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  • 楼主: 人脉引爆点
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    双色球基本走势图表图: [行业动态] 【CDA数据分析脱产就业班】@全国现场&远程同步学习   [推广有奖]

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    大数据 |SAS/SPSS数据统计分析师

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    楼主
    人脉引爆点 在职认证  发表于 2016-6-20 10:13:29 |只看作者 |倒序

    CDA数据分析就业班-北京/上海/深圳/广州/远程


    CDA项目网站:https://www.cda.cn/

    CDA 数据分析就业班最新课程安排:

    https://www.cda.cn/kecheng/6.html


    CDA 数据分析就业班培训安排:

    项目名称CDA 数据分析就业班培训
    时间-上海
    时间-深圳

    2019年7月28日-2019年10月28日 
    2019年7月14日-2019年10月14日 
    时间-北京
    时间-广州
    2019年7月7日-2019年10月7日
    2019年7月14日-2019年10月14日 
    价格(元)
    全程:20800(现?。?15800(远程)
    优惠

    一、提前一个月报名缴费优惠1000元

    二、可申请分期助学贷款(利息学员承担)

    三、参加过CDA Level I 、Level II课程学员,学习现场班优惠4000元

    四、参加过CDA Level I 、Level II课程学员,学习现场班优惠3000元

    五、同时报名大数据及数据分析就业班可享受八折优惠

    以上优惠不叠加

    关于证书
    1.     可申请报考《CDA等级认证证书》,一年两次,全国统考(荐:含金量高)
    2.     可申请《数据分析师证书》
    以上双证皆自愿申请
    现场班福利
    全套视频资料,在线答疑

    咖啡茶歇,论坛币(1000个)



    课程安排(参照使用,具体见课表安排)

    第一阶段 Excel数据分析

    Excel数据处理技巧和高效方法

    Excel数据收集、整合、规范化

    Excel公式、函数、数组及数据分析

    Excel可视化数据分析(排序、筛选、透视表等)

