「A+」優(yōu)秀的產品很難表達，但...如你所見

A+的“+號”亦為“十字”，從IT到DT再到未來的智能時代，人才的進步也從“1”字型人才到“T”字型人才再進化到“十”字型人才。所謂“1”字型人才是指具備某個領域的專業(yè)深度，但往往會一條路走到頭，在其他領域沒有競爭力。 而“T”字型人才是指同時具備專業(yè)深度和知識面的廣度。這樣的人才既能在自己的領域做到極致，也能解決其他領域的問題，但是缺乏的是創(chuàng)新思維和能力。“十”字型人才就是同時具有某個專業(yè)領域的深度，跨界行業(yè)的知識寬度，以及拔尖的創(chuàng)新力度。對于分析師來講，具備深厚的專業(yè)技術能解決技術瓶頸，具備寬廣的跨界知識能越過行業(yè)壁壘，具備變通的創(chuàng)新能走出分析師對自身的局限，這樣會發(fā)展為CDO,CEO等更高的職位。

就拿數(shù)據(jù)分析師來說，常拘泥于自己熟悉的那套流程，用單一的思路放到任何行業(yè)依葫蘆畫瓢，而往往會遇到瓶頸無法解決問題。而最牛的分析師不是什么方法和軟件都會，而是什么行業(yè)領域都知道怎么做，即使用最簡單的方法，也可解決跨界難題。那如何「成為一名十字型數(shù)據(jù)分析人才？」

CDA數(shù)據(jù)分析師人才教育品牌聯(lián)合美庫爾、GrowingIO及深諳數(shù)據(jù)界多年具備成熟項目經驗的大牛名師聯(lián)合打造的新型在線學習產品，推出「CDA A PLUS學位項目-數(shù)據(jù)分析師」！這門課將用充滿活力的教學方式，通過充滿互動的視頻、企業(yè)實戰(zhàn)項目和全程學習輔導，帶你由淺入深地探索這個領域。

CDA A Plus數(shù)據(jù)分析主要學什么？

邁出成為數(shù)據(jù)分析師的第一步，初級數(shù)據(jù)分析師課程大綱：

01：深入淺出數(shù)據(jù)科學基礎

學習了解數(shù)據(jù)分析的前世今生與未來，了解數(shù)據(jù)分析的整體框架與流程，了解數(shù)據(jù)分析所涉及的各類知識及高效學習方法，培養(yǎng)學員專業(yè)的數(shù)據(jù)思維。

02：讓數(shù)據(jù)說話-玩轉EXCEL BI商業(yè)報表

學習了解使用EXCEL分析功能、數(shù)據(jù)處理方法、數(shù)據(jù)透視方法、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能分析報表進行系統(tǒng)講解，幫助學員全面掌握EXCEL商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析技巧。

03：分析師的第一道面試題-SQL數(shù)據(jù)庫

學習使用從數(shù)據(jù)庫Mysql中取數(shù)的能力，從SQL入門到數(shù)據(jù)表及字段操作、SQL查詢鏈接、SQL商業(yè)應用案例，幫助學員全面提高SQL查詢與處理能力。

04：增長黑客-產品、用戶、網站的增長圣經

學習產品、用戶、網站數(shù)據(jù)分析的思維和方法，并基于活躍、留存、轉化三大應用場景和案例，帶領學員探索增長黑客的奧秘。

05：枯燥但不枯萎的專業(yè)理論-統(tǒng)計概率基礎

學習統(tǒng)計學的概率論基礎、統(tǒng)計量與抽樣分布、計算描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)、參數(shù)估計、假設檢驗和方差分析。培養(yǎng)學員基礎的統(tǒng)計鑒定思維和能力。

06：數(shù)據(jù)分析的武器庫-R語言編程與統(tǒng)計分析

學習使用R語言的基本語法知識，并利用R進行描述性分析和推斷性統(tǒng)計分析。

07：最快的數(shù)據(jù)獲取方式-Python爬蟲

學習使用Python編程基礎、初始爬蟲知識、網絡請求Requests、解析HTML文檔BeautifulSoup、反爬蟲及異常處理。并通過實例演示。

08：市場調研與數(shù)據(jù)處理技術（基于R）

學習市場調研方法，數(shù)據(jù)抽樣技術，并掌握數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約的方法。

