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數(shù)據(jù)分析成為職場人的通用技能
社會趨勢
企業(yè)剛需
熱門職業(yè)
政策導(dǎo)向

從企業(yè)到地方,都在積極倡導(dǎo)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化人才培養(yǎng),數(shù)據(jù)分析成為人人必學(xué)的職場賦能。

商業(yè)發(fā)展導(dǎo)向

商業(yè)世界追求更高效、更低成本、更準(zhǔn)確的決策判斷,數(shù)據(jù)成為這一切追求實現(xiàn)的基礎(chǔ),關(guān)注數(shù)據(jù)成為商業(yè)成功的關(guān)鍵。

技術(shù)發(fā)展導(dǎo)向

技術(shù)向著人工智能不斷深入,而數(shù)據(jù)成為人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ),機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這些都是在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,讓機(jī)器通過算法和模型來學(xué)習(xí),達(dá)到我們想要的效果。

未來5年數(shù)據(jù)類崗位的需求總量在2000萬人左右,包含純數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)賦能兩大類,數(shù)據(jù)賦能類崗位將爆發(fā)更大需求。
互聯(lián)網(wǎng)、金融、咨詢、電信、零售、醫(yī)療、旅游等行業(yè),迫切需要專門從事數(shù)據(jù)采集、清洗、處理、分析并能制作專業(yè)報告、提供決策支持的新型數(shù)據(jù)分析人才
數(shù)據(jù)戰(zhàn)略咨詢顧問
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)運(yùn)營
數(shù)據(jù)市場營銷
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
財務(wù)數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析能夠解決什么問題
互聯(lián)網(wǎng)崗位中用到哪些數(shù)據(jù)分析思維
企業(yè)未來數(shù)據(jù)化決策方式
崗位 分析目的 分析方法
產(chǎn)品經(jīng)理 用戶行為分析 AARRR模型分析
運(yùn)營部門 用戶價值分類 RFM分析方法
銷售部門 原因分析 假設(shè)檢驗分析方法
市場部門 行業(yè)分析 PEST分析方法
財務(wù)部門 財務(wù)分析 杜邦分析方法
人力部門 薪資競爭力分析 對比分析方法
職能 數(shù)字賦能 洞察發(fā)現(xiàn) 迭代優(yōu)化 顛覆創(chuàng)新
決策層 數(shù)字化決策 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)趨勢 用數(shù)據(jù)優(yōu)化路線 用數(shù)據(jù)創(chuàng)新模式
高層 數(shù)字化戰(zhàn)略 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會 用數(shù)據(jù)優(yōu)化組合 用數(shù)據(jù)創(chuàng)新營收
中層 數(shù)字化經(jīng)營 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律 用數(shù)據(jù)優(yōu)化配置 用數(shù)據(jù)創(chuàng)新體系
基層 數(shù)字化運(yùn)營 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題 用數(shù)據(jù)優(yōu)化流程 用數(shù)據(jù)創(chuàng)新方案
DT/IT 數(shù)字化架構(gòu) 規(guī)范化—指標(biāo)化 指標(biāo)化—模型化 模型化—體系化
數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班的課程價值 立即咨詢課程詳情
CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班課程標(biāo)準(zhǔn)
就業(yè)技能
集訓(xùn)課程
講師+助教+
班主任陪伴式學(xué)習(xí)
跨行業(yè),跨場景,培養(yǎng)具有核心
競爭力全能型數(shù)據(jù)分析師
學(xué)習(xí)曲線平緩,學(xué)習(xí)難度適中
能力穩(wěn)步提升
測講練評
定期作業(yè)與測評
獨立設(shè)立教學(xué)監(jiān)督組
即時教學(xué)質(zhì)量監(jiān)督
世界500強(qiáng)企業(yè)項目實戰(zhàn)
提升綜合實戰(zhàn)能力
CDA數(shù)據(jù)分析就業(yè)班課程大綱
  • 預(yù)習(xí)(工具篇)
  • 預(yù)習(xí)(業(yè)務(wù)篇)
  • 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析(Excel)
  • 統(tǒng)計基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)預(yù)處理(Excel)
  • 多維數(shù)據(jù)分析與可視化分析(Power BI)
  • 推斷性統(tǒng)計
  • 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理簡介
  • 企業(yè)架構(gòu)與數(shù)據(jù)架構(gòu)基礎(chǔ)
  • SQL數(shù)據(jù)庫(MySQL)
  • Hive SQL
  • 大型數(shù)據(jù)分析綜合項目實戰(zhàn)(Power BI+SQL)
  • Python編程基礎(chǔ)
  • Python數(shù)據(jù)清洗與可視化
  • Python+SOL、Python自動化
  • Python統(tǒng)計與綜合案例
  • 精準(zhǔn)營銷數(shù)據(jù)分析報告全流程
  • 數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課
  • 面試技巧一對一輔導(dǎo)
  • 選修課
預(yù)習(xí)(工具篇) 課時:11
主要內(nèi)容

