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CDA数据分析脱产就业班2024

CDA数据分析脱产就业班2024

难度系数:

课程系列：CDA数据分析脱产就业班2024

课程信息：
相关等级报考推荐：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元
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课程介绍 大纲案例 服务升级 主讲老师 认证标准 课程问答

  • WHAT 课程简介

    CDA数据分析脱产就业班2024：降低入行门槛，文科商科背景也能学
    业务数据分析相关岗位是数据科学岗位中对专业背景、学历背景要求最低的岗位，但是入职后工作经验越长，薪资待遇提高越快的岗位。数据分析就业班所培训的技能，对口业务数据分析相关岗，学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑，在导师的项目实操下掌握业务分析流程，可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能。
    常用技能重点教学，针对就业夯实基础
    为了快速学习业务数据分析相关岗位所要求的技能，除了优质的师资团队，CDA还提供优质的学员服务，包括班主任和助教答疑服务，为学员快速扫除知识障碍，提升学习效率提供保障
    培养职场数据素养，直通企业就业
    对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在CDA职业规划团队老师的帮助下选择适合学员职业发展路线

  • WHY 学习目标

    熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件
    熟练掌握数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等
    精通数据可视化，制作可视化分析报表
    可以独立撰写业务分析报告
    SQL数据库应用基础
    大型数据分析综合项目现场实战
    掌握数据分析在各行业的应用场景
    掌握业务数据分析模型与分析方法

  • WHO 学习对象和基础

    零基础学生、转行人士，低门槛无忧就业
    基础薄弱数据类岗位从业者，系统提升专业技能
    产品、运营、营销、财务等业务部门在职者，提升数字化工作效率
    研发、中台、技术类部门在职者，数字化赋能支持业务发展
    企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者，把握数字化转型方案及流程

1章预科学习（工具篇）

1-1Excel 预习视频
1-2数据库预习视频
1-3Power BI 预习视频
1-4Linux基础视频（需在 Hive 课程之前看完）
1-5基础数学预习视频 ( 选看 )

2章预科学习（业务篇）

2-1业务前台人员数据思维训练营

3章业务数据分析 (Excel)

3-1表格结构数据的特征、获取方法
3-2表格结构数据引用、查询与计算方法
3-3数据驱动型业务管理（数据埋点、数据治理、数据应用等）
3-4指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
3-5财务指标的分析与应用
3-6业务场景指标 - 多场景业务场景指标应用精讲（运营、客户、商品、活动等）
3-7指标的设计 - 多场景指标设计、使用及分析案例（绩效、运营、销售等）
3-8业务指标综合分析案例 - 互联网运营业务指标综合分析案例
3-9可视化分析方法
3-10业务分析方法应用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-11业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM 模型
3-12撰写业务分析报告方法
3-13电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
3-14客户分析 - 电商客户维度综合分析案例（用户生命周期、用户特征、用户行为分析）
3-15产品分析 - 电商产品维度综合分析案例（商品画像、商品标签、商品定位策略分析）
3-16运营分析 - 互联网运营业务综合分析案例（运营效果分析、电商漏斗模型分析应用）
3-17市场分析 - 汽车行业市场分析案例（市场分析报告撰写方法）
3-18银行综合分析案例 - 银行综合业务分析报告

4章统计基础与数据预处理（Excel）

4-1分析的基本概念
4-2描述性统计与数据预处理
4-3统计分布

5章多维数据分析与可视化分析（Power BI）

5-1表结构数据的特征与获取
5-2表结构数据加工与使用
5-3多表透视分析逻辑
5-4透视分析方法
5-5多维数据模型
5-6多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
5-7客户分析 - 电商客户运营分析仪表板（潜在客户挖掘、电商运营效果监控、运营指标分析应用）
5-8产品分析 - 产品进销存追踪监控看板（进销存业务流程分析与监控）
5-9运营分析 - 电商运营分析驾驶舱（电商获客分析、营销漏斗模型监控分析）
5-10销售分析 - 服装行业销售情况分析（销售情况监控看板制作方法）
5-11财务分析 - 地产企业盈利分析（企业利润结构构成及盈利能力分析看板）
5-12综合实战案例 - 电商综合运营分析仪表板（流量、转化、客单相关指标分析监控）

