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cda

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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)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(gè)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) 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(jì)時(shí)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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敏捷算法建模訓(xùn)練營周末班

敏捷算法建模訓(xùn)練營周末班

難度系數(shù):

課程系列：敏捷算法建模訓(xùn)練營周末班

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

  • WHAT 課程簡介

    敏捷算法建模訓(xùn)練營周末班：學(xué)什么？學(xué)企業(yè)需要的敏捷算法建模能力。
    數(shù)智賦能
    人工智能時(shí)代，如何用機(jī)器來提高生產(chǎn)力？在這里，你可以學(xué)到前沿且實(shí)用的技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)的魅力。
    模板應(yīng)用
    教你用可落地、易操作的數(shù)據(jù)科學(xué)思維和技術(shù)模板構(gòu)建出優(yōu)秀模型。
    技術(shù)精進(jìn)
    聚焦策略分析技術(shù)及企業(yè)常用的分類、NLP、深度學(xué)習(xí)、特征工程等數(shù)據(jù)算法，只教實(shí)用干貨，以專精技術(shù)能力提升業(yè)務(wù)效果與效率。
    工具應(yīng)用
    課程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，并根據(jù)輸出的結(jié)果分析業(yè)務(wù)需求，為進(jìn)行合理、有效的策略優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。
    案例實(shí)戰(zhàn)
    課程涉及大量企業(yè)項(xiàng)目案例：精準(zhǔn)營銷預(yù)測、營銷策略優(yōu)化、客戶行為分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶管理、智能推薦、情感分析、反欺詐等，加持實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，為你進(jìn)入名企做項(xiàng)目背書。

  • WHY 學(xué)習(xí)目標(biāo)

    熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘全流程的Python實(shí)操，包括數(shù)據(jù)清洗算法、特征工程、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化等
    熟練掌握Python數(shù)據(jù)挖掘算法與實(shí)踐，包括統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法、文本挖掘算法
    靈活使用數(shù)據(jù)挖掘算法解決各行業(yè)的業(yè)務(wù)問題，通過策略優(yōu)化和精準(zhǔn)預(yù)測來解決運(yùn)營、產(chǎn)品、營銷方面的問題

  • WHO 學(xué)習(xí)對象和基礎(chǔ)

    有一定數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，希望脫產(chǎn)學(xué)習(xí)后轉(zhuǎn)崗到數(shù)據(jù)挖掘崗者
    希望提升數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的在職提升者
    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
    產(chǎn)品、運(yùn)營、營銷、管理、咨詢相關(guān)崗位從業(yè)者，希望增加數(shù)據(jù)分析技能與思維
    參加CDA等級認(rèn)證考試 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生

1章預(yù)習(xí)課（錄播）-數(shù)據(jù)庫SQL

1-1數(shù)據(jù)庫基本概念
1-2DDL數(shù)據(jù)定義語言
1-3DML數(shù)據(jù)操作語言
1-4單表查詢
1-5多表查詢
1-6Python連接SQL

2章預(yù)習(xí)課（錄播）-Python編程

2-1Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
2-2控制流語句
2-3自定義函數(shù)
2-4異常和錯(cuò)誤
2-5類與面向?qū)ο缶幊?/div>
2-6Numpy數(shù)組操作
2-7用Pandas做數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)探索
2-8Python數(shù)據(jù)可視化庫（Matplotlib，Seaborn）

3章預(yù)習(xí)課（錄播）-數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

3-1線性代數(shù)
3-2微積分
3-3描述性統(tǒng)計(jì)
3-4參數(shù)估計(jì)
3-5假設(shè)檢驗(yàn)
3-6相關(guān)分析
3-7卡方分析
3-8一元線性回歸理論推導(dǎo)

4章商業(yè)策略分析(Level 2)第1周-Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

4-1Python基本語法回顧
4-2控制流語句
4-3自定義函數(shù)
4-4Numpy數(shù)組分析
4-5Pandas數(shù)表分析
4-6Pandas數(shù)據(jù)清洗與可視化
4-7Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib
4-8Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn

5章商業(yè)策略分析(Level 2)第1周-Python數(shù)據(jù)分析案例(4選2)

5-1輪船生存數(shù)據(jù)分析
5-2天貓白酒銷售數(shù)據(jù)分析
5-3餐廳小費(fèi)數(shù)據(jù)分析
5-4拉勾網(wǎng)招聘數(shù)據(jù)分析

