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CDA数据分析师_数据分析师培训系统_等级认证

来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2015-04-17 14:12:49

CDA数据分析师培训系统 LEVEL Ⅰ-北京/上海/深圳/成都/远程

【从零进阶,忠于技术,可申请工信部数据分析师证书!】

 CDA培训简介

大数据,一个热的发烫、众人论调、甚至有些让人厌恶的词眼。是忽悠?是炒作?还是一个难题!聊了3年的“大数据”,似乎每个人都爱上了或被迫关注到这样一个领域的巨大商业价值,当大部分人都在天马行空,未闻空谈,YY未遂,有钱却不知怎么任性的时候,数据分析师默默工作的背影却难以诉说!

人人都谈大数据,而多数企业却还在苦苦寻找精通“小数据”的人才!

CDA数据分析师不侃概念,不谈颠覆,不讲故事!

扎实的技术,业务的精通,靠谱的团队,接地气的策略,才是商业数据分析的精髓!

CDA给你的就是让你冷静下来,一步一步学好技术,一步一步自我净(进)化!
     CDA课程体系包含了数据分析师要掌握的必备技术(理论,模型,算法,数据库,编程,工具,业务等),目前有LEVEL Ⅰ和LEVEL Ⅱ两个等级的系统培训。




CDA数据分析师系统培训,由人大经济论坛根据CDA协会认证标准而设立的一套针对数据分析师技能的全面系统培训。培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师,名师荟萃,代表了国内数据分析培训的最高水平,可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识,又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力,保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求。CDA数据分析师培训注重结合实际,把最具技术含量、最具价值理念的课程传授给学员。课程还注重启发式教学,让学员在解决问题的动手中去学习。

CDA第21期项目安排:

项目名称 CDA数据分析师系统培训第21期

时间-北京海淀&远程(基于R语言)

时间-北京朝阳&远程(基于SPSS)

2017年2月25日-3月19日/@北京海淀&远程直播    周六日(共8天)

2017年3月18日-4月09日/@北京朝阳&远程直播  周六日(共8天)

时间-上海面授(基于SAS EG)

时间-广州面授 (基于SPSS)

时间-成都面授 (基于SPSS)

2017年3月04日-3月26日/@上海   周六日(共8天)

2017年2月25日-3月19日/@深圳   周六日(共8天)

人满开班/@成都   周六日(共8天)

价格(元)
全程:6900(现场)/4900(远程)
优惠
1.     全日制在读学生8折优惠(不含博士)

2.     参加过论坛其他现场班老学员9折优惠

3.     同一单位三人及以上报名9折优惠,五人及以上8折优惠

4.     同时报名参加LEVEL和LEVEL Ⅱ享受8折优惠

点击查看LEVEL 课程详情 以上优惠不可叠加

 5.     零基础学员建议同时报名CDA数据分析员课程,立减400元。
点击查看分析员课程详情   以上优惠不可叠加

关于证书

1.   可自愿申请工信部数据分析师证书,申请费用400元

2.   可申请报考《CDA等级认证证书》,一年两次,全国统考,申请费用1000元,申请详情

现场班福利
全套视频资料,三本CDA系列教材,在线答疑

咖啡茶歇,论坛币(1000个)

【远程班福利同上但不包含三本CDA系列教材(可自行网上购买)】

京东:购买链接  当当:购买链接  亚马逊:购买链接 天猫:购买链接



学员对象

1.   各行业数据分析、数据挖掘基础薄弱从业者

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



     在线报名

    (R专题)

    (SPSS专题)

    (SAS EG专题)

    



 咨询我们

    电话:010-68411404
    手机:18010006628(陈老师)QQ:28819897092881989709  2881989709  
              13001066694(张老师)QQ:28819897102881989710  2881989710  
    邮箱:cwj@cda.cn
              zm@cda.cn

   ——Join Learn!