6章推断性统计

6-1参数估计
6-2假设检验
6-3AB test
6-4使用带检验的 AB test 分析运营方案

7章SQL 数据库(MySQL)

7-1数据库基本概念
7-2DDL 数据定义语言（创建、选用、删除数据/表）
7-3DML 数据操作语言（添加、修改、删除数据）
7-4单表查询
7-5查询结果排序、限制查询结果数量
7-6多表查询
7-7函数
7-8SQL 大厂面试题突击训练
7-9查询应用案例 1 -- 电商多表查询案例
7-10查询应用案例 2 -- 零售业多表查询案例

8章数据管理与数据治理简介

8-1企业决策的四个层次：战略、管理、运营、操作
8-2企业数据分析能力的演进
8-3企业运营和操作数据应用
8-4数据管理基础知识与 DMBOK 知识体系
8-5企业数据能力建设
8-6数据治理实操框架

9章企业架构与数据架构基础

9-1数据架构的基本概念
9-2数据模型介绍
9-3数据建模基础
9-4数据建模方法
9-5数据建模规范化
9-6数据建模案例

10章Hive SQL

10-1Linux 系统（复习）
10-2Linux 常用命令和文件系统（复习）
10-3分布式存储与计算(Hadoop)
10-4系统的安装与部署
10-5Hive 架构原理
10-6Hive 数据类型
10-7HiveQL 与应用

11章大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL)

11-1跨国企业完整数据分析实战案例
11-2学生探索性实操
11-3制作分析报告
11-4项目现场专家评审与 1 V 1 指导

12章Python 编程基础

12-1Python 与 Anaconda 简介
12-2Python 标准数据类型
12-3基本语法规则
12-4控制流语句
12-5自定义函数

13章Python 数据清洗与可视化

13-1Numpy 数组分析
13-2Pandas 数表分析
13-3Pandas 数据清洗与可视化
13-4Python 数据可视化包-Matplotlib 介绍
13-5Python 数据可视化包- Seaborn 介绍与图形绘制
13-6Python BI 包-Pyecharts 介绍与图形绘制
13-7分析案例：斯德哥尔摩气候可视化分析
13-8分析案例：餐饮订单数据清洗与分析
13-9分析案例：文本数据分析之 QQ 聊天信息可视化分析

14章Python+SQL 及 Python 自动化

14-1SQL 数据接入
14-2Python 连接 SQL
14-3Python 办公自动化
14-4实现自动风控报表

15章ETL 数据接入与数仓

15-1ETL 基本概念与常用工具
15-2Kettle 核心概念与配置
15-3Kettle 转换
15-4Kettle 作业
15-5ETL 连接数仓
15-6ETL 实战项目

16章统计建模

16-1相关分析
16-2线性回归（模型的建立与估计）
16-3统计模型的检验
16-4逻辑回归（模型的建立与估计）
16-5模型评估
16-6主成分分析与因子分析（数据降维）
16-7识别分析-用户支出影响因素分析案例
16-8用户流失分析-员工流失预警案例
16-9因子分析-城市发展水平综合分析"

17章精准营销数据分析报告全流程实战案例实战案例

17-1背景研究与现状描述（现状，痛点，目标，范围）
17-2目标拆解与描述
17-3文献和案例分析（分析方法的理论依据）
17-4数据需求（数据范围，变量的定义与筛选，维度问题）
17-5分析方法与模型开发
17-6应用分析（模型的产出与应用）

18章机器学习

18-1数据挖掘基础，带正则项的回归
18-2树模型
18-3聚类算法
18-4关联规则与协同过滤
18-5集成算法
18-6神经网络与深入学习入门
18-7用户分类-保险行业用户分类分析
18-8产品组合策略-电信公司产品捆绑销售策略分析案例
18-9图像分析-手写数字自动识别