Excel預(yù)習(xí)視頻、數(shù)據(jù)庫預(yù)習(xí)視頻、Power BI 預(yù)習(xí)視頻

可解決的現(xiàn)實問題

解決0基礎(chǔ)學(xué)員數(shù)據(jù)分析工具薄弱的問題

可掌握的核心競爭力

提前掌握基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析工具的使用,為課程學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)

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預(yù)習(xí)(業(yè)務(wù)篇) 課時:5
主要內(nèi)容

業(yè)務(wù)前臺人員數(shù)據(jù)思維訓(xùn)練營

可解決的現(xiàn)實問題

用戶畫像沒有摸清,廣告投放連本都收不回,運(yùn)營流程太混亂,銷售轉(zhuǎn)化不理想

可掌握的核心競爭力

從用戶思維做營銷增量,借助數(shù)據(jù)思維從商業(yè)頂層俯視業(yè)務(wù)生命周期,運(yùn)用數(shù)據(jù)框架梳理公司整體業(yè)務(wù)模型

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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析(Excel) 課時:48
主要內(nèi)容

表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動型業(yè)務(wù)管理(數(shù)據(jù)埋點、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用等)、指標(biāo)的設(shè)計與應(yīng)用案例、可視化分析方法、業(yè)務(wù)分析方法應(yīng)用 、業(yè)務(wù)模型應(yīng)用、撰寫業(yè)務(wù)分析報告方法

可解決的現(xiàn)實問題

解決不會業(yè)務(wù)分析、不會撰寫業(yè)務(wù)分析報告的問題

可掌握的核心競爭力

借助電商、互聯(lián)網(wǎng)、零售行業(yè)的數(shù)據(jù)分析場景介紹,掌握撰寫業(yè)務(wù)分析報告的全流程,從客戶、產(chǎn)品、運(yùn)營、行為效果等維度出發(fā),搭建業(yè)務(wù)指標(biāo)體系,綜合使用可視化分析方法、業(yè)務(wù)分析方法和模型。

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統(tǒng)計基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)預(yù)處理(Excel) 課時:6
主要內(nèi)容

分析的基本概念、描述性統(tǒng)計與數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計分布

可解決的現(xiàn)實問題

缺失值處理,冗余處理,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

可掌握的核心競爭力

通過統(tǒng)計基礎(chǔ)可初步掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念及描述性統(tǒng)計的數(shù)據(jù)集成,主要涉及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)預(yù)處理

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多維數(shù)據(jù)分析與可視化分析(Power BI) 課時:36
主要內(nèi)容

表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征與獲取、數(shù)據(jù)加工與使用、多表透視分析邏輯、透視分析方法、多維數(shù)據(jù)模型 綜合實戰(zhàn)案例 - 電商綜合運(yùn)營分析儀表板(流量、轉(zhuǎn)化、客單相關(guān)指標(biāo)分析監(jiān)控)

可解決的現(xiàn)實問題

解決使用商業(yè)智能報表分析業(yè)務(wù)、監(jiān)控業(yè)務(wù)的問題

可掌握的核心競爭力

掌握使用Power BI搭建可視化分析報表的全流程,包括表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取、加工、數(shù)倉應(yīng)用、多表透視分析,最終在客戶分析、產(chǎn)品分析、運(yùn)營分析、市場分析、銷售分析等場景下制作可視化分析報表