6章商業(yè)策略分析(Level 2)第2周-進(jìn)階數(shù)據(jù)分析思維

6-1設(shè)計(jì)思維
6-2敏捷思維
6-3數(shù)據(jù)思維

7章商業(yè)策略分析(Level 2)第2周-量化策略分析框架與流程

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

8章商業(yè)策略分析(Level 2)第2周-Python統(tǒng)計(jì)分析

8-1點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
8-2假設(shè)檢驗(yàn)
8-3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
8-4協(xié)方差矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣與熱力圖
8-5列聯(lián)表與卡方檢驗(yàn)
8-6方差分析

9章商業(yè)策略分析(Level 2)第2周-線性回歸

9-1統(tǒng)計(jì)建模的流程
9-2簡單線性回歸
9-3多元線性回歸
9-4經(jīng)典線性假設(shè)
9-5回歸模型的檢驗(yàn)
9-6回歸模型的評估
9-7變量篩選（逐步回歸法）
9-8線性回歸做模型歸因分析

10章商業(yè)策略分析(Level 2)第2周-案例實(shí)踐（房地產(chǎn)行業(yè)）

10-1識別分析-房價(jià)影響因素分析與預(yù)測案例

11章商業(yè)策略分析(Level 2)第3周-邏輯回歸

11-1邏輯回歸算法基礎(chǔ)
11-2分類模型的評估
11-3過擬合與欠擬合
11-4L1和L2正則化以及這兩種正則化下的回歸算法應(yīng)用
11-5邏輯回歸做模型歸因分析

12章商業(yè)策略分析(Level 2)第3周-案例實(shí)踐（保險(xiǎn)行業(yè)）

12-1成交預(yù)測分析-產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷案例

13章商業(yè)策略分析(Level 2)第3周-數(shù)據(jù)獲取之市場調(diào)研

13-1概率抽樣方法
13-2問卷編寫
13-3問卷數(shù)據(jù)錄入與清洗
13-4問卷分析報(bào)告

14章商業(yè)策略分析(Level 2)第3周-數(shù)據(jù)處理與特征工程

14-1數(shù)據(jù)處理的重要方法
14-2特征選擇
14-3特征轉(zhuǎn)換

15章商業(yè)策略分析(Level 2)第3周-數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)安全

15-1企業(yè)數(shù)據(jù)管理方法論
15-2企業(yè)數(shù)據(jù)安全方法論

16章商業(yè)策略分析(Level 2)第4周-特征降維方法

16-1矩陣分析法
16-2連續(xù)變量降維
16-3主成分分析法
16-4因子分析

17章商業(yè)策略分析(Level 2)第4周-聚類分析

17-1客戶分群業(yè)務(wù)知識
17-2聚類的邏輯
17-3Kmeans聚類建模流程
17-4層次聚類建模流程
17-5聚類模型的評估
17-6聚類算法客戶分群應(yīng)用

18章商業(yè)策略分析(Level 2)第4周-案例實(shí)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

19章商業(yè)策略分析(Level 2)第4周-數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

19-1有監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
19-2算法建模的要素
19-3交叉驗(yàn)證
19-4參數(shù)搜索

20章商業(yè)策略分析(Level 2)第4周-決策樹

20-1決策樹與信息熵
20-2ID3, C4.5, CART樹
20-3決策樹的參數(shù)設(shè)置
20-4決策樹的Python實(shí)現(xiàn)
20-5分類模型的評估
20-6應(yīng)用決策樹解讀聚類模型結(jié)果

21章商業(yè)策略分析(Level 2)第4周-案例實(shí)踐（市場營銷）

21-1用戶流失預(yù)測案例

22章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周- KNN，正則

22-1KNN
22-2帶正則項(xiàng)的回歸（回顧）
22-3凸優(yōu)化

23章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周- Pipeline

23-1模型投產(chǎn)概述
23-2Pipeline工作流專題
23-3ColumnTransformer
23-4使用Pipeline部署算法模型

24章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周- 大型數(shù)據(jù)挖掘案例實(shí)戰(zhàn)（項(xiàng)目啟動）

24-1手機(jī)APP數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目（案例拆解與關(guān)鍵步驟講解）學(xué)生自主實(shí)踐

25章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周-集成算法基礎(chǔ)

25-1集成學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)
25-2Bagging, Boosting, Stacking
25-3AdaBoost
25-4隨機(jī)森林
25-5熱啟動與冷啟動專題
25-6GBDT