    Excel图表化数据呈现


    第二阶段 数据库管理

    数据库简介

    MySQL 增删改语句

    MySQL select查询语句

    MySQL综合案例

    SQLserver应用

    Oracle应用


    第三阶段 Power BI 商业案例

    Power Query基本功能介绍

    Power Query进行数据导入

    Power Query横向合并与纵向合并数据

    Power Query M函数与数据预处理

    Power Pivot数据导入功能

    Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视

    Power Pivot创建层次结构及KPI

    Power Pivot综合应用案例:商机相关企业信息

    Power Map数据地图创建及应用方法

    Power View交互式仪表板创建方法

    案例:全国主要城市空气质量地图、餐饮业店铺销售状况仪表盘


    第四阶段 Tableau数据可视化

    Tableau公司和产品介绍

    使用Tableau连接多源数据

    Tableau可视化界面介绍

    Tabelau数据分析P1:排序、筛选、计算字段、分层结构

    Tableau数据分析P2:集和参数、趋势线、预测区间

    初级图表:条形图、折线图、饼图、文字云、散点图、地图、树形图、气泡图、图表组合

    高级图表:子弹图、环形图、瀑布图、Bump Chart、Table Formatting

    使用Tableau制作仪表板与故事

    实战项目1:某公司销售数据可视化

    实战项目2:航班运营状况分析


    第五阶段 Python编程基础

    python基础语法

    python基本数据类型

    python的运算符

    python字符串、列表、元组等

    python条件控制

    python循环语句

    python函数、类、???/font>

    python文件操作、异常处理


    第六阶段 Python数据清洗

    Numpy的ndarray

    数组的索引和切片

    数组的运算

    常用的数组方法

    Series数据结构

    DataFrame数据结构

    汇总计算

    缺失值处理

    数据合并、重塑

    Groupby技术

    数据透视表和交叉表


    第七阶段 Python数据可视化

    可视化基本概念和设计原则

    利用pandas进行数据可视化

    python可视化工具Matplotlib的安装和使用

    Matplotlib高阶绘图

    seaborn绘图

    pyecharts绘图


    第八阶段 Python网络爬虫

    爬虫的基本原理

    HTML简介

    发送请求和网页抓取

    设置浏览器代理

    数据解析-Xpath

    BeautifulSoup简介

    数据解析-正则表达式

    动态渲染页面抓取

    新闻爬虫案例

    招聘爬虫案例


    第九阶段 商业BI项目案例实践

    使用MySQL+Excel制作关键指标监控仪

    使用Excel+SQL制作销售情况分析仪案例:

    Step1:理解数据分析业务背景,确定分析目标

    Step2:使用Power Query连接Mysql进行数据导入和数据预处理

    Step3:使用Power Pivot创建多维数据分析环境 

    Step4:使用Excel和Power View制作数据分析仪交互式可视化界面

    商业报告撰写


    第十阶段 数学基础

    函数 

    极限 

    微分 

    定积分 

    级数 

    向量、线性组合 

    线性变换与矩阵、矩阵乘法 

    行列式、逆矩阵和矩阵的秩 

    非方阵 

    点乘,内积 

    叉乘,外积 

    特征值与特征向量 

    奇异值分解


    第十一阶段 统计与建模

    集中趋势

    离散测度

    统计量

    分布

    样本均值的分布与中心极限定理

    样本比例的抽样分布

    两个样本均值之差的抽样分布

    关于样本方差的分布

    参数估计

    一个总体参数的区间估计

    两个总体参数的区间估计

    估计量的求法

    样本量的确定

    假设检验、单样本t检验

    配对样本的t检验、两独立样本t检验

    分类数据与卡方统计量

    拟合优度检验

    列联分析:独立性检验

    列联分析相关测量

    两个变量间线性关系的方向和强度

    协方差

    相关系数

    一元线性回归模型

    多元线性回归模型

    逻辑回归模型


    第十二阶段 Python机器学习

    机器学习入门介绍与技术概览

    线性回归、岭回归、lasso回归

    矩阵分解与降维方法(PCA)

    逻辑回归、KNN

    集成算法:AdaBoost、随机森林、XGboost

    朴素贝叶斯

    决策树

    聚类

    支持向量机

    关联规则与序列模式

    神经网络


    第十三阶段 项目实战

    金融行业项目案例

    信用风险指的是交易对手未能履行约定合同中的义务造成经济损失的风险,即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性,它是金融风险的主要类型。借贷场景中的评分卡是一种以分数的形式来衡量风险几率的一种手段,也是对未来一段时间内违约、逾期、失联概率的预测。一般来说,分数越高,风险越小。


    电商零售行业项目案例

    由于电商发展的日趋成熟,电商商家之间的竞争愈来愈激烈。该玩具公司销售额突破6千万后,公司的发展便遇到了瓶颈。

    公司现状描述,公司属于中型发展公司,资金链充足;该公司的玩具货品来源,来着品牌代理加工工厂,玩具质量和款式以及性价比均为亮点;公司运营团队的规模20人。该玩具公司希望通过数据分析分析,给予突破瓶颈+提升销售额的方案。


    CDA数据分析就业班课程试听://edu.cda.cn/course/178



    CDA培训简介

    CDA数据分析师系统培训,由经管之家原人大经济论坛根据CDA协会认证标准而设立的一套针对数据分析师技能的全面系统培训。培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师,名师荟萃,代表了国内数据分析培训的最高水平,可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识,又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力,保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求。CDA数据分析师培训注重结合实际,把最具技术含量、最具价值理念的课程传授给学员??纬袒棺⒅仄舴⑹浇萄?,让学员在解决问题的动手中去学习。


