
1-4基礎(chǔ)數(shù)學(xué)預(yù)習(xí)視頻 ( 選看 )

2章預(yù)科學(xué)習(xí)（業(yè)務(wù)篇）

2-1業(yè)務(wù)前臺人員數(shù)據(jù)思維訓(xùn)練營

3章表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)操作(Excel)

3-1表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征、獲取方法
3-2表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)引用、查詢與計算方法
3-3利用函數(shù)分析與計算數(shù)據(jù)
3-4數(shù)據(jù)透視分析

4章數(shù)據(jù)可視化圖表(Excel)

4-1趨勢圖
4-2對比圖
4-3分布圖
4-4組成圖
4-5關(guān)系圖

5章企業(yè)需要的數(shù)據(jù)能力

5-1企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力概述
5-2企業(yè)決策層和對數(shù)據(jù)的需求
5-3戰(zhàn)略層的數(shù)據(jù)需求
5-4管理層的數(shù)據(jù)需求
5-5運營層的數(shù)據(jù)需求
5-6操作層的數(shù)據(jù)需求

6章數(shù)據(jù)分析的思維概念

6-1對數(shù)據(jù)的理解
6-2看懂?dāng)?shù)據(jù)模型
6-3數(shù)據(jù)分析的分類
6-4商業(yè)數(shù)據(jù)分析的思維框架EDIT
6-5商業(yè)數(shù)據(jù)分析的總體流程

7章指標(biāo)體系

7-1指標(biāo)概述
7-2通用指標(biāo)介紹
7-3場景指標(biāo)介紹
7-4指標(biāo)體系介紹
7-5按照指標(biāo)間衍生關(guān)系分類
7-6指標(biāo)體系搭建方法

8章分析的思維范式(Excel)

8-1分類思維（RFM/忠誠度/矩陣分析/同期群分析）之商品分類管理與潛在客戶挖掘
8-2鏈?zhǔn)剿季S（漏斗模型）之電商獲客分析
8-3相關(guān)思維

9章案例實踐（金融行業(yè)）(Excel)

9-1銀行貸款違約客戶特征分析（報表+報告）

10章描述性統(tǒng)計分析基礎(chǔ)(Excel)

10-1變量度量類型與統(tǒng)計量
10-2變量度量類型與分布類型
10-3分類變量的參數(shù)（統(tǒng)計量）
10-4連續(xù)變量的集中趨勢參數(shù)（統(tǒng)計量）
10-5連續(xù)變量的離散程度參數(shù)（統(tǒng)計量）
10-6數(shù)據(jù)分布的對稱與高矮
10-7統(tǒng)計量與報表和統(tǒng)計制圖的關(guān)系
10-8相關(guān)分析

11章人工智能基礎(chǔ)(caie)

11-1人工智能理論基礎(chǔ)
11-2人工智能的歷史發(fā)展與重要人物
11-3Prompt基本概念
11-4基礎(chǔ)提示技術(shù)
11-5進階提示技術(shù)
11-6AI工具賦能商業(yè)業(yè)務(wù)
11-7AI應(yīng)用工具實踐

12章表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與多表匯總分析(BI)

12-1表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征與獲取
12-1.1表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的定義，獲取，特征
12-1.2表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的清洗邏輯
12-2表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)加工與使用
12-2.1快速上手BI工具
12-2.2PowerQuery常見操作
12-3多表匯總分析邏輯及操作
12-3.1橫向合并和縱向合并
12-3.2PowerQuery中的合并操作

13章多維數(shù)據(jù)模型(BI)

13-1多維數(shù)據(jù)模型的定義
13-2多維數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建邏輯及操作
13-2.1BI中創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)模型的方法
13-2.2連接匯總的邏輯
13-3多維數(shù)據(jù)模型實踐

14章BI函數(shù)與制圖(BI)

