精心研發(fā) 更偏重商業(yè)思維
12個(gè) “大廠”級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
80+ 生動(dòng)案例與解決方案
30人 專職教研學(xué)服團(tuán)隊(duì)
65% 項(xiàng)目課程占比
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(chǎng)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(shí)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(guò)算法和模型來(lái)學(xué)習(xí)，達(dá)到我們想要的效果。
未來(lái)5年數(shù)據(jù)類崗位的需求總量在2000萬(wàn)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(bào)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(wèn)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
數(shù)據(jù)市場(chǎng)營(yíng)銷
數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師
| 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(yíng)部門 | 用戶價(jià)值分類 | RFM分析方法 |
| 銷售部門 | 原因分析 | 假設(shè)檢驗(yàn)分析方法 |
| 市場(chǎng)部門 | 行業(yè)分析 | PEST分析方法 |
| 財(cái)務(wù)部門 | 財(cái)務(wù)分析 | 杜邦分析方法 |
| 人力部門 | 薪資競(jìng)爭(zhēng)力分析 | 對(duì)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(shì) | 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(huì) | 用數(shù)據(jù)優(yōu)化組合 | 用數(shù)據(jù)創(chuàng)新營(yíng)收 |
| 中層 | 數(shù)字化經(jīng)營(yíng) | 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(yíng) | 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)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 |
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(chǎng)景，培養(yǎng)具有核心
競(jìng)爭(zhēng)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(cè)講練評(píng)
定期作業(yè)與測(cè)評(píng) 獨(dú)立設(shè)立教學(xué)監(jiān)督組
即時(shí)教學(xué)質(zhì)量監(jiān)督 世界500強(qiáng)企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
提升綜合實(shí)戰(zhàn)能力
- 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(jì)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(jì)
- 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理簡(jiǎn)介
- 企業(yè)架構(gòu)與數(shù)據(jù)架構(gòu)基礎(chǔ)
- SQL數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL)
- Hive SQL
- 大型數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目實(shí)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(dòng)化
- Python統(tǒng)計(jì)與綜合案例
- 精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析報(bào)告全流程
- 數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課
- 面試技巧一對(duì)一輔導(dǎo)
- 選修課
預(yù)習(xí)（工具篇） 課時(shí)：11
Excel預(yù)習(xí)視頻、數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)習(xí)視頻、Power BI 預(yù)習(xí)視頻
解決0基礎(chǔ)學(xué)員數(shù)據(jù)分析工具薄弱的問(wèn)題
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)
預(yù)習(xí)（業(yè)務(wù)篇） 課時(shí)：5
業(yè)務(wù)前臺(tái)人員數(shù)據(jù)思維訓(xùn)練營(yíng)
用戶畫像沒(méi)有摸清，廣告投放連本都收不回，運(yùn)營(yíng)流程太混亂，銷售轉(zhuǎn)化不理想
從用戶思維做營(yíng)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
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析(Excel) 課時(shí)：48
表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)管理（數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用等）、指標(biāo)的設(shè)計(jì)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(bào)告方法
解決不會(huì)業(yè)務(wù)分析、不會(huì)撰寫業(yè)務(wù)分析報(bào)告的問(wèn)題
借助電商、互聯(lián)網(wǎng)、零售行業(yè)的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景介紹，掌握撰寫業(yè)務(wù)分析報(bào)告的全流程，從客戶、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、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。
統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)預(yù)處理（Excel） 課時(shí)：6
分析的基本概念、描述性統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分布
缺失值處理，冗余處理，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
通過(guò)統(tǒng)計(jì)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(jì)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
多維數(shù)據(jù)分析與可視化分析（Power BI） 課時(shí)：36
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(shí)戰(zhàn)案例 - 電商綜合運(yùn)營(yíng)分析儀表板（流量、轉(zhuǎn)化、客單相關(guān)指標(biāo)分析監(jiān)控）
解決使用商業(yè)智能報(bào)表分析業(yè)務(wù)、監(jiān)控業(yè)務(wù)的問(wèn)題
掌握使用Power BI搭建可視化分析報(bào)表的全流程，包括表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取、加工、數(shù)倉(cāng)應(yīng)用、多表透視分析，最終在客戶分析、產(chǎn)品分析、運(yùn)營(yíng)分析、市場(chǎng)分析、銷售分析等場(chǎng)景下制作可視化分析報(bào)表