19章机器学习大型案例

19-1实战项目-信用评分卡
19-2实战项目-金融行业反欺诈

20章数据分析师职业规划课

20-1职业规划
20-2职场沟通力
20-3团队协作力培养

21章面试技巧一对一辅导

21-11 V 1 面试技巧指导与简历修改

22章技能选修

22-1互联网数字化运营
22-2何为数据产品经理
22-3Python 爬虫
22-4人工智能(深度学习)实战之图像识别
22-5Tableau 多维可视化分析

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。

  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学员学习问题；同时，针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。

  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答，并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下，调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式，以确保快速、高质量的解决线上提问。

  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常答疑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。

  • 作业与测试

    在远程授课期间，每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业，服务团队还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 徐杨老师

    英国Glasgow大学计量经济学毕业，师从Hisayuki Yoshimoto。主攻计量模型与算法，研究方向为复杂数据空间的模型参数识别与检验问题，对各种回归模型和机器学习模型有深入研究。曾就职于中国银行，中国社科院，长期从事算法研发工作，参与过多个大型经济数据分析项目。

  • 常国珍老师

    北京大学会计学博士， CDA数据科学研究院执行院长，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。曾任毕马威咨询大数据总监。北京语言大学金融硕校外导师，中国社会科学院大学等多所院校外聘讲师。具有18年数据挖掘、精益数据治理、数据规划咨询顾问经验。著有《金融商业数据分析与应用》系列丛书、《用商业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹：数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。

  • 柯家媛

    CDA 专职讲师，人大硕士，5年安防数据分析和处理经验，曾就职于跨境电商外企，负责CRM 处理, 擅长的技术包括Excel，Tableau，SQL，R。目前任职CDA 数据分析研究院SQL 讲师，负责数据库课程研发与授课。

  • 张志绮

    德勤高级咨询顾问/创业公司数据科学家 经验涉及快消、通信、互联网餐饮、银行等多个领域的咨询项目； 涉及短视频、电商、数据平台等多个领域的投资尽调项目； 涉及快消、品牌商领域的数据建模项目，如智能定价、精准推荐、选品等。 专精于企业业务数据分析、数据可视化、制定及实施商业智能业务解决方案。

  • 李奇

    奇意咨询创始人，微软Excel MVP（Excel最有价值专家），电子表格应用大会主席，经管之家资深签约讲师，拥有丰富的企业咨询服务及数据分析线上及线下培训经验， 曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队高级咨询顾问，主持过多个大型企业数据分析及管理咨询项目，助力多家企业提高业务决策力及数据生产力。线下、线上培训经验超800次、培训人数超30万人

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上，越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后，可获得CDA数据分析师中英文双证书，其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，英文证书由CDA INSTITUTE 认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业（业务）分析师初级数据分析师
    （数据）产品运营（数字）市场营销
    数据专员...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师（数据）产品运营经理
    （数字）营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理（质量）...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

    考试大纲

    考试报名

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件，在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新，逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化，专业化，国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA认证考试中心查询，证书确保唯一性与防伪性，持证人还可获得电子徽章，加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员，活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动，CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员，内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q:上课形式是怎么样的？

    A:根据疫情情况，CDA数据分析就业班采取面授与远程直播授课的形式，足不出户即可学习到优质课程。线上直播 + 录播视频 + 线上答疑，充分保障同学们的学习效果。

  • Q:学员课下如何与老师进行互动？

    A:CDA课程每期都会建立QQ群和微信群，工作日有老师和助教负责答疑，早九晚九；同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问，老师会在工作日的48小时内回复。

  • Q:远程班是录播还是直播？

    A:远程班采取直播平台+ 线上答疑，同步现场班上课时间，错过直播学员可以观看视频。

  • Q:如果学不会怎么办？

    A:首先，我们有一次免费学习的机会，如果还是学不会，授课老师会和学生面谈，发现问题所在，并让老师给出学习建议，查缺补漏，可以再跟着免费学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况，对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。

  • Q:培训后负责就业吗？

    A:我们课程设计就是以就业为导向。安排专职就业老师，从就业指导、面试模拟、毕业答辩会等全方面的就业服务和就业推荐。

  • Q:上课时间是怎么安排的？

    A:每天上课时间：9:30-12:00,13:30-17:00，晚自习时间：18:30-20:30，每周上课5天左右。

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