14-1BI常見函數(shù)
14-2BI時間智能函數(shù)
14-3BI制圖

15章趨勢分析

15-1時間序列數(shù)據(jù)的概念
15-2趨勢效應(yīng)，周期和季節(jié)效應(yīng)，隨機效應(yīng)
15-3序列數(shù)據(jù)的加法與乘法組合方法
15-4趨勢預(yù)測與分析

16章業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟

16-1明確業(yè)務(wù)關(guān)注事項
16-2發(fā)現(xiàn)問題
16-3歸因分析（初級）-指標(biāo)歸因法
16-4優(yōu)化策略
16-5驗證想法（AB測試）

17章指標(biāo)體系管理與數(shù)據(jù)看板

17-1指標(biāo)體系搭建方法
17-2指標(biāo)體系管理
17-3數(shù)據(jù)看板設(shè)計實踐

18章案例實踐（線下零售行業(yè)）(BI)

18-1數(shù)據(jù)分析報告
18-2大型線下零售行業(yè)復(fù)購分析案例

19章大型數(shù)據(jù)分析綜合項目實戰(zhàn)(Excel+BI)

19-1沙盤模擬：快消品行業(yè)經(jīng)銷商數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例

20章SQL數(shù)據(jù)庫(MySQL)

20-1DDL數(shù)據(jù)定義語言（創(chuàng)建、選用、刪除數(shù)據(jù)/表）
20-2DML數(shù)據(jù)操作語言（添加、修改、刪除數(shù)據(jù)）
20-3單表查詢
20-4查詢結(jié)果排序、限制查詢結(jié)果數(shù)量
20-5多表查詢
20-6函數(shù)

21章案例實踐（電商行業(yè)）(SQL)

21-1電商查詢案例

22章數(shù)據(jù)治理

22-1數(shù)據(jù)治理的驅(qū)動因素
22-2數(shù)據(jù)治理體系
22-3如何開展數(shù)據(jù)治理

23章數(shù)據(jù)架構(gòu)與ETL

23-1數(shù)據(jù)架構(gòu)的基本概念
23-2數(shù)據(jù)模型介紹
23-3數(shù)據(jù)建模
23-4數(shù)據(jù)倉庫
23-5ETL的基本概念與工具
23-6ETL流程實操

24章標(biāo)簽體系與用戶畫像

24-1標(biāo)簽體系的設(shè)計原理
24-2用戶標(biāo)簽的制作方法
24-3用戶畫像-用戶分群的方法
24-4用戶畫像-制作用戶畫像的思路與方法

25章大型數(shù)據(jù)分析綜合項目實戰(zhàn)(SQL+Excel)

25-1沙盤模擬：用SQL和電子表格實現(xiàn)用戶產(chǎn)品畫像案例

26章Python編程基礎(chǔ)

26-1Python與Anaconda簡介
26-2Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
26-3基本語法規(guī)則
26-4控制流語句
26-5自定義函數(shù)

27章Python數(shù)據(jù)清洗與可視化

27-1Numpy數(shù)組分析
27-2Pandas數(shù)表分析
27-3Pandas數(shù)據(jù)清洗與可視化
27-4Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹
27-5Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制

28章Python辦公自動化

28-1SQL數(shù)據(jù)接入
28-2Python連接SQL
28-3多表數(shù)據(jù)自動提取
28-4表格數(shù)據(jù)自動匯總
28-5多表數(shù)據(jù)自動統(tǒng)計
28-6Python發(fā)送測試郵件
28-7Python計算數(shù)據(jù)指標(biāo)
28-8實現(xiàn)自動風(fēng)控報表

29章案例實踐（餐飲/電商/人力資源）(Python)(4選2)

29-1輪船生存數(shù)據(jù)分析
29-2天貓白酒銷售數(shù)據(jù)分析
29-3餐廳小費數(shù)據(jù)分析
29-4拉勾網(wǎng)招聘數(shù)據(jù)分析