推斷性統(tǒng)計(jì) 課時(shí)：6
參數(shù)估計(jì)、 假設(shè)檢驗(yàn)、 AB test、 使用帶檢驗(yàn)的AB test分析運(yùn)營(yíng)方案
推斷統(tǒng)計(jì)是研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體特征的統(tǒng)計(jì)方法。比如參數(shù)估計(jì)，不可能對(duì)每個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)量。這就需要抽取部分個(gè)體即樣本進(jìn)行測(cè)量，然后根據(jù)獲得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)所研究的總體特征進(jìn)行推斷，這就是推斷統(tǒng)計(jì)要解決的問(wèn)題。
掌握假設(shè)性檢驗(yàn)的方法，和AB test的分析運(yùn)營(yíng)方案
數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理簡(jiǎn)介 課時(shí)：3
1.企業(yè)決策的四個(gè)層次：戰(zhàn)略、管理、運(yùn)營(yíng)、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(yíng)和操作數(shù)據(jù)應(yīng)用4.數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)知識(shí)與DMBOK知識(shí)體系5.企業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)6.數(shù)據(jù)治理實(shí)操框架
提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)能力建設(shè)
掌握企業(yè)決策的四個(gè)層次：戰(zhàn)略、管理、運(yùn)營(yíng)、操作，數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)知識(shí)與DMBOK知識(shí)體系
企業(yè)架構(gòu)與數(shù)據(jù)架構(gòu)基礎(chǔ) 課時(shí)：3
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
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
掌握數(shù)據(jù)建模方法，達(dá)到數(shù)據(jù)建模的規(guī)范化
SQL數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL) 課時(shí)：30
數(shù)據(jù)庫(kù)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
解決從數(shù)據(jù)庫(kù)提取目標(biāo)數(shù)據(jù)的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)單表和多表查詢
系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析工作中的SQL查詢語(yǔ)言，包括DDL、DML、單表查詢以及多表查詢等基本技能。
Hive SQL 課時(shí)：12
Linux系統(tǒng)常用命令、分布式存儲(chǔ)與計(jì)算、Hive架構(gòu)原理及數(shù)據(jù)類型、HiveQL與應(yīng)用
系統(tǒng)安裝及部署，架構(gòu)原理及應(yīng)用
掌握Linux的常用命令和分布式存儲(chǔ)與計(jì)算，Hive架構(gòu)原理及數(shù)據(jù)類型
大型數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(Power BI+SQL) 課時(shí)：12
跨國(guó)企業(yè)完整數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例、學(xué)生探索性實(shí)操（制作分析報(bào)告）、項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)專家評(píng)審與1V1指導(dǎo)
綜合運(yùn)用業(yè)務(wù)分析工具，解決數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)營(yíng)銷問(wèn)題
老師指導(dǎo)還原兩大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)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(jià)值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。
Python編程基礎(chǔ) 課時(shí)：18
Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型、基本語(yǔ)法、控制流、自定義函數(shù)
解決海量數(shù)據(jù)處理的的編程語(yǔ)言基礎(chǔ)
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)
Python數(shù)據(jù)清洗與可視化 課時(shí)：30
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
解決海量數(shù)據(jù)處理的技術(shù)問(wèn)題
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。
Python+SOL、Python自動(dòng)化 課時(shí)：12
SQL數(shù)據(jù)接入、Python連接SQL、Python辦公自動(dòng)化、實(shí)現(xiàn)自動(dòng)風(fēng)控報(bào)表
數(shù)據(jù)庫(kù)接入與數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接
實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化，提高工作效率
Python統(tǒng)計(jì)與綜合案例 課時(shí)：12
相關(guān)分析、 回歸分析、 統(tǒng)計(jì)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(gòu)預(yù)測(cè)分析案例
解決在實(shí)際場(chǎng)景中海量數(shù)據(jù)處理的流程問(wèn)題
掌握綜合使用Python數(shù)據(jù)處理方法來(lái)對(duì)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。
精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析報(bào)告全流程 課時(shí)：6
1.背景研究與現(xiàn)狀描述（現(xiàn)狀，痛點(diǎn)，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(wèn)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）
營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析報(bào)告的設(shè)計(jì)與撰寫方法
掌握營(yíng)銷數(shù)據(jù)的目標(biāo)拆解與分析方法
數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課
職業(yè)規(guī)劃、職場(chǎng)溝通力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作力培養(yǎng)
解決職業(yè)規(guī)劃和職場(chǎng)溝通
就業(yè)老師協(xié)助指導(dǎo)，做好職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展
面試技巧一對(duì)一輔導(dǎo)
1V1面試技巧指導(dǎo)與簡(jiǎn)歷修改
解決面試技巧不足、簡(jiǎn)歷書寫不專業(yè)問(wèn)題
專職就業(yè)老師1V1面試技巧輔導(dǎo)與簡(jiǎn)歷修改指導(dǎo)。
選修課 課時(shí)：88