    学员对象

    1.   各行业数据分析、数据挖掘从业者

    2.   在校数学,经济,计算机,统计等专业教师和学生

    3.   经济,医学生物研究院科研人员

    4.   数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士


    师资团队

          李奇  

    微软Excel MVPExcel最有价值专家),中国电子表格应用大会主席。曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、设计及实施商业智能业务解决方案、软件开发及SQL、Excel相关数据分析课程培训等。


    徐杨

    徐杨,海归博士。曾在中国银行工作五年,后出国深造。师从Hisayuki Yoshimoto,主攻空间计量方向,对各种回归模型和联立方程模型有深入研究,博士研究课题为神经网络的空间矩阵工具变量参数识别。曾参与数个经济数据分析项目,其中纽约市场对香港市场高频交易分析项目已在英国上线。现为CDA统计学讲师。


    韩要宾

    沐垚科技创始人,研究方向为数字图像处理,发表相关学术论文5篇(4EI,1SCI,5年电商从业经验,3年数据挖掘实战经验。专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的研究。服务客户:苏宁易购、Decathlon、百草味、浙江师范大学、红星美凯龙等。


    杨柳

    南京大学商学院教授,美国纽约州立大学经济学博士。研究方向计量经济理论,时间序列计量经济学和宏观经济预测。目前在南京大学教授中级计量经济学和高级计量经济学专题课程。研究成果发表于Journal of Business and Economic Statistics, Economics Letters等国际知名SSCI期刊。


    吴昊天

    CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师。曾就职于电子科技大学大数据中心,从事医疗大数据分析相关工作,拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验,拥有算法专利若干,主要研究方向为机器学习和深度学习。


    丁亚军  

    南京上度咨询数据分析总监、经管之家论坛SAS、SPSS版版主,CDA数据分析研究院研究员和SAS、SPSS软件讲师。 研究方向为统计软件与数据分析、市场调查分析、数据挖掘咨询。


    傅老师

    金融数学博士,主要从事金融数学,金融数据分析等领域的研究,发表SCI,EI,CSSCI核心期刊论文多篇。傅老师高校从教14年,主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程,先后指导学生获得全国数学模型竞赛和美国数学建模竞赛一等奖,获得全国数学模型竞赛优秀教练员。曾先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问,先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目,有着丰富的行业经验。授课生动形象,风格通俗易懂,深受学员的喜爱。


    美库尔数据咨询团队 

    美库尔(Merkle)是全球最大、成长最快的客户关系营销(CRM)机构之一, 在过去20多年里,众多《财富》500强企业及全球领先的非盈利机构都选择美库尔为它们提供市场营销解决方案。

    管理超过140个大型市场营销数据库系统

    每年做出超过100亿美元的营销决策

    中国区超过50%的员工具有硕士及以上学位

    中国区超过20%的员工有海外留学及工作经历


    专家顾问团


    关于证书

                                        

    (此证书为CDA中英文等级认证证书Level Ⅰ,全国统考,一年两次,此证书为CDA数据分析师唯一认证证书,可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。

    证书样本.png


    CDA考试安排:

    1. 考试时间:2019年6月/12月

    2. 考试内容:统计概率基础知识,数据库基础知识,解决简单的数据处理与数据分析。

    3. 报名费用:1000元/人。参加CDA系统培训学员由论坛补贴400元/人。

    4. 其他:CDA考试一次不过可申请补考,补考费用为原价一半。证书3年审核一次。

    5. 报考链接:https://exam.cda.cn/


    报名流程

    1.在线填写报名信息

    2.给予反馈,确认报名信息

    3.网上缴费

    4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图



    【咨询方式】

    赵老师

    电话:13121318867

    扫码添加微信:

    赵青微信.png


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    地板
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    报名试听课程
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    yanch9 发表于 2016-6-21 06:11:31 |只看作者
    \(^o^)/~,\(^o^)/~,\(^o^)/~
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    ydb8848 发表于 2016-6-21 09:08:15 |只看作者
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    GMT+8, 2019-8-19 08:12
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