CDA数据分析师
北京腾讯课堂薪选CDA数据分析师就业班

人气:7 教学点:1个 在线咨询

上课时段:灵活安排,全日制

班  型:详询

上课方式:面授,直播,录播,网课

授课机构:北京国富如荷教育

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课程详情
2024-01-29
课程概要腾讯课堂薪选CDA数据分析师就业班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。
腾讯课堂薪选CDA数据分析师就业班
课程介绍
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降低入行门槛,文科商科背景也能学
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
企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程

 
课程大纲
1章预科学习
1-1Excel 预习视频
1-2数据库预习视频
1-3Power BI 预习视频
1-4Python 编程在线学习
2章数据分析概述
2-1数据分析分类
2-2数据分析目的及意义
2-3数据分析方法与流程
2-4数据分析角色与职责
2-5数据分析师职业道德与行为准则
3章撰写业务分析报告
3-1表格结构数据特征
3-2表格结构数据获取方法
3-3表格结构数据引用、查询与计算方法
3-4数据驱动型业务管理(数据埋点、数据治理、数据应用等)
3-5指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
3-6财务指标的分析与应用
3-7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)
3-8指标的设计 - 多场景指标设计、使用及分析案例(绩效、运营、销售等)
3-9业务指标综合分析案例 - 互联网运营业务指标综合分析案例
3-10可视化分析方法
3-11业务分析方法应用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-12业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
3-13撰写业务分析报告方法
3-14电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
3-15客户分析 - 电商客户维度综合分析案例(用户生命周期、用户特征、用户行为分析)
3-16产品分析 - 电商产品维度综合分析案例(商品画像、商品标签、商品定位策略分析)
3-17运营分析 - 互联网运营业务综合分析案例(运营效果分析、电商漏斗模型分析应用)
3-18行为效果分析 - 电商运营活动效果评估分析案例(A/B测试、行为效果评估)
3-19市场分析 - 汽车行业市场分析案例(市场分析报告撰写方法)
3-20业务分析综合案例 - 互联网市场、运营综合实战案例(业务模型综合分析应用)
4章制作可视化分析报表
4-1表结构数据特征
4-2表结构数据获取
4-3表结构数据加工与使用
4-4ETL及数据仓库应用
4-5多表透视分析逻辑
4-6多维数据模型
4-7透视分析方法
4-8多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
4-9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)
4-10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)
4-11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)
4-12市场分析-汽车市场销售监控仪(市场动态监控看板制作方法)
4-13销售分析-销售进度管理监控分析仪(销售漏斗模型分析应用、销售结果预测分析模型)
4-14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)
5章描述性统计分析
5-1统计学概述
5-2描述性统计图表
5-3集中趋势的描述
5-4离散程度的描述
5-5分布形态的描述
5-6相关分析
5-7统计分析面试题突击训练
6章SQL数据库应用基础
6-1数据库基本概念
6-2DDL数据定义语言
6-3DML数据操作语言
6-4单表查询
6-5多表查询
6-6函数
7章SQL大厂面试直通车
7-1SQL大厂面试题突击训练
7-2查询应用案例1 -- 电商多表查询案例
7-3查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
8章大型数据分析综合项目现场实战
8-1电商数字化运营综合实战案例【结业项目】
8-2世界500强外企数字化营销综合实战案例【结业项目】
8-3学生现场探索性实操
8-4项目现场专家评审与1V1指导
9章数据分析师职业规划课
9-1职业规划
9-2职场沟通力
9-3团队协作力培养
10章面试技巧一对一辅导
10-11V1面试技巧指导与简历修改
11章Python编程基础
11-1Python标准数据类型
11-2控制流语句
11-3自定义函数
11-4异常和错误
11-5面向对象编程
11-6Python连接数据库操作
12章Python数据清洗与可视化
12-1Pandas数据处理
12-2Pandas数据表的合并与连接
12-3Pandas数据的累计与分组
12-4Python数据可视化包-Matplotlib介绍
12-5使用Python数据处理包Pandas做可视化
12-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
13章Python数据分析综合案例
13-1斯德哥尔摩气候可视化分析
13-2餐饮订单数据清洗与分析
13-3文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析
14章Python面试直通车
14-1Python大厂面试题突击训练
15章技能拓展课(选修)
15-1快速入门HiveSQL查询
15-2何为数据产品经理?
15-3Python爬虫
15-4Python办公自动化
 
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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