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推斷性統(tǒng)計 課時:6
主要內(nèi)容

參數(shù)估計、 假設(shè)檢驗、 AB test、 使用帶檢驗的AB test分析運(yùn)營方案

可解決的現(xiàn)實問題

推斷統(tǒng)計是研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來推斷總體特征的統(tǒng)計方法。比如參數(shù)估計,不可能對每個產(chǎn)品進(jìn)行測量。這就需要抽取部分個體即樣本進(jìn)行測量,然后根據(jù)獲得的樣本數(shù)據(jù)對所研究的總體特征進(jìn)行推斷,這就是推斷統(tǒng)計要解決的問題。

可掌握的核心競爭力

掌握假設(shè)性檢驗的方法,和AB test的分析運(yùn)營方案

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數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理簡介 課時:3
主要內(nèi)容

1.企業(yè)決策的四個層次:戰(zhàn)略、管理、運(yùn)營、操作2.企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力的演進(jìn)3.企業(yè)運(yùn)營和操作數(shù)據(jù)應(yīng)用4.數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)知識與DMBOK知識體系5.企業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)6.數(shù)據(jù)治理實操框架

可解決的現(xiàn)實問題

提高企業(yè)的運(yùn)營和數(shù)據(jù)能力建設(shè)

可掌握的核心競爭力

掌握企業(yè)決策的四個層次:戰(zhàn)略、管理、運(yùn)營、操作,數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)知識與DMBOK知識體系

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企業(yè)架構(gòu)與數(shù)據(jù)架構(gòu)基礎(chǔ) 課時:3
主要內(nèi)容

數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)、方法、規(guī)范化及其案例

可解決的現(xiàn)實問題

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)架構(gòu)的基本概念,模型介紹以及建模案例

可掌握的核心競爭力

掌握數(shù)據(jù)建模方法,達(dá)到數(shù)據(jù)建模的規(guī)范化

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SQL數(shù)據(jù)庫(MySQL) 課時:30
主要內(nèi)容

數(shù)據(jù)庫基本概念、DDL、DML、單表查詢、多表查詢、函數(shù)、SQL大廠面試題突擊訓(xùn)練、查詢應(yīng)用案例解析

可解決的現(xiàn)實問題

解決從數(shù)據(jù)庫提取目標(biāo)數(shù)據(jù)的問題,實現(xiàn)單表和多表查詢

可掌握的核心競爭力

系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析工作中的SQL查詢語言,包括DDL、DML、單表查詢以及多表查詢等基本技能。

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Hive SQL 課時:12
主要內(nèi)容

Linux系統(tǒng)常用命令、分布式存儲與計算、Hive架構(gòu)原理及數(shù)據(jù)類型、HiveQL與應(yīng)用

可解決的現(xiàn)實問題

系統(tǒng)安裝及部署,架構(gòu)原理及應(yīng)用

可掌握的核心競爭力

掌握Linux的常用命令和分布式存儲與計算,Hive架構(gòu)原理及數(shù)據(jù)類型

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大型數(shù)據(jù)分析綜合項目實戰(zhàn)(Power BI+SQL) 課時:12
主要內(nèi)容

跨國企業(yè)完整數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例、學(xué)生探索性實操(制作分析報告)、項目現(xiàn)場專家評審與1V1指導(dǎo)

可解決的現(xiàn)實問題

綜合運(yùn)用業(yè)務(wù)分析工具,解決數(shù)據(jù)運(yùn)營和數(shù)據(jù)營銷問題

可掌握的核心競爭力

老師指導(dǎo)還原兩大數(shù)據(jù)分析項目全流程,綜合使用SQL、Excel、Power BI等工具以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法,得到高價值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析報告。

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Python編程基礎(chǔ) 課時:18
主要內(nèi)容

Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型、基本語法、控制流、自定義函數(shù)

可解決的現(xiàn)實問題

解決海量數(shù)據(jù)處理的的編程語言基礎(chǔ)

可掌握的核心競爭力

掌握Python基礎(chǔ)編程的能力,為處理海量數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)

