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雷达卡
Q:如何成为一名很厉害的数据分析师？丨入门：
如果想要给自己一个不那么痛苦的开始，建议先从一本科普类或者半娱乐性质的书开始看起。这里推荐两本书籍：
《深入浅出数据分析》有案例，有应用，在工作中还可以小试牛刀一下；
《统计学（基本概念和方法）》没有太多生涩的公式和概念，几乎相当于一部统计学的百科全书。以上两本书都看完，入门的部分就已经算是完成了。
丨工具选择：
1. SQL：对于很多数据分析师，取数是基本功。可以翻一下很多数据分析岗位的招聘启事，不管实际需不需要，都会把熟练掌握SQL这一条写上来。当然，我们这里要学习的SQL，并不是这么复杂，要学习的只是取数。2. Excel：包括但不限于数据表格，数据透视表，Excel统计分析工具箱，以及一些常用的公式。
3. SPSS：Excel+SPSS，几乎可以完成大部分数据量不太大的分析工作了。而学会SPSS的时间，大约只要SAS的四分之一。
4. SAS、R、python三者选择一个精通，根据从事的工作和发展方向，选择一门软件进行精通学习。
一个好的分析师不一定什么都会，但是他一定知道自己最该会什么，又可以从哪里找到自己还不会的知识。
丨工具之后：
在入行的最初两三年，数据分析师必须要成为一个熟练的工具使用者。其实从企业的角度讲，企业也并不指望一个刚入行的数据分析师独立完成项目，新人的价值就在于能熟练使用工具，能完成布置下来的任务，这个很重要，是基本功。作为一个数据分析师，不管是在技术部门还是在业务部门，你做的事情要最终产生业务价值，才会让价值最大化，当熟练运用工具之后，尝试用数据去理解和指导业务，你就会发现工具就只是工具，更重要的是思维方式。两三年之后，你想登上更高的台阶，就要学会如何让数据对业务产生价值，就要学会提出问题。解决具体分析问题的过程就是一个宝贵的学习过程，在具体的任务中，你可以思考，给你布置任务的那个人，他的提问路径是什么？他给你的可能是许多连续的任务，也会把一个任务拆解成许多任务，为什么？通过这种思考你能观察出来他的提问路径，不断地积累自己的感觉，总结出一个「套路」。穷举，抽象，归纳，演绎，不管你是不是在做数据分析师，学会这些高效的做事方法，都会受益匪浅。CDA数据分析研究院总结了数据分析师的成长历程，根据企业不同阶段的用人需求研发出了「CDA数据分析就业培训班」课程体系，课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授，内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能，学员经过三个月系统全面的脱产学习，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位，抓住大时代的大机遇！
CDA数据分析就业班
| 项目名称 | CDA 数据分析就业班培训 |
北京/远程（第十一期） | 2017年6月25日-9月25日 @北京海淀 or 远程 or 成都远程 周一到周五 |
深圳（第十二期） 上海/远程（第十三期） | 2017年7月9日-10月0日 @深圳 周一到周五 2017年7月23日-10月23日 @上海 or 远程 周一到周五 |
| 价格（元） | 全程：20800（现场）/15800（远程）提供12个月无息助学贷款 |
| 优惠 | 1. 提前一个月报名并全额缴费优惠1000元 2. 全额报名缴费优惠800元 3. 可申请无息助学贷款，分十二期还清 4. 参加过CDA Level I 、Level II课程学员，学习现场班优惠4000元 5. 参加过CDA Level I 、Level II课程学员，学习远程班优惠3000元 6. 同时报名大数据及数据分析就业班可享受八折优惠 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，申请详情 （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 |
课程安排：第一阶段：《EXCEL数据分析》（5天）
第二阶段：《数据分析理论基础》（5天）
第三阶段：《数据库管理》（4天）
第四阶段：《SPSS数据分析》（10天）
第五阶段：《数据挖据算法》（3天）
第六阶段：《R数据实战》（12天）
第七阶段：《案例分析以及业务应用》（5天）
第八阶段选修课程：《基于SAS的金融分析案例》（15天）
《基于Python的互联网实战》（15天）
CDA培训简介:
CDA数据分析就业班是CDA数据分析师在构建数据分析人才培养和认证体系的道路上，为解决当下学员就业难的问题所研发的精品课程。课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授，内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能，包括统计知识、软件应用（SPSS/SAS/R/Python等）、数据挖掘、数据库、数据决策可视化报告(Tableau/ Recharts)等，学员经过三个月系统全面的脱产学习，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位，抓住大时代的大机遇!
学员对象:
1. 各行业数据分析、数据挖掘从业者
2. 在校数学，经济，计算机，统计等专业教师和学生
3. 经济，医学生物研究院科研人员
4. 数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士
师资团队:
常国珍，会计学博士、社会学硕士，毕业于北京大学人口所，目前就读于北大光华管理学院。曾就职于方正国际金融事业部和长江商学院投资者研究中心。主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳，并于2013年九月正式发行。
曹正凤，男，统计学实验师，博士学位，具有十几年统计教学经验。最新研究随机森林遗传算法，参与《大数据背景下基于中国烟草消费需求的供给结构分析研究》项目，《基于大数据整合的空气质量测度方法研究》，项目进入实施阶段。先为CDA基础理论讲师，对于统计学教学有丰富的经验。
张良均，高级信息系统项目管理师，现为广州泰迪智能科技有限公司总经理，毕业于华中科技大学工学硕士，一直从事数据挖掘技术及其应用的策划和研发。《数据挖掘：实用案例分析》、《神经网络实用教程》主编，数据挖掘相关论文数十篇，专利近10项。
丁亚军，首席数据分析师，现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心技术顾问，SAS、SPSS高级统计学讲师。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等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验。
报名流程：
1.在线填写报名信息
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
（北京现场班）
（深圳现场班）
（上海现场班）
（远程班）
（视频班）
联系方式：
曹老师
QQ：2881989706
Mail：caolibo@pinggu.org
Tel：010-53605625
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