CDA师资团队

  数据分析金牌团队:经管之家(原人大经济论坛)数据处理和分析研究中心,各大高校著名教师以及知名企业资深数据分析师。


 人大经济论坛数据处理和分析研究中心是人大经济论坛下属的研究机构,具有强大的统计计量和数据处理方面的实力,我们服务过的客户包括中国人民银行、世界银行、亚洲开发银行、各大高校研究机构、科研院所、公司和个人等,数据处理和分析的实践经验丰富、理论功底深厚。
本研究中心应用的解决数据处理和分析问题的工具包括. SAS、SPSS、MATLAB、Stata、EViews、Excel、Splus&R、Lingo、Maple、MATHEMATICA、MATHCAD等。在对外承接数据处理业务的同时,我们也把实际数据处理的经验转化为课程,供广大有兴趣的会员朋友们学习使用


 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。


 徐老师,男,高级数据分析师,具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景,上海某金融机构数据分析部门高级DA,具有八年数据分析、数据挖掘的从业经验,曾就职零售企业、咨询公司等,独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。


 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。


 蔡宇长江商学院工商管理硕士。十几年企业管理工作经验,现任卡特彼勒投资公司投资规划经理,曾任西门子产品经理、柯达投资公司采购项目经理等,具有丰富的项目管理,产品市场研究、项目投资实际操作经验,涉及企业战略规划、销售、生产、采购、供应链管理等多个环节。90年代初,在小浪底工程从事项目管理工作,对工程项目管理的数据收集,工程计划进度,工程量统计及结算等数据分积累了丰富的经验。在西门子及柯达工作期间,主要涉及了供应链管理中的新产品引进及战略采购方面的数据分析。近十年,主要从事工业品市场战略分析、客户需求分析及客户关系维护,以及项目投资分析等。对于项目评估、投资分析、宏观数据研究、可行性研究、项目谈判和项目管理的方面积累了丰富的经验。

 丁亚军,男,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。

     

 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。广东工业大学、华南师范大学兼职教授。主导研发基于云计算的海量数据挖掘平台,获得SAS及SPSS数据挖掘认证,具有电力、电信、银行、水产养殖、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。


 电信,银行、游戏、互联网等企业业内资深数据分析师,具有丰富数据分析业务经验,教你如何将技术落地,如何懂业务,懂管理,如何将技术提升为艺术。



  课程大纲@北京&上海&广州&成都&远程

CDA业务数据分析师LEVEL I-20

 

课程安排

 

    课程目录

          大纲简介

              预期效果

 

 

 

第一阶段

 

 

 

数据分析统计基础理论

1.数据分析及其职业分析

2.数理统计基础知识

3.描述性统计分析

4.抽样估计基础

5.假设检验基础

6.方差分析

7.相关与回归分析

8.数据分析理论基础总结

案例:三国人物数据分析




零基础入门,掌握数据分析常用方法、基本原理及分析思路

 

 

 

 第二阶段

 

 

 

 

数据预处理技术


1. 数据分析与SPSS介绍

2. 数据的输入与保存

3. 数据预处理及分析



掌握一门专业数据分析软件,会使用软件进行数据处理及分析。

 

 

 

 

 

第三阶段

 

 

 

 

 

 

数据分析与建模技术

1. 相关分析

2. 回归分析基础

案例分析:商品韧性材料的影响因素及其预测分析

3. 卡方分析

案例分析:商品投诉因素分析

4. 二分类 logistic 分析

客户违约信息预测

5. 主成分分析与聚类分析   

5.1 主成分分析

5.2 两步聚类法

6. RFM 客户价值模型

7. 统计报表过程






熟悉各模型应用环境,学会自行建模分析,独立完成数据分析工作,并能输出图表解读数据现实意义。

 

 

第四阶段

 

 

案例分析及业务应用

1.数据挖掘方法论介绍

2.回归分析与因子分析方法

3.市场调研-用户体验评测案例(全咨询项目)

4.业务分析-球员综合评价案例

5.信用卡产能预测与监控

6.贷款违约预测建模全流程



通过真实案例举一反三,熟悉整个数据分析流程;了解前沿技术,增强业务与技术对接能力。

注:CDA1级分SAS EGSPSS两个方向,SAS EG方向大纲和SPSS方向内容类似,SAS学习难度稍高一点,需要涉及部分编程内容



CDA数据分析师

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性别:

资料选取(每人只能选四项)

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