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Python數(shù)據(jù)清洗與可視化 課時:30
主要內(nèi)容

Numpy數(shù)組分析、Pandas數(shù)表分析、Pandas數(shù)據(jù)清洗與可視化、Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹、Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制、PythonBI包-Pyecharts介紹與圖形繪制
分析案例: 1、斯德哥爾摩氣候可視化分析。2、餐飲訂單數(shù)據(jù)清洗與分析。3、文本數(shù)據(jù)分析之QQ聊天信息可視化分析

可解決的現(xiàn)實問題

解決海量數(shù)據(jù)處理的技術(shù)問題

可掌握的核心競爭力

系統(tǒng)掌握使用Python進(jìn)行海量數(shù)據(jù)清洗以及可視化探索數(shù)據(jù)的能力。

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Python+SOL、Python自動化 課時:12
主要內(nèi)容

SQL數(shù)據(jù)接入、Python連接SQL、Python辦公自動化、實現(xiàn)自動風(fēng)控報表

可解決的現(xiàn)實問題

數(shù)據(jù)庫接入與數(shù)據(jù)庫鏈接

可掌握的核心競爭力

實現(xiàn)辦公自動化,提高工作效率

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Python統(tǒng)計與綜合案例 課時:12
主要內(nèi)容

相關(guān)分析、 回歸分析、 統(tǒng)計模型的診斷與調(diào)優(yōu)、用戶支出顯著影響因素分析案例、大型案例:用戶復(fù)購預(yù)測分析案例

可解決的現(xiàn)實問題

解決在實際場景中海量數(shù)據(jù)處理的流程問題

可掌握的核心競爭力

掌握綜合使用Python數(shù)據(jù)處理方法來對結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗,并進(jìn)行探索性分析的能力。

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精準(zhǔn)營銷數(shù)據(jù)分析報告全流程 課時:6
主要內(nèi)容

1.背景研究與現(xiàn)狀描述(現(xiàn)狀,痛點,目標(biāo),范圍)2.目標(biāo)拆解與描述3.文獻(xiàn)和案例分析(分析方法的理論依據(jù))4.數(shù)據(jù)需求(數(shù)據(jù)范圍,變量的定義與篩選,維度問題)5.分析方法與模型開發(fā)6.應(yīng)用分析(模型的產(chǎn)出與應(yīng)用)

可解決的現(xiàn)實問題

營銷數(shù)據(jù)分析報告的設(shè)計與撰寫方法

可掌握的核心競爭力

掌握營銷數(shù)據(jù)的目標(biāo)拆解與分析方法

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數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課
主要內(nèi)容

職業(yè)規(guī)劃、職場溝通力、團(tuán)隊協(xié)作力培養(yǎng)

可解決的現(xiàn)實問題

解決職業(yè)規(guī)劃和職場溝通

可掌握的核心競爭力

就業(yè)老師協(xié)助指導(dǎo),做好職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展

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面試技巧一對一輔導(dǎo)
主要內(nèi)容

1V1面試技巧指導(dǎo)與簡歷修改

可解決的現(xiàn)實問題

解決面試技巧不足、簡歷書寫不專業(yè)問題

可掌握的核心競爭力

專職就業(yè)老師1V1面試技巧輔導(dǎo)與簡歷修改指導(dǎo)。

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選修課 課時:88
主要內(nèi)容

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營 何為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理? Python爬蟲 人工智能(深度學(xué)習(xí))實戰(zhàn)之圖像識別 采銷、物流與供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實戰(zhàn) Tableau數(shù)據(jù)可視化視頻 SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn) 增長黑客入門

可解決的現(xiàn)實問題

解決學(xué)員在不同數(shù)據(jù)崗位方向和行業(yè)方向的業(yè)務(wù)經(jīng)驗和項目經(jīng)驗不足的問題。

可掌握的核心競爭力

根據(jù)學(xué)員面試方向、就業(yè)方向來選擇合適的選修課程來進(jìn)一步進(jìn)修。

立即咨詢課程詳情
適合人群
零基礎(chǔ)入門

在校畢業(yè)生或待業(yè)人員
希望從事業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位

在職提升

希望掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析技能
提升職場競爭力的在職人員

數(shù)據(jù)賦能

市場營銷、產(chǎn)品運(yùn)營、金融財會、
人力資源等業(yè)務(wù)崗位人員均可學(xué)習(xí)

