近年來，數據分析開始在各行業中佔據重要地位，很多人想要學習數據分析，成爲一名數據分析師，但是很多時間都浪費在前期瞭解中，還有很多人因爲沒有清晰的學習路徑而中途放棄。

在知識大爆炸的今天，如何快速、高效地學習，正是體現一個人職場競爭力的價值所在，而參加培訓學習就是快速入門的捷徑之一。

CDA A+數據分析師針對碎片化的學習需求，聯合人才教育品牌聯合美庫爾、GrowingIO及數據界具備成熟項目經驗的大牛名師聯合打造的新型在線學習產品。旨在打造DT時代“十字型”數據精英。

你可能想問，CDA A Plus數據分析主要學什麼？

邁出成爲數據分析師的第一步

初級數據分析師課程大綱

01：深入淺出數據科學基礎

學習瞭解數據分析的前世今生與未來，瞭解數據分析的整體框架與流程，瞭解數據分析所涉及的各類知識及高效學習方法，培養學員專業的數據思維。

02：讓數據說話-玩轉EXCEL BI商業報表

學習瞭解使用EXCEL分析功能、數據處理方法、數據透視方法、數據可視化、商業智能分析報表進行系統講解，幫助學員全面掌握EXCEL商業智能和數據分析技巧。

03：分析師的第一道面試題-SQL數據庫

學習使用從數據庫Mysql中取數的能力，從SQL入門到數據表及字段操作、SQL查詢鏈接、SQL商業應用案例，幫助學員全面提高SQL查詢與處理能力。

04：增長黑客-產品、用戶、網站的增長聖經

學習產品、用戶、網站數據分析的思維和方法，並基於活躍、留存、轉化三大應用場景和案例，帶領學員探索增長黑客的奧祕。

05：枯燥但不枯萎的專業理論-統計概率基礎

學習統計學的概率論基礎、統計量與抽樣分佈、計算描述性統計數據、參數估計、假設檢驗和方差分析。培養學員基礎的統計鑑定思維和能力。

06：數據分析的武器庫-R語言編程與統計分析

學習使用R語言的基本語法知識，並利用R進行描述性分析和推斷性統計分析。

07：最快的數據獲取方式-Python爬蟲

學習使用Python編程基礎、初始爬蟲知識、網絡請求Requests、解析HTML文檔BeautifulSoup、反爬蟲及異常處理。並通過實例演示。

08：市場調研與數據處理技術（基於R）

學習市場調研方法，數據抽樣技術，並掌握數據清理、數據變換和數據規約的方法。

09：透過現象看本質-迴歸分析預測

學習最常用的數據挖掘模型-迴歸分析。包含模型原理、構建模型、模型診斷和模型選擇，並使用R演示案例。

10：期中項目實戰作業

進階前沿技術能力，成爲搶手人才

高級數據分析師課程大綱

11：深入洞察你的客戶-客戶畫像

學習使用聚類分析算法的基本原理，說明銀行業如何利用聚類技術來建立客羣分析模型，使銀行鍼對不同客羣，採用不同之營銷策略，讓銀行獲利最大化。

12：最簡單的機器學習算法 -K最近領

學習使用KNN算法，並結合使保險公司數據可以篩選對壽險有興趣的目標客羣，以提升公司的獲利。

13：數學與科學的反映-貝斯網絡

學習貝式網絡算法，並通過銀行業案例說明如何利用貝式網絡技術來建立信用評分模型，以降低公司損失。

14：分而治之的算法模型-決策樹

掌握決策樹算法原理，同時也結合製造業及汽車業案例說明如何利用迴歸樹技術來建立CPU效能及油耗的預測模型，以協助產品的設計及改良。

15：人工智能的底層模型-神經網絡

掌握神經網絡算法基本原理，並使用零售業案例如何利用神經網絡技術來建立便利超商選點模型，以降低公司損失，提升公司獲利。

16：應用最廣的模型之一羅吉斯迴歸

學習羅吉斯迴歸算法，同時學習如何利用羅吉斯迴歸技術來建立電信客戶流失預測模型，以避免客戶的流失，降低公司損失。

17：最受歡迎的智能算法-支持向量機

學習支持向量機算法，並說明生技業如何利用支持向量機技術來建立細胞樣本分類模型，以有效分類細胞樣本，進行適當的處理。

18：預知未來的算法 - 時間序列分析

學習時間序列分析方法，並通過電商渠道實際數據集，預測電腦銷量，對庫存和產品改良提出建議。

19：發掘購物籃規則 - 關聯分析

學習掌握關聯規則與購物籃分析，相似性推薦與協同過濾。並通過案例說明如何應用關聯分析推薦用戶他喜歡的電影？

20：機器學習兵器譜的“屠龍刀”-集成學習算法

學習集成算法，結合電信業及銀行業案例說明如何利用集成學習算法來建立電信產品交叉銷售模型及銀行小額信貸營銷模型，以增加客戶價值，提升公司獲利。

21：自然語言處理與機器學習結合 - 文本分析

介紹文本分析的方法和技術，包含中文分詞、關鍵詞提取、文字雲、文本分析方法等，並結合輿情主題分析案例。

22：統計學的新興領域 -社會網絡分析

學習社會網絡分析方法，說明電信業如何利用社會網絡分析技術，協助傳統客戶流失預測模型，更有效的避免客戶的流失，降低公司損失。

23：人腦工作機制的模擬器 -深度學習

說明媒體業如何利用深度學習算法來建立影像物體偵測模型，以做爲自動駕駛系統的基礎，提升自動駕駛系統的準確性。

24： 就業技能直通車 – 大型項目實作案例

以大型實際案例(數據大小超過20G)說明零售業如何利用以上介紹技術，進行忠誠客戶的預測，以確保對上述技術之熟悉度。

25：突破傳統思維侷限 -決策黑客

學習突破傳統思維侷限的方法，掌握批判性思維、概率思維、博弈思維、系統思維、先發影響力。

26：期末考試

期末項目實戰作業

CDA A Plus學位具體如何安排？

學期：CDA A+學位數據分析師 第五期

時間：2018年8月25~1月11日

方式：利用碎片時間，在線學習

費用：

數據分析師（初級），3900元，

8月25日-11月09日，學習11周（每週近10小時）

數據分析師（進階），4900元，

11月10日-1月11日，學習10周（每週10+小時）

數據分析師（全程），7900元，

6月16日-11月23日，學習21周（每週10+小時）

免費體驗課：

http://edu.cda.cn/my/course/168

我有疑問，該如何諮詢？

課程顧問：趙老師

13121318867（微信）