30章進階數(shù)據(jù)分析思維

30-1設(shè)計思維
30-2敏捷思維
30-3數(shù)據(jù)思維

31章量化策略分析框架與流程

31-1量化策略分析框架
31-2發(fā)現(xiàn)問題
31-3近因分析（頭腦風(fēng)暴、多維分析、相關(guān)分析）
31-4根因分析
31-5做出預(yù)測
31-6制定方案
31-7驗證方案

32章Python統(tǒng)計分析

32-1點估計與區(qū)間估計
32-2假設(shè)檢驗
32-3列聯(lián)表與卡方檢驗
32-4方差分析

33章線性回歸

33-1統(tǒng)計建模的流程
33-2簡單線性回歸
33-3多元線性回歸
33-4經(jīng)典線性假設(shè)
33-5回歸模型的檢驗
33-6回歸模型的評估
33-7變量篩選（逐步回歸法）
33-8線性回歸做模型歸因分析

34章案例實踐（房地產(chǎn)行業(yè)）

34-1識別分析-房價影響因素分析與預(yù)測案例

35章邏輯回歸

35-1邏輯回歸算法基礎(chǔ)
35-2分類模型的評估
35-3過擬合與欠擬合
35-4L1和L2正則化以及這兩種正則化下的回歸算法應(yīng)用
35-5邏輯回歸做模型歸因分析

36章案例實踐（保險行業(yè)）

36-1成交預(yù)測分析-產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷案例

37章數(shù)據(jù)獲取之市場調(diào)研

37-1概率抽樣方法
37-2問卷編寫
37-3問卷數(shù)據(jù)錄入與清洗
37-4問卷分析報告

38章數(shù)據(jù)處理與特征工程

38-1數(shù)據(jù)處理的重要方法
38-2特征選擇
38-3特征轉(zhuǎn)換

39章數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)安全

39-1企業(yè)數(shù)據(jù)管理方法論
39-2企業(yè)數(shù)據(jù)安全方法論

40章特征降維方法

40-1矩陣分析法
40-2連續(xù)變量降維
40-3主成分分析法
40-4因子分析

41章聚類分析

41-1客戶分群業(yè)務(wù)知識
41-2聚類的邏輯
41-3Kmeans聚類建模流程
41-4層次聚類建模流程
41-5聚類模型的評估
41-6聚類算法客戶分群應(yīng)用

42章案例實踐（政府/電商）

18-1因子分析-城市發(fā)展水平綜合分析案例
18-2用戶分群營銷案例

43章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

43-1有監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
43-2算法建模的要素
43-3交叉驗證
43-4參數(shù)搜索

44章決策樹

44-1決策樹與信息熵
44-2ID3, C4.5, CART樹
44-3決策樹的參數(shù)設(shè)置
44-4決策樹的Python實現(xiàn)
44-5分類模型的評估
44-6應(yīng)用決策樹解讀聚類模型結(jié)果

45章案例實踐（市場營銷）

45-1用戶流失預(yù)測案例

46章集成學(xué)習(xí)

46-1集成算法原理
46-2Bagging: 隨機森林
46-3Boosting: GBDT, XGBoost, LightGBM

47章案例實踐（金融行業(yè)）(Python)

47-1欺詐識別案例

48章數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課

48-1職業(yè)規(guī)劃
48-2職場溝通力
48-3團隊協(xié)作力培養(yǎng)

49章面試輔導(dǎo)

49-11 V 1 面試技巧指導(dǎo)與簡歷修改
49-2大廠面試模擬

50章技能選修

50-1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運營【18課時】
50-2何為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理？【1課時】
50-3Python爬蟲【15課時】
50-4人工智能(深度學(xué)習(xí))實戰(zhàn)之圖像識別【6課時】
50-5Tableau多維可視化分析【3課時】
50-6統(tǒng)計分析【12課時】

硬核服務(wù)

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務(wù)時間由原先的上課期間答疑調(diào)整為課程持續(xù)期間答疑，包括中途休息時間；同時，每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調(diào)整為“朝九晚九”，全面覆蓋同學(xué)晚自習(xí)時間。

