也许你需要放松一下,抱团、自驾旅行,观大好河山,品天下美食,但拥堵的交通和人流可能扫尽你的兴致。
也许你需要休息一下,抱着零食,依旧如上班一样坐在电脑前娱乐,看电影,但作息规律和身体健康很重要。
也许你需要探望一下,亲人,(男)女朋友都需要你的陪伴,但他们最希望的还是看到你的进步和事业上的提升...
聪明的人总是不同寻常,你也会有这样一天自信的说:他们都在玩,而我在学习!
【CDA数据分析师系统培训】10月3日9点 北京对外经贸大学高远楼614正式开课!现场免费资料,午餐提供,想来学习的你赶紧报名吧!
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CDA数据分析师系统培训第一部分:
数据分析基础理论
课程大纲:
前言:数据分析师行业介绍
第1讲 市场调研
第2讲 数据的整理与表述
第3讲 数据的描述性分析
第4讲 数据的推断统计分析
第5讲 数据的方差分析
第6讲 数据的相关与回归分析
第7讲 数据库基础知识
第8讲 商务智能与数据挖掘基础
讲师:唐晓彬 ,男,西财与美国俄亥俄州立大学联合培养博士,获统计学专业博士学位,吉林大学应用经济学博士后,现任教于对外经贸大学统计学院。研究领域:统计理论、方法与应用,金融统计分析。主讲课程:应用统计,SPSS,计量经济学。具有深厚的统计与数据分析专业背景和丰厚的教学经验。先后在《全国商情(经济理论研究)》,《人民大学学报》,《统计研究》(CSSCI),《统计与决策》(CSSCI),《系统工程理论与实践》(EI)等期刊发表论文数十篇,并先后主持了西财创新人才基金项目,全国统计科研计划项目(重点项目),参与了国家社会科学基金重大项目,国家自然科学基金面上项目,国家自然科学基金青年项目。另外,在《统计研究》、《系统工程理论与实践》等杂志担任评审人。
系统课程大纲:
课程规划 | 讲师 | 课程内容 |
第一部分必修: 数据分析基础理论(10.3-6) (夯实基础) | 唐晓彬 | 前言:数据分析师行业介绍 |
第二部分自修: Excel视频课程(课下辅导自由学习)(灵活辅助) | 厦门大学数据挖掘中心(DMC)研究团队 | 第1讲 Excel 2007基本操作 第2讲 Excel 2007统计分析概述 第3讲 建立Excel统计图表 第4讲 Excel查询筛选技术 第5讲 用Excel 2007制作动态图表 第6讲 离散随机变量的概率分布 第7讲 连续随机变量的概率分布 第8讲 抽样分析 第9讲 参数估计 第10讲 假设检验 第11讲 卡方检验:拟合优度、独立性及分布一致性检验第12讲 相关分析与回归分析 |
第三部分必修: SPSS初中级(10.12-13,10.19-20) (软件入门) | 丁亚军 | 第1讲 软件介绍 第2讲 数据获取 第3讲 数据预分析 第4讲 数据分析 4.1 假设检验原理 4.2 连续性资料的方差分析 案例分析:产品质量差异分析 4.3 分类数据分析 案例分析:企业选址的区位分析 4.4 相关分析 4.5 线性回归分析 案例分析:员工绩效与企业管理特征调查 4.6 广义线性模型 案例分析:客户违约信息研究 |
第四部分限选: 面授课: SPSS全程(10.31-11.3) Stata全程(10.24-27) SAS 全程(11.9-12) 视频课:点击查看 以上课程限任选一项,面授课与视频课不叠加 (实操进阶) | 丁亚军 陈强 丁亚军 | |
第五部分必修: 数据挖掘理论及应用 (11.16-17 ,11.23-24) (更上一楼) | 马景义 | 第一讲R语言入门(3小时) 第二讲 数据分析基本原理(3小时) 2.1 参数估计 2.2 假设检验 2.3 方差分析和回归分析 第三讲 广义线性回归模型(3小时) 3.1 Logistic回归模型和泊松回归模型 案例:电信客户分类,船只损坏率分析 第四讲 有监督数据挖掘算法基本原理及分类树(3小时)4.1 以分类树为例,介绍数据挖掘预测算法与传统统计模型的区别 4.2再抽样,训练误差,测试误差,交叉验证误差等 案例:电信客户分类 第五讲 神经网络和支撑向量机 5.1 神经网络,支撑向量机,及R语言实现(3小时) 案例:电信客户流失预测,房价预测 第六讲 组合预测算法 6.1 Adaboost算法,随机森林算法,及R语言实现 案例:信用卡逾期客户预测 第七讲 无监督数据挖掘算法 6.2 聚类分析、主成分分析和关联规则算法及R语言实现 案例:手机用户市场细分,购物篮分析 第八讲 数据库、R、数据挖掘 6.3访问数据库,提取数据库,更新数据库,配置数据数据挖掘算法 案例:手机用户市场细分 |
第六部分必修: 数据业务应用,报表撰写,经验分享(11.30-12.01) (价值应用) | TalkingData资深数据分析师 | 第1讲 游戏数据分析介绍 |
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