26章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周-模型生命周期與MLOps

26-1模型的開發(fā)、上線、更新、退役
26-2MLOps

27章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第6周-集成學(xué)習(xí)進(jìn)階

27-1XGBoost
27-2LightGBM
27-3模型約束
27-4Early stop

28章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第6周-機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階

28-1調(diào)參方法
28-1.1網(wǎng)格搜索及其進(jìn)階
28-1.2隨機(jī)搜索
28-1.3貝葉斯搜索

29章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第6周-聚類分析進(jìn)階與異常識別

29-1聚類分析進(jìn)階（密度聚類，高斯混合聚類）
29-2聚類分析的Python實(shí)現(xiàn)
29-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
29-4交易反欺詐-異常交易識別案例

30章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第7周-機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階

30-1半監(jiān)督學(xué)習(xí)
30-1.1基于模型的方法
30-1.2基于圖的方法
30-2數(shù)據(jù)不平衡問題
30-2.1過采樣與欠采樣
30-2.2基于梯度的方法
30-3模型解釋專題
30-3.1特征重要性
30-3.2特征的偏影響
30-3.3決策規(guī)則
30-3.4反事實(shí)解釋
30-4多分類問題

31章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第7周-聚類分析進(jìn)階與異常識別

31-1聚類分析進(jìn)階（密度聚類，高斯混合聚類）
31-2聚類分析的Python實(shí)現(xiàn)
31-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
31-4交易反欺詐-異常交易識別案例

32章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第7周-流程挖掘

32-1業(yè)務(wù)流程挖掘的整體概念
32-2流程的發(fā)現(xiàn)、監(jiān)控、遵循
32-3流程挖掘的Python實(shí)踐

33章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第8周-關(guān)聯(lián)規(guī)則與協(xié)同過濾

33-1關(guān)聯(lián)規(guī)則（關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，評估指標(biāo)，Apriori算法）
33-2協(xié)同過濾
33-3大數(shù)據(jù)環(huán)境下的協(xié)同過濾實(shí)現(xiàn)
33-4產(chǎn)品組合策略-零售產(chǎn)品捆綁銷售策略分析案例

34章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第8周-大型數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（項(xiàng)目結(jié)業(yè)）

34-1手機(jī)APP數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目（案例講解）

35章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第8周-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能

35-1深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
35-1.1感知器及多層感知器
35-1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
35-1.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
35-1.4編碼器與遷移學(xué)習(xí)
35-1.5Transformer架構(gòu)基礎(chǔ)
35-1.6生成式AI大模型
35-2大模型的API調(diào)用
35-2.1通過API調(diào)用大模型
35-2.2單論對話與多輪對話調(diào)用
35-2.3開源模型與閉源模型調(diào)用
35-2.4模型的部署與發(fā)布

36章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第9周-深度學(xué)習(xí)

36-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)階
36-2BP反向傳播算法
36-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（選修）
36-4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回顧
36-5長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
36-6深度學(xué)習(xí)之python代碼實(shí)踐

37章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第9周-案例實(shí)踐（金融行業(yè)）

37-1使用LSTM預(yù)測股價(jià)案例

38章拓展選修課

38-1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營
38-2何為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
38-3Python 爬蟲
38-4人工智能(深度學(xué)習(xí))實(shí)戰(zhàn)之圖像識別
38-5Tableau 多維可視化分析
38-6統(tǒng)計(jì)分析

硬核服務(wù)

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務(wù)時(shí)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(shí)間；同時(shí)，每日答疑時(shí)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(shí)間。

  • 一對一督學(xué)

    每個(gè)班級、每位同學(xué)、每月都會進(jìn)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(shí)，針對每個(gè)模塊測試結(jié)果后10%的學(xué)員進(jìn)行額外輔導(dǎo)，以確保學(xué)員能夠跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度。

  • 定期直播串講

    對于重難點(diǎn)知識和同學(xué)普遍反應(yīng)的問題，助教將進(jìn)行每周1-2次的晚自習(xí)串講，串講時(shí)常為2小時(shí)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(diǎn)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(gè)班一個(gè)助教+一個(gè)班主任的配置下，調(diào)整為每個(gè)班2名助教+項(xiàng)目服務(wù)團(tuán)隊(duì)的模式，以確?？焖?、高質(zhì)量的解決線上提問。