  • 一對一督學(xué)

    每個班級、每位同學(xué)、每月都會進行至少一次一對一輔導(dǎo)，詢問同學(xué)學(xué)習(xí)狀態(tài)、解決學(xué)員學(xué)習(xí)問題；同時，針對每個模塊測試結(jié)果后10%的學(xué)員進行額外輔導(dǎo)，以確保學(xué)員能夠跟上學(xué)習(xí)進度。

  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學(xué)普遍反應(yīng)的問題，助教將進行每周1-2次的晚自習(xí)串講，串講時常為2小時左右，且相關(guān)內(nèi)容需要重新制作、有別于課程內(nèi)容，幫助同學(xué)攻克重難點知識。

  • 有問必答

    助教線上服務(wù)要求有問必答，并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下，調(diào)整為每個班2名助教+項目服務(wù)團隊的模式，以確?？焖佟⒏哔|(zhì)量的解決線上提問。

  • 出勤率和進度監(jiān)督

    在課程持續(xù)期間，助教還需實時統(tǒng)計學(xué)員出勤情況，監(jiān)督課堂紀(jì)律，跟進學(xué)習(xí)進度。除正常答疑外，服務(wù)團隊會與班級同學(xué)保持溝通、給予正確指引，從而營造積極學(xué)習(xí)氛圍。

  • 作業(yè)與測試

    在遠(yuǎn)程授課期間，每個課程會安排相關(guān)課后作業(yè)，確保同學(xué)課下能夠進行適當(dāng)練習(xí)，提升同學(xué)實時參與感、保證當(dāng)日學(xué)習(xí)效果。除了作業(yè)，服務(wù)團隊還會組織學(xué)員進行階段性測試，以考試性質(zhì)為主，主要考察學(xué)員對本階段知識掌握程度。

來自業(yè)界的數(shù)據(jù)領(lǐng)袖團隊

  • 徐楊老師

    英國Glasgow大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)畢業(yè)，師從Hisayuki?Yoshimoto。主攻計量模型與算法，研究方向為復(fù)雜數(shù)據(jù)空間的模型參數(shù)識別與檢驗問題，對各種回歸模型和機器學(xué)習(xí)模型有深入研究。曾就職于中國銀行，中國社科院，長期從事算法研發(fā)工作，參與過多個大型經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析項目。

  • 常國珍老師

    北京大學(xué)會計學(xué)博士， CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院執(zhí)行院長，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟專家委員會委員。曾任畢馬威咨詢大數(shù)據(jù)總監(jiān)。北京語言大學(xué)金融碩校外導(dǎo)師，中國社會科學(xué)院大學(xué)等多所院校外聘講師。具有18年數(shù)據(jù)挖掘、精益數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)規(guī)劃咨詢顧問經(jīng)驗。著有《金融商業(yè)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》系列叢書、《用商業(yè)案例學(xué) R 語言數(shù)據(jù)挖掘》、《胸有成竹：數(shù)據(jù)分析的SASEG 進階》等多本著作。

  • 柯家媛

    CDA 專職講師，人大碩士，5年安防數(shù)據(jù)分析和處理經(jīng)驗，曾就職于跨境電商外企，負(fù)責(zé)CRM 處理, 擅長的技術(shù)包括Excel，Tableau，SQL，R。目前任職CDA 數(shù)據(jù)分析研究院SQL 講師，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫課程研發(fā)與授課。

  • 張志綺

    德勤高級咨詢顧問/創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)科學(xué)家 經(jīng)驗涉及快消、通信、互聯(lián)網(wǎng)餐飲、銀行等多個領(lǐng)域的咨詢項目； 涉及短視頻、電商、數(shù)據(jù)平臺等多個領(lǐng)域的投資盡調(diào)項目； 涉及快消、品牌商領(lǐng)域的數(shù)據(jù)建模項目，如智能定價、精準(zhǔn)推薦、選品等。 專精于企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、制定及實施商業(yè)智能業(yè)務(wù)解決方案。