考證沖刺

已報名 CDA LEVEL I 考試的備考考生
針對性攻堅考試大綱對應(yīng)內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析師職業(yè)發(fā)展路徑
真項目由專職教研團(tuán)隊精心設(shè)計研發(fā),推出文科生也可以學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)課程,適合數(shù)據(jù)新人零基礎(chǔ)入門
  • 全行業(yè)
  • 全流程
  • 全名師
  • 高標(biāo)準(zhǔn)

涵蓋金融、銀行、電信、互聯(lián)網(wǎng)科技等行業(yè)中各個場景,包括精準(zhǔn)營銷預(yù)測、定價策略優(yōu)化、營銷策略優(yōu)化、客戶行為分析、風(fēng)險管理、客戶管理、情感分析、反欺詐等

市場營銷分析

涵蓋金融、銀行、電信、互聯(lián)網(wǎng)科技等行業(yè)中各個場景,包括精準(zhǔn)營銷預(yù)測、定價策略優(yōu)化、營銷策略優(yōu)化、客戶行為分析、風(fēng)險管理、客戶管理、情感分析、反欺詐等

財務(wù)數(shù)據(jù)可視化分析

企業(yè)運(yùn)營經(jīng)常會產(chǎn)生大量的財務(wù)數(shù)據(jù),為了提高財務(wù)稽查效率,降低經(jīng)營成本,提高收入,企業(yè)可以利用商業(yè)智能BI對各種類型的經(jīng)濟(jì)活動進(jìn)行成本核算,比較可能的業(yè)務(wù)收入與各種費(fèi)用之前的收支差額,分析經(jīng)濟(jì)活動的曲線,得到相應(yīng)的改進(jìn)措施,從而降低成本、減少開支、提高收入。

金融反欺詐分析

騙費(fèi)、欠費(fèi)在商業(yè)交易中屢禁不止,現(xiàn)在利用商業(yè)智能分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以總結(jié)出各種騙費(fèi)、欠費(fèi)行為的內(nèi)在規(guī)律,然后在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上監(jiān)理一套欺騙行為和欠費(fèi)行為規(guī)則庫,就可以及時預(yù)警各種騙費(fèi)、欠費(fèi),盡量減少企業(yè)損失。

零售進(jìn)銷存監(jiān)控分析儀

使用某零售連鎖品牌商進(jìn)銷存相關(guān)數(shù)據(jù),制作進(jìn)銷存分析儀,幫助決策者了解進(jìn)銷存的各維度問題,為加快進(jìn)銷存流轉(zhuǎn)速度、實現(xiàn)利潤最大化做出貢獻(xiàn)。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)流量可視化監(jiān)控

使用某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)真實數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行指標(biāo)值的設(shè)計與計算,并根據(jù)計算指標(biāo)結(jié)果分析業(yè)務(wù)問題的原因及影響,并最終找到解決問題的方法。

電商行業(yè)用戶分析案例

使用某電商真實用戶交易數(shù)據(jù),在用戶生命周期中,運(yùn)用分析方法論分析不同用戶的行為特征、價值貢獻(xiàn)等。掌握業(yè)務(wù)理解思路,掌握不同階段的用戶行為特征、價值貢獻(xiàn)分析方法,提高復(fù)雜業(yè)務(wù)的理解能力,提高數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)統(tǒng)計的準(zhǔn)確性。

解析數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)全流程 厘清數(shù)字化人才技能需求

課程講師均為國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域、人工智能領(lǐng)域、咨詢領(lǐng)域一線專家,具備深厚的學(xué)術(shù)背景與行業(yè)經(jīng)驗。
同時他們也都具備豐富的講課經(jīng)驗,累計講課經(jīng)驗時長超過10000小時,授課能力得到長期實踐與驗證。

常國珍

北京大學(xué)會計學(xué)博士 ThoughtWorks中國金融首席數(shù)據(jù)科學(xué)家 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟專家委員會委員 反洗錢模型專家