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng) 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(shí)戰(zhàn)之圖像識(shí)別 采銷、物流與供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實(shí)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(zhǎng)黑客入門
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(yàn)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)不足的問(wèn)題。
根據(jù)學(xué)員面試方向、就業(yè)方向來(lái)選擇合適的選修課程來(lái)進(jìn)一步進(jìn)修。
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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的在職人員
數(shù)據(jù)賦能
市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、金融財(cái)會(huì)、
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(bào)名 CDA LEVEL I 考試的備考考生
針對(duì)性攻堅(jiān)考試大綱對(duì)應(yīng)內(nèi)容
- 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(gè)場(chǎng)景，包括精準(zhǔn)營(yíng)銷預(yù)測(cè)、定價(jià)策略優(yōu)化、營(yíng)銷策略優(yōu)化、客戶行為分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶管理、情感分析、反欺詐等
市場(chǎng)營(yíng)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(gè)場(chǎng)景，包括精準(zhǔn)營(yíng)銷預(yù)測(cè)、定價(jià)策略優(yōu)化、營(yíng)銷策略優(yōu)化、客戶行為分析、風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶管理、情感分析、反欺詐等
財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化分析
企業(yè)運(yùn)營(yíng)經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，為了提高財(cái)務(wù)稽查效率，降低經(jīng)營(yíng)成本，提高收入，企業(yè)可以利用商業(yè)智能BI對(duì)各種類型的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(dòng)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(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上監(jiān)理一套欺騙行為和欠費(fèi)行為規(guī)則庫(kù)，就可以及時(shí)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(wèn)題，為加快進(jìn)銷存流轉(zhuǎn)速度、實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)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(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行指標(biāo)值的設(shè)計(jì)與計(jì)算，并根據(jù)計(jì)算指標(biāo)結(jié)果分析業(yè)務(wù)問(wèn)題的原因及影響，并最終找到解決問(wèn)題的方法。
電商行業(yè)用戶分析案例
使用某電商真實(shí)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(jià)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(jià)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(jì)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(guó)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(yàn)。
同時(shí)他們也都具備豐富的講課經(jīng)驗(yàn)，累計(jì)講課經(jīng)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)超過(guò)10000小時(shí)，授課能力得到長(zhǎng)期實(shí)踐與驗(yàn)證。
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常國(guó)珍
北京大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)博士 ThoughtWorks中國(guó)金融首席數(shù)據(jù)科學(xué)家 中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟專家委員會(huì)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(píng)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(jiǎng)二等獎(jiǎng)。
董軼群
計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)博士 具有多年JAVA程序設(shè)計(jì)和操作系統(tǒng)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。 研究方向?yàn)橹悄芤?guī)劃、空間推理、基于大數(shù)據(jù)的時(shí)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(jì)院， 從事移動(dòng)、聯(lián)通集團(tuán)及各省分公司市場(chǎng)、業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)規(guī)劃，經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)及運(yùn)營(yíng)咨詢。 重點(diǎn)研究方向包括離網(wǎng)用戶挖掘，市場(chǎng)細(xì)分與精準(zhǔn)營(yíng)銷，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)價(jià)值區(qū)域分析，潛在價(jià)值客戶挖掘等
李御璽
臺(tái)灣銘傳大學(xué)教授、中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)理事、臺(tái)灣大學(xué)博士 國(guó)科會(huì)與教育部多個(gè)相關(guān)研究計(jì)劃的主持人。 廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問(wèn)，中國(guó)人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問(wèn)，IBM SPSS-China顧問(wèn)。服務(wù)過(guò)的客戶包括：中國(guó)工商局、中信銀行、臺(tái)新銀行等。發(fā)表研究論文超過(guò)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(lái)，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(bào)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(tái)的研發(fā)，以及銀行業(yè)數(shù)據(jù)治理應(yīng)用場(chǎng)景的研究，該項(xiàng)目在17年獲得北京市創(chuàng)新項(xiàng)目資金資助。
