CDA数据挖掘培训：让你的数据分析和数据挖掘能力更上一层

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CDA数据挖掘培训：让你的数据分析和数据挖掘能力更上一层

从事数据挖掘或数据分析行业的人，升职加薪的最好方法，或者说是唯一的方法，就是进行数据挖掘培训。就好比一个公司的CEO，无论他的经验再怎么丰富，没有MBA或相关管理专业的进修，是不可能站上这个CEO位置的。近年来，CDA数据分析研究院一直致力于帮助广大从事数据分析和数据挖掘行业的人们进行数据挖掘培训的专业教育和进修服务，让你的数据分析和数据挖掘能力更上一层！下面就来简单为你们介绍介绍CDA数据挖掘培训的最新动态。

CDA Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础之上深入掌握高级多元统计方法,并且拓展时间序列分析和主要数据挖掘的理论知识与业界运用；能够熟练使用SAS、R、Matlab和SPSS中至少一个专业统计软件实现相关算法；熟悉使用SQL访问企业级数据库；具有按照数据挖掘标准流程进行项目需求分析、数据验证、建模与模型评估的能力。

CDA Level Ⅱ培训课程安排

在建模分析师中，数据挖掘(Data Mining)技术无疑是他们最强有力的核心竞争力。数据挖掘强调与现有信息系统的整合，以提供决策者做决策时所需的情报，或转化成经营智慧，以作为调整营运策略方针的辅助工具。以顾客关系管理(CRM)为例，数据挖掘是整个顾客关系管理的核心。其不但可以准确的定位目标市场，进行精准营销，还可以帮助业务人员了解客户深层需求，针对大量客户进行客制化，也就是所谓的一对一营销。本课程的目的就是要针对数据挖掘整套流程，根据CDA Level Ⅱ大纲标准，以金融、电信、电商和零售业为案例背景，第一阶段结合SPSS Moderler和WEKA深入讲授数据挖掘的主要算法。第二阶段将分为SAS专题和PYTHON专题，学员可以根据自身的需求任选一个专题，培训中将软件与SQL有效的结合，讲授如何在实际工作中搭建数据挖掘环境，制定分类数据挖掘的标准流程，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。

具体详情进入：https://www.cda.cn/view/4532.html?utm_source=baidu-sem&utm_medium=cpc&utm_content=pc&utm_campaign=cda%E5%AE%98%E7%BD%91

CDALEVEL Ⅱ课程安排

项目名称

CDA Level Ⅱ建模分析师系统培训

时间       

SAS专题@上海：2016年4月21-24，30-5月1日，7-8日（8天）

Python专题@北京：2016年1月14-17，23-24，30-31（8天）

地点       

面授班：北京，人大经济论坛教室

面授班：上海，人民广场教室

远程班：在线同步直播

价格       

面授：7400元

远程：5500元

优惠       

1.     全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠（学生证证明文件）

2.     同一单位三人及以上报名9折优惠，五人及以上8折优惠

3.     CDA LEVEL Ⅰ等级资格证书持有者立省1000元

4.     同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。

点击查看LEVEL Ⅰ课程详情          以上优惠不可叠加！

5.     报名任何一个专题可额外添加1000元获得另一个专题的全套视频。

证书认证       

1.     可申请报考《CDA LEVEL Ⅱ等级认证证书》（荐：含金量高）

2.     可申请《数据分析师证书》，申请费用400元（培训后即可得到）

以上双证皆自愿申请

现场班福利       

全套视频资料，终身学习，在线答疑

咖啡茶歇，论坛币（1000个）

学员对象：

1）各行业数据分析、数据挖掘从业者

2）金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员

3）政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员

4）数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员

5）对数据挖掘感兴趣的各界人员

学员基础要求：

1）掌握CDA LEVEL Ⅰ大纲要求，CDA LEVEL Ⅰ详情：https://www.cda.cn/view/2488.html

2）报名赠送《SAS初级视频》+《PYTHON初级视频》，提前观看视频做好预习工作。

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从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。


若真心想一直呆在数据分析和数据挖掘行业，最好的生存和晋升武器就是不断增值和包装自己！！
"数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：
1、都跟数据打交道。
他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。
2、知识技能有很多交叉点。
他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、在职业上他们没有很明显的界限。
很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。
事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。"


数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全有可能是一名好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取。


"数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。"

在建模分析师中，数据挖掘(Data Mining)技术无疑是他们最强有力的核心竞争力。数据挖掘强调与现有信息系统的整合，以提供决策者做决策时所需的情报，或转化成经营智慧，以作为调整营运策略方针的辅助工具。

很多人创业，我建议不要，为什么，我走过交易上的那条路，知道这条路不好走，但凡一两个大坑跨进去，万劫不复，我能活下来一要感谢父母的资金支持，亏到多少，都能毫无保留的支持我，说再给你一笔，你这么聪明，总归能领悟到投资的要领。二要感谢我自己潜意识里的韧性，不怕输的那股劲，正是这股劲让我走到今天。

数据是个前后跨度极大的产业，任何一个做这方面的团队，涉及到的语言和架构，基本上能覆盖大部分互联网技术，所以更有可能发生只考虑终态，不考虑现态和演变这样的错误。