  • 李奇

    奇意咨詢創(chuàng)始人，微軟Excel MVP（Excel最有價值專家），電子表格應(yīng)用大會主席，經(jīng)管之家資深簽約講師，擁有豐富的企業(yè)咨詢服務(wù)及數(shù)據(jù)分析線上及線下培訓(xùn)經(jīng)驗， 曾任IBM銷售管理團隊數(shù)據(jù)分析項目組長及德勤數(shù)據(jù)分析團隊高級咨詢顧問，主持過多個大型企業(yè)數(shù)據(jù)分析及管理咨詢項目，助力多家企業(yè)提高業(yè)務(wù)決策力及數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。線下、線上培訓(xùn)經(jīng)驗超800次、培訓(xùn)人數(shù)超30萬人

幾乎所有行業(yè)

都稀缺獨當(dāng)一面的CDA數(shù)據(jù)分析師?人才

在招聘市場上，越來越多的企業(yè)要求持CDA數(shù)據(jù)分析師?證書

GROWN

開啟數(shù)據(jù)科學(xué)家成長之路

考核通過后，可獲得CDA數(shù)據(jù)分析師中英文雙證書，其中中文證書由中國成人教育協(xié)會數(shù)據(jù)分析教育培訓(xùn)專業(yè)委員會監(jiān)制，英文證書由CDA INSTITUTE 認(rèn)證。
“CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證”是一套科學(xué)化，專業(yè)化，國際化的人才考核標(biāo)準(zhǔn)，共分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三個等級，涉及行業(yè)包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、咨詢、電信、零售、醫(yī)療、旅游等，涉及崗位包括大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、市場、產(chǎn)品、運營、咨詢、投資等。該標(biāo)準(zhǔn)符合當(dāng)今全球數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)潮流，可以為各行業(yè)企業(yè)和機構(gòu)提供數(shù)據(jù)人才參照標(biāo)準(zhǔn)。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數(shù)據(jù)思維與通用數(shù)據(jù)技能

    面向范圍

    • 零基礎(chǔ)就業(yè)轉(zhuǎn)行者、應(yīng)屆畢業(yè)生
    • 產(chǎn)品、運營、營銷等業(yè)務(wù)崗與研發(fā)、技術(shù)崗在職者
    • 企業(yè)創(chuàng)始人、經(jīng)理人、管理咨詢類崗位從業(yè)者

    崗位去向

    商業(yè)（業(yè)務(wù)）分析師初級數(shù)據(jù)分析師
    （數(shù)據(jù)）產(chǎn)品運營（數(shù)字）市場營銷
    數(shù)據(jù)專員...

  • CDA LEVEL II

    企業(yè)數(shù)字化發(fā)展中必備的數(shù)據(jù)分析流程與技能

    面向范圍

    • 產(chǎn)品、運營、營銷等業(yè)務(wù)部門與研發(fā)、中臺、技術(shù)類部門數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位在職者
    • 數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)創(chuàng)始人與數(shù)字化流程中相關(guān)負(fù)責(zé)人

    崗位去向

    數(shù)據(jù)分析師（數(shù)據(jù)）產(chǎn)品運營經(jīng)理
    （數(shù)字）營銷經(jīng)理風(fēng)控建模分析師
    量化策略分析師數(shù)據(jù)治理（質(zhì)量）...

  • CDA LEVEL III

    企業(yè)數(shù)字化發(fā)展中必備的高級數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)

    面向范圍

    • 業(yè)務(wù)崗與技術(shù)崗從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)在職提升者
    • 從事算法科學(xué)、深度學(xué)習(xí)等工作的科研人員、分析師與工程師等

    崗位去向

    高級數(shù)據(jù)分析師機器學(xué)習(xí)工程師
    算法工程師數(shù)據(jù)科學(xué)家
    首席數(shù)據(jù)官...