  • 出勤率和進(jìn)度監(jiān)督

    在課程持續(xù)期間，助教還需實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)員出勤情況，監(jiān)督課堂紀(jì)律，跟進(jìn)學(xué)習(xí)進(jìn)度。除正常答疑外，服務(wù)團(tuán)隊(duì)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(gè)課程會安排相關(guān)課后作業(yè)，確保同學(xué)課下能夠進(jìn)行適當(dāng)練習(xí)，提升同學(xué)實(shí)時(shí)參與感、保證當(dāng)日學(xué)習(xí)效果。除了作業(yè)，服務(wù)團(tuán)隊(duì)還會組織學(xué)員進(jìn)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(tuán)隊(duì)

  • 徐楊老師

    英國Glasgow大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)，師從Hisayuki?Yoshimoto。主攻計(jì)量模型與算法，研究方向?yàn)閺?fù)雜數(shù)據(jù)空間的模型參數(shù)識別與檢驗(yàn)問題，對各種回歸模型和機(jī)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(gè)大型經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。

  • 常國珍老師

    北京大學(xué)會計(jì)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(yàn)。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(jìn)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(yàn)，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(yàn)涉及快消、通信、互聯(lián)網(wǎng)餐飲、銀行等多個(gè)領(lǐng)域的咨詢項(xiàng)目； 涉及短視頻、電商、數(shù)據(jù)平臺等多個(gè)領(lǐng)域的投資盡調(diào)項(xiàng)目； 涉及快消、品牌商領(lǐng)域的數(shù)據(jù)建模項(xiàng)目，如智能定價(jià)、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(shí)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(jià)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(yàn)， 曾任IBM銷售管理團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目組長及德勤數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)高級咨詢顧問，主持過多個(gè)大型企業(yè)數(shù)據(jù)分析及管理咨詢項(xiàng)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(yàn)超800次、培訓(xùn)人數(shù)超30萬人

幾乎所有行業(yè)

都稀缺獨(dú)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(gè)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(yùn)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(jī)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(jī)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(jī)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(bào)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(bào)考條件，在與全球計(jì)算機(jī)化考試服務(wù)商Pearson VUE達(dá)成深度合作后LEVELⅠ更是隨報(bào)隨考機(jī)制。
查看CDA認(rèn)證報(bào)考流程 

VALUE

CDA證書的價(jià)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(jī)構(gòu)Pearson VUE合作，隨報(bào)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(shí)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(gè)人檔案中。證書三年審核一次，保證持證人的實(shí)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(bào)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(fèi)CDA活動

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

  • 兼職機(jī)會

    有機(jī)會加入CDA數(shù)據(jù)分析教學(xué)、研發(fā)等項(xiàng)目

  • 黃金會員

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

  • 免費(fèi)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(fèi)下載權(quán)

  • Q:上課形式是怎么樣的？

    A:課程為現(xiàn)場/遠(yuǎn)程在線直播 + 線上視頻錄播+課后全套錄播 + 線上答疑，不受地域限制，直播需同步時(shí)間學(xué)習(xí)，錄播視頻同學(xué)可以自主安排時(shí)間學(xué)習(xí)視頻。

  • Q:如果學(xué)不會怎么辦？

    A:相信每位同學(xué)，來學(xué)習(xí)都會認(rèn)真努力，不存在學(xué)不會的問題。上課期間，全程助教跟班答疑；課后，助教老師依舊會在群里幫大家解答學(xué)習(xí)上的疑問。此外，課程均贈送全套錄播視頻，有效期1年，方便學(xué)員反復(fù)觀看鞏固，穩(wěn)扎穩(wěn)打?qū)W會全部課程。

  • Q:學(xué)完之后可以從事哪些工作？

    A:學(xué)完課程之后，可以在互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)與服務(wù)、金融、管理咨詢、通信、銀行、制藥、汽車、零售、電商等行業(yè)從事商業(yè)數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)策略分析師、戰(zhàn)略咨詢顧問、高級數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、高級數(shù)據(jù)運(yùn)營經(jīng)理、高級數(shù)字化營銷經(jīng)理等崗位工作。

  • Q:完成課程后，可以獲得證書嗎？

    A:參加課程學(xué)員學(xué)完后報(bào)考CDA LEVEL II 、LEVEL Ⅲ等級考試，通過CDA認(rèn)證考試者可獲得CDA數(shù)據(jù)分析師中英文認(rèn)證證書，同時(shí)可自愿申請工信部《數(shù)據(jù)分析師證書》。

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