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CDA数据分析就业班-北京/上海/广州/深圳/成都/西安/长沙/远程 【从零进阶,忠于技术,可申请CDA协会等级认证证书&国家工信部证书!】
闭门修炼12周 成为行业高薪数据分析师! 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-地点 | 北京 2022年
深圳 2022年 | 上课时间
| 上午9:30-12:00,下午14:00-17:30 | 价格(元)
| 全程:20800(现场)/16800(远程)
| 优惠
| 一、提前一个月报名并全额缴费优惠1000元 二、可申请助学分期贷款 | 关于证书
| 1. 可申请报考《CDA等级认证证书》,全国统考(荐:含金量高)
2. 可申请《数据分析证书》,以上双证皆自愿申请 | 现场班福利
| 全套视频资料,在线答疑 |
课程安排: 课程安排(参照使用,具体见课表安排)
第一阶段 Excel业务数据分析
01-01Excel基础技能
01-02案例综合-人力考勤应用
01-03数据的分类汇总
01-04图表可视化
01-05图表应用案例一-零售分析仪
01-06图表应用案例二-财务分析
01-07分析方法
01-08 作业练习:RFM模型实现用户分层精细化运营
第二阶段 Mysql数据库应用
02-01数据库概述及基本操作
02-02单表查询
02-03多表查询、子查询
02-04常用函数
02-05MySQL进阶练习
02-06电商案例
02-07 作业练习:零售业黑五数据SQL分析
第三阶段 商业智能分析
03-01数据仓库概述及基本操作
03-02数据建模及汇总规则
03-03零售行业分析案例
03-04电商行业客户行为分析案例
03-05餐饮行业销售情况监控案例
03-06电商行业流量分析案例
03-07进销存分析案例
03-08汽车市场数据分析案例
03-09拓展业务分析案例
第四阶段 机器学习数学基础
04-01微积分
04-02线性代数
04-03描述性统计方法
04-04抽样估计
04-05假设检验
04-06列联分析
04-07相关分析
04-08回归分析
第五阶段 Python编程基础
05-01python入门与安装
05-02python语法入门
05-03基本数据类型
05-04控制语句
05-05错误与异常
05-06常用内置函数
05-07函数创建与使用
05-08python高级特性
05-09python模块
05-10python IO操作
05-11日期与时间
05-12类和面向对象
05-13python连接数据库
第六阶段 Python数据清洗
06-01Numpy基础
06-02Pandas入门
06-03Pandas基本数据处理方法
06-04Pandas聚合与分组
06-05Python数据清洗高级操作及案例实战
第七阶段 Python数据可视化
07-01Python数据可视化入门
07-02MLlib(RDD-BaseAPI)机器学习
07-03MatPlotlib绘图高级参数
07-04高级绘图工具seaborn、pyecharts
第八阶段 Python统计分析
08-01数据分析及统计信息
08-02一元线性回归
08-03多元线性回归
08-04一般logistic回归
08-05logistic回归与修正
第九阶段 Python机器学习入门
09-01机器学习入门
09-02KNN
09-03模型评估方法(一)
09-04模型优化方法(一)
09-05Kmeans
09-06模型评估方法(二)
09-07DBSCAN
09-08决策树
09-09模型评估方法(三)
09-10案例实战:决策树在保险行业的应用
第十阶段 Python机器学习夯实基础
10-01线性回归
10-02模型优化方法(二)
10-03逻辑回归
10-04朴素贝叶斯
10-05模型优化方法(三)
10-06关联规则
10-07协同过滤
10-08案例实战:基于协同过滤的商品个性化推荐
第十一阶段 Python机器学习成竹在胸
11-01集成算法之随机森林
11-02集成算法之AdaBoost
11-03数据处理和特征工程
11-04SVM
11-05神经网络
11-06XGBoost
11-07实战案例:基于XGboost的航空预测
第十二阶段 数据分析项目报告撰写
12-01报告的预备工作
12-02报告的逻辑框架及结构
12-03常用分析模型及适用场景
12-04项目基本情况分析
12-05项目分析方法与过程
12-06具体报告撰写
第十三阶段 算法综合案例一:评分卡
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。
13-01案例背景介绍
13-02建模准备
13-03数据清洗及变量粗筛
13-04模型训练
13-05模型评估
13-06模型部署与更新
第十四阶段 算法综合案例二:电商零售
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。
14-01项目总体概览以及计划
14-02方法实现与结果
14-03营销活动设计以及结果评价
14-04 作业练习:建立电商产品舆情文本分类模型
部分讲师简介 李奇 微软Excel MVP(Excel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(4篇EI,1篇SCI),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。
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”。
倪向洋CDA数据科学研究院大数据、python课程讲师,CDA命题委员会成员。曾经就职于IBM,有丰富的运维工作和大数据平台搭建经验。目前担任CDA大数据课程以及数据分析课程讲师,主要负责大数据平台搭建,利用机器学习对数据做清洗与分析的工作。擅长将机器学习,自动化运维与分析技术。
联系方式: 樊老师
电话:18611083334
邮箱:fanyuliang@pinggu.org
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请注明:姓名-公司-职位
以便审核进群资格,未注明则拒绝
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