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李奇
微軟Excel MVP（Excel最有價(jià)值專家）/經(jīng)管之家簽約講師/中國(guó)電子表格應(yīng)用大會(huì)主席 曾在IBM中國(guó)擔(dān)任銷售管理團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目組長(zhǎng)及德勤北京所的數(shù)據(jù)分析高級(jí)咨詢顧問(wèn)。專精于企業(yè)數(shù)據(jù)分析、設(shè)計(jì)及實(shí)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(wèn)，SAS、SPSS 軟件講師、中國(guó)學(xué)習(xí)路徑圖國(guó)際中心技術(shù)顧問(wèn)。曾參與2012 國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、中國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭投資調(diào)查、瀘州老窖目標(biāo)管理與績(jī)效考核、中國(guó)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(xiàng)目。
董四輩
每日優(yōu)鮮大數(shù)據(jù)高級(jí)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(jí)架構(gòu)師，現(xiàn)任每日優(yōu)鮮大數(shù)據(jù)高級(jí)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(huì)上交流分享項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與獨(dú)特見解，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的落地實(shí)施具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。
王小川
博士，國(guó)內(nèi)某券商研究所高級(jí)分析師。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜遥瑖?guó)內(nèi)最大的MATLAB論壇管理員，曾多次參與The MathWorks 公司培訓(xùn)活動(dòng)。
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(duì)建設(shè)為百度地圖6大place場(chǎng)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(jí)咨詢顧問(wèn)/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(tái)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。
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徐楊
Glasgow大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，曾就職中國(guó)社科院、中國(guó)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(jì)量方向，對(duì)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(shí)別。 曾參與多個(gè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，其中紐約市場(chǎng)對(duì)香港市場(chǎng)高頻交易分析項(xiàng)目已在英國(guó)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(zhǎng)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(shí)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(tái)搭建經(jīng)驗(yàn)，主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建及數(shù)據(jù)化運(yùn)維
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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?yàn)闄C(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(cāng)技術(shù)。
趙娜
AI項(xiàng)目組分析師、CDA在線助教，計(jì)算機(jī)專 業(yè)。精通excel、powerBI、 python、R語(yǔ) 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(yàn)。
課程大綱依據(jù) CDA 的 「EDIT數(shù)字化人才模型」設(shè)計(jì)研發(fā)。CDA是數(shù)據(jù)人才認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，在國(guó)內(nèi)由中成協(xié)大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會(huì)監(jiān)管
并是經(jīng)國(guó)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(jì)理念創(chuàng)新 EDIT數(shù)字化人才模型
策略庫(kù)、流程模板
算法模型、優(yōu)化模型
該模型體現(xiàn)層次和縱深兩個(gè)方面
層次方面：強(qiáng)調(diào)戰(zhàn)略、管理、操作三個(gè)層級(jí)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(tái)，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。
課堂教學(xué)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
課后指導(dǎo)
掌握評(píng)測(cè)
專項(xiàng)練習(xí)
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學(xué)前
學(xué)員綜合素質(zhì)測(cè)評(píng)
定制專屬職業(yè)路徑規(guī)劃
發(fā)放預(yù)習(xí)視頻
課前預(yù)習(xí)督導(dǎo) -
學(xué)中
班班
學(xué)情回訪督學(xué)
班組長(zhǎng)會(huì)議
關(guān)懷學(xué)員會(huì)議
班級(jí)會(huì)議
建立學(xué)員成長(zhǎng)日記
意見收集反饋 -
學(xué)中
助教
1v1答疑
階段測(cè)試
共性問(wèn)題串講
面試中技術(shù)支持 -
保障
終身服務(wù)
CDA 數(shù)據(jù)人脈圈
獵頭內(nèi)推服務(wù)
免費(fèi)CDA活動(dòng)
免費(fèi)資料
項(xiàng)目眾包 -
學(xué)后
就業(yè)服務(wù)
簡(jiǎn)歷優(yōu)化
面試教練
職業(yè)咨詢
面試邀約 -
學(xué)后
就業(yè)協(xié)議
就業(yè)課程市場(chǎng)趨勢(shì)分析
簡(jiǎn)歷指導(dǎo)
數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)流
面試技巧
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CDAS 數(shù)據(jù)分析行業(yè)峰會(huì)
行業(yè)峰會(huì)
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千人參加
行業(yè)大咖
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數(shù)據(jù)私享會(huì)
數(shù)據(jù)私享會(huì)
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