趙衛(wèi)東

東南大學(xué)博士,復(fù)旦大學(xué)博士后 負(fù)責(zé)本科生、研究生大數(shù)據(jù)核心技術(shù)和商務(wù)數(shù)據(jù)分析等課程的教學(xué)。 商務(wù)智能被評為上海市精品課程,榮獲2013年高等教育上海市教學(xué)成果獎二等獎。

董軼群

計算機(jī)軟件與理論碩士,吉林大學(xué)計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)博士 具有多年JAVA程序設(shè)計和操作系統(tǒng)教學(xué)經(jīng)驗。 研究方向為智能規(guī)劃、空間推理、基于大數(shù)據(jù)的時空信息系統(tǒng)。

趙老師

北京郵電大學(xué)管理科學(xué)與工程碩士 現(xiàn)就職于北京電信規(guī)劃設(shè)計院, 從事移動、聯(lián)通集團(tuán)及各省分公司市場、業(yè)務(wù)、財務(wù)規(guī)劃,經(jīng)濟(jì)評價及運(yùn)營咨詢。 重點研究方向包括離網(wǎng)用戶挖掘,市場細(xì)分與精準(zhǔn)營銷,移動網(wǎng)絡(luò)價值區(qū)域分析,潛在價值客戶挖掘等

李御璽

臺灣銘傳大學(xué)教授、中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會理事、臺灣大學(xué)博士 國科會與教育部多個相關(guān)研究計劃的主持人。 廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問,中國人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問,IBM SPSS-China顧問。服務(wù)過的客戶包括:中國工商局、中信銀行、臺新銀行等。發(fā)表研究論文超過260篇以上。

葉老師

東北大學(xué)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)專業(yè),碩士研究生 近8年來,一直從事金融、電信行業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析挖掘方面工作?,F(xiàn)任北京捷報金峰數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司產(chǎn)品&技術(shù)總監(jiān),主要負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)治理解決方案的建設(shè)、數(shù)據(jù)治理配套平臺的研發(fā),以及銀行業(yè)數(shù)據(jù)治理應(yīng)用場景的研究,該項目在17年獲得北京市創(chuàng)新項目資金資助。

李奇

微軟Excel MVP(Excel最有價值專家)/經(jīng)管之家簽約講師/中國電子表格應(yīng)用大會主席 曾在IBM中國擔(dān)任銷售管理團(tuán)隊數(shù)據(jù)分析項目組長及德勤北京所的數(shù)據(jù)分析高級咨詢顧問。專精于企業(yè)數(shù)據(jù)分析、設(shè)計及實施商業(yè)智能業(yè)務(wù)解決方案、軟件開發(fā)及SQL、Excel相關(guān)數(shù)據(jù)分析課程培訓(xùn)等。

丁老師

南京上度咨詢數(shù)據(jù)分析總監(jiān) 人大經(jīng)濟(jì)論壇數(shù)據(jù)處理中心數(shù)據(jù)分析顧問,SAS、SPSS 軟件講師、中國學(xué)習(xí)路徑圖國際中心技術(shù)顧問。曾參與2012 國家宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、中國城鎮(zhèn)居民家庭投資調(diào)查、瀘州老窖目標(biāo)管理與績效考核、中國衛(wèi)生狀況調(diào)查、江蘇廣電 CRM 數(shù)據(jù)挖掘等大型數(shù)據(jù)處理項目。

董四輩

每日優(yōu)鮮大數(shù)據(jù)高級算法架構(gòu)師 曾任搜狗地圖開發(fā)經(jīng)理,當(dāng)當(dāng)網(wǎng)高級架構(gòu)師,現(xiàn)任每日優(yōu)鮮大數(shù)據(jù)高級算法架構(gòu)師。十多年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)理,多次在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大會上交流分享項目經(jīng)驗與獨特見解,對互聯(lián)網(wǎng)項目的落地實施具有豐富的經(jīng)驗。

王小川

博士,國內(nèi)某券商研究所高級分析師。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)挖掘,統(tǒng)計分析應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<?,國?nèi)最大的MATLAB論壇管理員,曾多次參與The MathWorks 公司培訓(xùn)活動。

