楼主: 浮世若离丶
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[数据业务] CDA数据分析师-周末集训班 [推广有奖]

回帖奖励 255 个论坛币 回复本帖可获得 3 个论坛币奖励! 每人限 1 次
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内部工作人员

副教授

88%

还不是VIP/贵宾

-

威望
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30 点
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48 点
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浮世若离丶 发表于 2017-10-13 15:36:24 |显示全部楼层
本帖最后由 浮世若离丶 于 2017-11-23 15:07 编辑

CDA数据分析师-周末集训班 北京&远程直播
【3个月系统提升,成为企业抢手人才,可申请CDA等级等级认证证书&国家工信部证书!】

CDA数据分析师-周末集训最新课程介绍:

http://www.peixun.net/view/1118.html


CDA数据分析师-周末集训班课程安排:

  

项目名称

  

CDA数据分析师-周末集训班



北京-时间

  

远程直播-时间

  

20171216日至2017308

价格(元)



全程:9900元(现场)/7900元(远程)



  

课程优惠

  

  


1. 提前一个月全额缴费立减500元
2. 参加过分析员课程学员优惠
500元
3. 参加CDA Level 1、Level2学员,学习现场班立减
2000元,学习远程班立减1000元
4. 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

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课程安排

  

课程安排

  

课程阶段



大纲介绍



  

  

  

第一阶段



  

  

  

[线下]Mysql数据库管理



1.Mysql数据库基础知识

  

2.Mysql数据类型

  

3.操作数据库

  

4.创建、修改、删除表

  

5.索引和视图

  

6.Sql查询语句

  

7.连接Mysql数据库



  

  

第二阶段



  

  

[线上]数据分析之数理统计知识P1



1.数理统计基础知识

  

2.随机事件与随机变量

  

3.正态分布与中心极限定理

  

4.其他统计学三大分布

  

5.描述性统计分析

  

6.数据的集中趋势和离散测度



  

  

第三阶段



  

  

[线上]数据分析之数理统计知识P2



1.随机抽样知识

  

2.抽样估计基础

  

3.点估计与区间估计

  

4.假设检验方法

  

5.T检验与方差分析

  

6.列联表分析

  

7.相关与回归分析



  

  

  

  

第四阶段



  

  

  

  

[线下]SPSS数据分析P1



1.SPSS数据分析流程介绍

  

2.SPSS数据视图与变量视图

  

3.SPSS数据导入知识

  

4.SPSS进行描述性统计分析

  

5.变量转换与可视化分箱

  

6.相关分析方法

  

7.线性回归分析

  

案例:企业员工绩效分析



  

  

  

第五阶段



  

  

  

[线下]SPSS数据分析P2



1.Logistic回归分析

  

2.单因素方差分析

  

3.主成分与因子分析

  

4.聚类分析方法

  

5.FRM客户价值模型

  

6.客户关系管理与行为分析

  

案例:银行客户违约信息预测



  

  

第六阶段



  

  

[线下]SPSS案例分析



1.时间序列Arima模型的设定与识别

  

2.使用时间序列分析做销量预测案例

  

3.信用卡产能指标趋势预测与监控

  

4.香烟市场调研分析案例

  

5.两阶段精准营销案例



  

  

第七阶段



  

  

[线上]Tableau数据可视化



1.Tableau数据可视化简介

  

2.Tableau数据连接

  

3.Tableau操作与工作表

  

4.Tableau仪表盘制作

  

5.Tableau故事制作

  

案例:Tableau电影数据可视化



  

第八阶段



  

[线上]期中项目作业



1.电商客户价值预测

  

2.网站流量数据分析

  

3.信用卡客户流失预警

  

(备注:以上仅为参考课题)



  

  

  

  

第九阶段



  

  

  

  

[线下]SPSS Modeler数据挖掘P1



1.数据挖掘前沿与概述

  

2.数据挖掘流程CRISP-DM介绍

  

3.数据挖掘模型介绍概览

  

4.KNN算法与实操

  

5.数据整合与清洗

  

6.数据遗缺值处理

  

7.数据扩充与正规化

  

8.数据精简与抽样知识

  

案例:银行业之进件评分卡数据集



  

第十阶段



  

[线下]SPSS Modeler数据挖掘P2



1.朴素贝叶斯分类

  

2.决策树算法

  

3.线性回归分析

  

4.神经网络分析

  

5.支持向量机SVM

  

6.时间序列分析

  

7.聚类分析

  

8.关联分析方法

  

案例:零售业交叉销售与提升销售



  

  

第十一阶段



  

  

[线下]期末毕业答辩



1.课题:银行客户聚类分析

  

2.课题:房贷客户进件违约风险预测

  

3.课题:零售业客户忠诚预测

  

4.课题:电信业营销相应预测模型

  

(备注:以上仅为参考课题)


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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。课程还注重启发式教学,让学员在解决问题的动手中去学习。


学员对象

1.周末时间充裕、基础薄弱在职人士;

2.专科、本科在校生,毕业想从事数据分析工作;

3.客户经理、产品经理、市场营销等岗位欲提升职业技能人员;

4.待业、期待转行从事数据分析工作人员等。


师资团队


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李奇

微软Excel MVP(Excel最有价值专家)/经管之家签约讲师/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。


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丁亚军

CDA数据分析师金牌讲师/数据分析总监

现任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核、中国卫生状况调查、江苏广电 CRM 数据挖掘等大型数据处理项目。


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李御玺

台湾铭传大学教授/中华数据挖掘协会理事

台湾大学博士,在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。 其还兼任厦门大学数据挖掘中心顾问,中国人民大学数据挖掘中心顾问,IBM SPSS-China顾问。服务过的客户包括:中国工商局、中信银行、台新银行等。


报名流程

1.在线填写报名信息

(北京&远程)

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】

电话:010-68411404

手机&微信:18010006628(陈老师)

邮箱:chenwenjing@pinggu.org


——Join Learn!


支持楼主:购买VIP购买贵宾 购买后,论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主,以表示您对TA发好贴的支持
 
载入中......
stata SPSS
浮世若离丶 发表于 2017-10-13 15:39:18 |显示全部楼层
CDA数据分析研究院正式推出职场数据分析师完整学习解决方案!三个月周末学习,顶尖师资带领每周案例实战,毕业分组项目竞技,线上与线下皆可参与,名额有限,欢迎参加!
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damianzheng 发表于 2017-10-13 22:19:17 |显示全部楼层

回帖奖励 +3 个论坛币

我在考虑要不要报名参加
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够爱sprite 发表于 2017-10-14 15:06:39 |显示全部楼层

回帖奖励 +3 个论坛币

我也在考虑。。。
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xusuhuai 发表于 2017-10-14 21:20:08 |显示全部楼层

回帖奖励 +3 个论坛币

谢谢分享
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gewenhong66 发表于 2017-10-15 08:47:21 |显示全部楼层

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thank a lot
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ythgbv 发表于 2017-10-15 20:12:59 |显示全部楼层

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thank a lot
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cglee 发表于 2017-10-15 22:16:37 |显示全部楼层

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支持一下了
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franky_sas 发表于 2017-10-19 16:04:47 |显示全部楼层

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ccmchy 在职认证  企业认证  发表于 2017-10-23 10:14:49 |显示全部楼层
thanks for sharing.
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GMT+8, 2017-11-24 02:37