CDA数据分析师
北京CDA数据分析周末就业班

人气:21 教学点:1个 在线咨询

上课时段:周末班,灵活安排

班  型:详询

上课方式:面授,网课,录播,直播

授课机构:北京国富如荷教育

咨询电话

400-0909-044

课程详情
2024-01-29
课程概要北京CDA数据分析周末就业班适合想从事数据方面工作但平时没时间的零基础人群,数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在导师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能。
北京CDA数据分析周末就业班
课程介绍
课程详情

降低入行门槛,文商科也能学
业务数据分析相关岗位是数据科学岗位中对专业背景、学历背景要求最低的岗位,但是入职后工作经验越长,薪资待遇提高越快的岗位。数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在导师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能。

常用技能重点教学,针对就业夯实基础
为了快速学习业务数据分析相关岗位所要求的技能,除了优质的师资团队,CDA还提供优质的学员服务,包括班主任和助教答疑服务,为学员快速扫除知识障碍,提升学习效率提供保障。

培养职场数据素养,直通企业就业
对数据科学岗位认知程度比较浅的学员,可在CDA职业规划团队老师的帮助下选择适合学员职业发展路线。

学习目标

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件
熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等
精通数据可视化,制作可视化分析报表
可以独立撰写业务分析报告
SQL数据库应用基础
大型数据分析综合项目现场实战
掌握数据分析在各行业的应用场景
掌握业务数据分析模型与分析方法

学习对象和基础

零基础学生、转行人士,低门槛无忧就业
基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能
产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化工作效率
研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展

 
课程大纲
课程模块 课程阶段 课程内容
预习 预习(工具篇) Excel预习视频、数据库预习视频、Power BI预习视频
Linux基础视频(需在Hive课程之前看完)
基础数学预习视频(选看)
预习(业务篇) 业务前台人员数据思维训练营
Level1 业务数据分析
(Excel)
表格结构数据的特征、获取方法
表格结构数据引用、查询与计算方法
指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
业务场景指标 - 多场景业务场景指标应用精讲(运营、客户、商品、活动等)
指标的设计 - 多场景指标设计、使用及分析(绩效、运营、销售等)
业务指标综合分析案例 - 互联网运营业务指标综合分析
可视化分析方法
业务分析方法应用 - 帕累托分析法、四象限分析法等
业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
撰写业务分析报告方法
电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
运营分析 - 电商运营分析驾驶舱(电商获客分析、营销漏斗模型监控分析)
客户分析 - 电商客户运营分析仪表板(潜在客户挖掘、电商运营效果监控、运营指标分析应用)
综合案例:银行贷款违约客户特征分析(报表+报告)
业财融合与财务数据分析
(Excel)
1. 业务和财务的联系
2. 三大财务报表指标介绍
3. 资产负债分析
4. 利润分析
5. 杜邦分析
6. 财务分析报告
综合案例:某地产行业务财务分析(报表+报告)
统计学基础 1. 分析的基本概念
2. 描述性统计
 2.1 集中趋势与离散趋势
 2.2 数据标准化
3. 统计分布
 3.1 二项分布及商业案例
 3.2 正态分布
 3.3 卡方, t, F分布
 3.4 中心极限定理
4. 推断性统计
 4.1 参数估计
 4.2 假设检验
 4.3 AB test
 4.4 使用带检验的AB test分析运营方案
多维数据分析
(Power BI及其他BI软件)
表结构数据的特征与获取
表结构数据加工与使用
多表透视分析逻辑
透视分析方法
多维数据模型
多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
产品分析 - 产品进销存追踪监控看板(进销存业务流程分析与监控)
销售分析 - 服装行业销售情况分析(销售情况监控看板制作方法)
综合实战案例 - 电商综合运营分析仪表板(流量、转化、客单相关指标分析监控)
帆软Fine BI案例:优衣库区域销售分析
永洪Yonghong BI案例:银行客户评价分析
大型数据分析综合项目实战
(Power BI+SQL)
跨国企业完整数据分析实战案例
学生探索性实操
SQL数据库
(MySQL)
数据库基本概念
1. DDL数据定义语言(创建、选用、删除数据/表)
2. DML数据操作语言(添加、修改、删除数据)
3. 单表查询
 3.1 基本查询:去重查询、设置别名
 3.2条件查询:多条件查询、空值查询、模糊查询
 3.3分组查询:分组聚合、分组后筛选
4. 查询结果排序、限制查询结果数量"
5. 多表查询
 5.1 连接查询:内连接、左连接、右连接
 5.2 联合查询:去重、不去重"
6. 函数:
数学函数、字符串函数、日期时间函数、分组合并函数、逻辑函数"
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8. 查询应用案例1 -- 电商查询案例
9. 查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
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2.企业数据分析能力的演进
3.企业运营和操作数据应用
4.数据管理基础知识与DMBOK知识体系
5.企业数据能力建设
6.数据治理实操框架
企业架构与数据架构基础 1、数据架构的基本概念
2、数据模型介绍
3、数据建模基础
4、数据建模方法
5、数据建模规范化
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5. Hive 架构原理
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Python标准数据类型
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1. 人工智能理论基础之神经网络
2. 人工智能的历史发展与重要人物
3. Prompt基本概念
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5. 进阶提示技术
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7. AI应用工具实践
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6、SPSS统计分析【12课时】
 
 
CDA数据分析师

“CDA数据分析师”是公司负责运营的专注于数字化人才认证、培养及企业数据服务的品牌,致力于大数据、AI技术在产、学、研的融合应用。服务百万数字化人才,是全球500强的忠实合作伙伴。 作为数据领域权威人才认证——CDA官方推荐的培训教育机构,CDA数据分析师成立15年来始终在总结、凝练先进数字化商业数据策略及技术应用实践,以实际行动提升了数字化人才的职业素养与能力水平,以建设的高质量生态圈层促进了行业的持续快速发展。

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