梁老師(九屠)

曾就職于阿里巴巴,餓了么,集團(tuán)首席數(shù)據(jù)架構(gòu)師,P10科學(xué)家。負(fù)責(zé)餓了么、百度外賣的大數(shù)據(jù)技術(shù)統(tǒng)籌。2014年加入百度,先后帶團(tuán)隊建設(shè)為百度地圖6大place場景做數(shù)據(jù)分析,后專注于百度外賣大數(shù)據(jù)

張志琦

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。

徐楊

Glasgow大學(xué)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,曾就職中國社科院、中國銀行、北京工業(yè)大學(xué)從事算法研發(fā)工作。 師從Hisayuki Yoshimoto,主攻空間計量方向,對各種回歸模型和聯(lián)立方程模型有深入研究。 博士研究課題為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間矩陣工具變量參數(shù)識別。 曾參與多個經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析項目,其中紐約市場對香港市場高頻交易分析項目已在英國上線。

唐紹祖

CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院SQL與Python課程講師 擅長Python、SPSS Modeler 等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,參與主編《SPSS Modeler+Weka數(shù)據(jù)挖掘從入門到實戰(zhàn)》等書籍

倪向洋

CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院大數(shù)據(jù)課程講師 曾就職于IBM系統(tǒng)運(yùn)維工程師,有豐富的運(yùn)維工作和大數(shù)據(jù)平臺搭建經(jīng)驗,主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺搭建及數(shù)據(jù)化運(yùn)維

張彥存

CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院講師,CDA在線助教, 主要研究方向為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及基于大 數(shù)據(jù)架構(gòu)的數(shù)倉技術(shù)。

趙娜

AI項目組分析師、CDA在線助教,計算機(jī)專 業(yè)。精通excel、powerBI、 python、R語 言等數(shù)據(jù)分析常用工具。

陳丕昊

CDA在線助教,熟悉Python基礎(chǔ)、Python 數(shù)據(jù)清洗等,在課程內(nèi)容以及軟硬件技術(shù) 擁有豐富的經(jīng)驗。

課程大綱依據(jù) CDA 的 「EDIT數(shù)字化人才模型」設(shè)計研發(fā)。CDA是數(shù)據(jù)人才認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn),在國內(nèi)由中成協(xié)大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會監(jiān)管
并是經(jīng)國標(biāo)委發(fā)布認(rèn)定的數(shù)據(jù)分析師人才標(biāo)準(zhǔn)

認(rèn)證設(shè)計理念創(chuàng)新 EDIT數(shù)字化人才模型
E-探索 指標(biāo)體系
D-診斷 性質(zhì)分析法、數(shù)量分析法
I-指導(dǎo) 知識庫、
策略庫、流程模板
T-工具 數(shù)據(jù)模型、
算法模型、優(yōu)化模型

該模型體現(xiàn)層次和縱深兩個方面
層次方面:強(qiáng)調(diào)戰(zhàn)略、管理、操作三個層級的業(yè)務(wù)部門人員均借助數(shù)據(jù)支持創(chuàng)造性的優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。 縱深方面:以數(shù)據(jù)使用區(qū)分企業(yè)的前、中、后臺,數(shù)據(jù)用戶即業(yè)務(wù)人員,數(shù)據(jù)加工者即技術(shù)人員。

教研團(tuán)隊考核課程教學(xué)、學(xué)員服務(wù)、教學(xué)監(jiān)督,三者相互配合,確保業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的面授質(zhì)量
數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)標(biāo)準(zhǔn)及流程企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)流程完成項目實戰(zhàn),保障所學(xué)即為所用
教學(xué)模式
課堂教學(xué)
項目實戰(zhàn)
課后指導(dǎo)
掌握評測
專項練習(xí)
教學(xué)服務(wù)
CDA俱樂部-打造你的職業(yè)生態(tài)圈老學(xué)員畢業(yè)后可加入CDA俱樂部,持續(xù)幫助學(xué)員終身成長,一次學(xué)習(xí),永久服務(wù)
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