09：透過現(xiàn)象看本質-回歸分析預測

學習最常用的數(shù)據(jù)挖掘模型-回歸分析。包含模型原理、構建模型、模型診斷和模型選擇，并使用R演示案例。

10：期中項目實戰(zhàn)作業(yè)

進階前沿技術能力，成為搶手人才，高級數(shù)據(jù)分析師課程大綱：

11：深入洞察你的客戶-客戶畫像

學習使用聚類分析算法的基本原理，說明銀行業(yè)如何利用聚類技術來建立客群分析模型，使銀行針對不同客群，采用不同之營銷策略，讓銀行獲利最大化。

12：最簡單的機器學習算法 -K最近鄰

學習使用KNN算法，并結合使保險公司數(shù)據(jù)可以篩選對壽險有興趣的目標客群，以提升公司的獲利。

13：數(shù)學與科學的反映-貝斯網絡

學習貝式網絡算法，并通過銀行業(yè)案例說明如何利用貝式網絡技術來建立信用評分模型，以降低公司損失。

14：分而治之的算法模型-決策樹

掌握決策樹算法原理，同時也結合制造業(yè)及汽車業(yè)案例說明如何利用回歸樹技術來建立CPU效能及油耗的預測模型，以協(xié)助產品的設計及改良。

15：人工智能的底層模型-神經網絡

掌握神經網絡算法基本原理，并使用零售業(yè)案例如何利用神經網絡技術來建立便利超商選點模型，以降低公司損失，提升公司獲利。

16：應用最廣的模型之一羅吉斯回歸

學習羅吉斯回歸算法，同時學習如何利用羅吉斯回歸技術來建立電信客戶流失預測模型，以避免客戶的流失，降低公司損失。

17：最受歡迎的智能算法-支持向量機

學習支持向量機算法，并說明生技業(yè)如何利用支持向量機技術來建立細胞樣本分類模型，以有效分類細胞樣本，進行適當?shù)奶幚怼?

18：預知未來的算法 - 時間序列分析

學習時間序列分析方法，并通過電商渠道實際數(shù)據(jù)集，預測電腦銷量，對庫存和產品改良提出建議。

19：發(fā)掘購物籃規(guī)則 - 關聯(lián)分析

學習掌握關聯(lián)規(guī)則與購物籃分析，相似性推薦與協(xié)同過濾。并通過案例說明如何應用關聯(lián)分析推薦用戶他喜歡的電影？

20：機器學習兵器譜的“屠龍刀”-集成學習算法

學習集成算法，結合電信業(yè)及銀行業(yè)案例說明如何利用集成學習算法來建立電信產品交叉銷售模型及銀行小額信貸營銷模型，以增加客戶價值，提升公司獲利。

21：自然語言處理與機器學習結合 - 文本分析

介紹文本分析的方法和技術，包含中文分詞、關鍵詞提取、文字云、文本分析方法等，并結合輿情主題分析案例。

22：統(tǒng)計學的新興領域 -社會網絡分析

學習社會網絡分析方法，說明電信業(yè)如何利用社會網絡分析技術，協(xié)助傳統(tǒng)客戶流失預測模型，更有效的避免客戶的流失，降低公司損失。

23：人腦工作機制的模擬器 -深度學習

說明媒體業(yè)如何利用深度學習算法來建立影像物體偵測模型，以做為自動駕駛系統(tǒng)的基礎，提升自動駕駛系統(tǒng)的準確性。

24： 就業(yè)技能直通車 – 大型項目實作案例

以大型實際案例(數(shù)據(jù)大小超過20G)說明零售業(yè)如何利用以上介紹技術，進行忠誠客戶的預測，以確保對上述技術之熟悉度。

25 ：突破傳統(tǒng)思維局限 -決策黑客

學習突破傳統(tǒng)思維局限的方法，掌握批判性思維、概率思維、博弈思維、系統(tǒng)思維、先發(fā)影響力。

26：期末考試

期末項目實戰(zhàn)作業(yè)

CDA A Plus學位具體安排：

時間：2018年2月24日-7月22日

方式：利用碎片時間，在線學習

費用：

數(shù)據(jù)分析師（初級），3900元， 2月24日-5月11日，學習11周（每周近10小時）

數(shù)據(jù)分析師（進階），4900元，5月12日-7月22日，學習10周（每周10+小時）

數(shù)據(jù)分析師（全程），7900元，2月24日-7月22日，學習21周（每周10+小時）

A+學位第一期產品發(fā)布限200席，掃碼進群了解CDA A +學位詳情。