EXAM

CDA認(rèn)證報考開放化

CDA認(rèn)證LEVELⅠ 對于考生的學(xué)歷、專業(yè)、技能等沒有限制性報考條件，在與全球計算機化考試服務(wù)商Pearson VUE達(dá)成深度合作后LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認(rèn)證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數(shù)據(jù)分析師標(biāo)準(zhǔn)由中國成人教育協(xié)會數(shù)據(jù)分析教育培訓(xùn)專業(yè)委員會監(jiān)制，國際范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的行業(yè)專家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并于每年更新，逐步推動數(shù)據(jù)人才標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)共識。
  • 專業(yè)性speciality
    CDA認(rèn)證是根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)崗位設(shè)立的科學(xué)化，專業(yè)化，國際化的人才考核標(biāo)準(zhǔn)?？荚嚺c國際知名考試服務(wù)機構(gòu)Pearson VUE合作，隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴(yán)格，更具含金量。
  • 權(quán)益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權(quán)益。證書皆綁定考生真實身份，可在CDA認(rèn)證考試中心查詢，證書確保唯一性與防偽性，持證人還可獲得電子徽章，加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次，保證持證人的實力與權(quán)益。

RIGHTS

CDA持證人的權(quán)益

  • 會員資格

    吸納為CDA Institute、CDA數(shù)據(jù)分析師俱樂部會員，活動中具有優(yōu)先報名參與權(quán)

  • 職業(yè)發(fā)展

    可優(yōu)先獲得CDA內(nèi)部就業(yè)及職業(yè)發(fā)展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業(yè)峰會等各項活動，CDA持證人享受特權(quán)位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數(shù)據(jù)分析教學(xué)、研發(fā)等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學(xué)院1個月黃金會員，內(nèi)含國外前沿數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)等海量資源

  • 免費資源

    經(jīng)管之家論壇學(xué)習(xí)資源、優(yōu)秀文獻(xiàn)資料免費下載權(quán)

  • Q:上課形式是怎么樣的？

    A:根據(jù)疫情情況，CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班采取面授與遠(yuǎn)程直播授課的形式，足不出戶即可學(xué)習(xí)到優(yōu)質(zhì)課程。線上直播 + 錄播視頻 + 線上答疑，充分保障同學(xué)們的學(xué)習(xí)效果。

  • Q:學(xué)員課下如何與老師進行互動？

    A:CDA課程每期都會建立QQ群和微信群，工作日有老師和助教負(fù)責(zé)答疑，早九晚九；同時學(xué)員可以在討論區(qū)以帖子的形式向老師提問，老師會在工作日的48小時內(nèi)回復(fù)。

  • Q:遠(yuǎn)程班是錄播還是直播？

    A:遠(yuǎn)程班采取直播平臺+ 線上答疑，同步現(xiàn)場班上課時間，錯過直播學(xué)員可以觀看視頻。

  • Q:如果學(xué)不會怎么辦？

    A:首先，我們有一次免費學(xué)習(xí)的機會，如果還是學(xué)不會，授課老師會和學(xué)生面談，發(fā)現(xiàn)問題所在，并讓老師給出學(xué)習(xí)建議，查缺補漏，可以再跟著免費學(xué)一期。目前咱們還沒有出現(xiàn)過這樣的情況，對于學(xué)員來講都是想盡快掌握技術(shù)能夠運用到工作中。

  • Q:培訓(xùn)后負(fù)責(zé)就業(yè)嗎？

    A:我們課程設(shè)計就是以就業(yè)為導(dǎo)向。安排專職就業(yè)老師，從就業(yè)指導(dǎo)、面試模擬、畢業(yè)答辯會等全方面的就業(yè)服務(wù)和就業(yè)推薦。

  • Q:上課時間是怎么安排的？

    A:每天上課時間：9:30-12:00,13:30-17:00，晚自習(xí)時間：18:30-20:30，每周上課5天左右。

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