成都学数据分析培训班-地址-电话-CDA数据分析师培训

课程详情授课机构教学点同类课程学员评论相关推荐相关知识

成都数据分析费用根据所报读的班级不同，价格从三千到一万不等，详情请咨询客服。纵观当今的大数据分析盛况，以及数据分析师的火热程度，我们就可轻易发现数据分析师发展前景是求贤若渴、更是门庭若市的。面对当下数据分析人才市场的发展需求盛况，自然我们不用担心数据分析师发展前景会是黯淡的。

成都CDA数据分析课程

课程简介

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，在老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。

学习目标

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件；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等。

数据分析要学什么

Excel。说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）。
数据挖掘、机器学习。这部分可以选择性学习。因为统计分析基本可以解决日常数据分析工作的70%-80%的需求，而且数据挖掘和机器学习的难度较大，门槛略高。这部分主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。

学什么？重点我们帮你圈

课程版块	课程内容
数据分析概述	数据分析分类；数据分析目的及意义；数据分析方法与流程；数据分析角色与职责；数据分析师职业道德与行为准则
业务分析方法与业务分析报告	表格结构数据特征；表格结构数据获取方法；表格结构数据引用、查询与计算方法；数据驱动型业务管理；指标的应用；财务指标的分析与应用；业务场景指标；指标的设计、使用及分析案例；业务指标综合分析案例；可视化分析方法
统计分析基础	统计学概述；数据的概括性度量；统计分布；参数估计；假设检验；相关分析
多维数据分析与可视化分析	表结构数据特征；表结构数据获取；表结构数据加工与使用；ETL及数据仓库应用；多表透视分析逻辑；多维数据模型；透视分析方法；多表透视分析应用案例；客户分析；产品分析；运营分析
SQL数据库应用基础	数据库基本概念；DDL数据定义语言；DML数据操作语言；单表查询；多表查询；函数
SQL大厂面试直通车	SQL大厂面试题突击训练；查询应用案例1 -- 电商多表查询案例；查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
大型数据分析综合项目现场实战	跨国企业完整数据分析实战案例；学生现场探索性实操；项目现场专家评审与1V1指导
Python编程基础	Python基础知识；Python标准数据类型；控制流语句；自定义函数
Python数据清洗与可视化	Numpy数组分析；Pandas数表分析；Pandas数据清洗与可视化；Python数据可视化包-Matplotlib介绍；Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
Python数据分析案例及Python统计分析	斯德哥尔摩气候可视化分析；餐饮订单数据清洗与分析；文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析；回归分析；模型的诊断与调优；用户行为显著影响因素分析案例；用户复购预测分析案例
数据分析师职业规划课	职业规划；职场沟通力；团队协作力培养
面试技巧一对一辅导	1V1面试技巧指导与简历修改

选择我们，值得信赖

定期直播串讲

对于重难点知识和同学普遍反应出来的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

全程跟班答疑

助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。

一对一督学

每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学习问题；针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。

继续学习

CDA数据分析师培训体系除了CDA LEVEL认证培训以外，还推出了CDA就业脱产培训，使跨行、跨专业的学生、待业人员能够进行全面的脱产集训，并在培训后解决学员就业问题。

数据分析师要掌握的统计方法

重复抽样方法。重复抽样（Resampling）是一种指从原始数据样本中重复提取样本的方法。通常被用来解决机器学习中的不平衡分类问题（即某一类别的观测样本的数量显著少于其他类别，尤其在诸如银行欺诈、客户终止续订服务等异常检测中是非常严重的问题）。重复抽样属于统计推断中的一种非参数方法。换句话说，重复抽样方法不涉及利用一般的统计概率分布表来计算大概的p概率值。重复抽样会基于实际数据来生成一个独特的抽样分布。它使用实验性方法而不是分析性的方法来生成这个独特的抽样分布。由于重复抽样是基于研究人员得来数据的所有可能结果的无偏样本，因此它产生的也是无偏估计。

核心师资，鼎力带学