上海专业的数据分析师培训机构名单榜首今日公布

　　CDA数据分析师人才教育品牌联合美库尔、GrowingIO及数据界具备成熟项目经验的大牛老师联合打造的新型在线学习产品。旨在打造DT时代“十字型”数据。CDA数据分析就业班是针对业务数据分析岗与数据挖掘建模岗而研发的就业培训系列课程，旨在为互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业培养专业的数据分析和大数据人才。课程内容依据CDA人才考核标准体系，由业界经验丰富数据科学家联合学界共同打磨研发，致力于培育数字人才，助力数字建设。

　　课程计划

　　1、数据分析通识课基础

　　学习商业数据思维与业务指标、统计学、报告撰写。互联网业务分析案例。

　　数据分析与商业智能

　　主要内容：数据这个行业、数据分析的商业应用、数据分析思维、数据分析常用方法、实务中的数据分析师

　　数据化业务指标体系设计

　　主要内容：数据化指标体系概述、获客类指标、营销类指标、预警类指标、产品类指标、运营指标体系设计

　　描述性统计分析

　　主要内容：描述性统计分析概述、概率与频数、数据的度量、概率的分布、相关性分析、统计报表可视化

　　数据挖掘和模型导论

　　主要内容：人类学习与机器学习、模型和算法、数据挖掘问题分类、数据挖掘任务确定、数据挖掘流程、综合案例

　　2、商业数据分析实战(Excel+SQL)

　　学习不同业务场景下的分析套路，系统掌握数据分析的理论知识和实践操作。

　　表格结构单数据源商业分析

　　主要内容：数据分析概述、数据分析基本流程、Excel数据加工与计算、Excel数据透视分析、Excel数据可视化分析、商业报告撰写

　　表结构多数据源商业分析

　　主要内容：表结构数据概述、数据库语言SQL、商业智能工具Power BI、Power Query进行数据获取和整理、Power Pivot进行多维数据建模及设计透视计算规则、Power BI Desktop界面应用

　　Power BI商业智能分析实战

　　主要内容：理解业务模型、梳理业务逻辑、搭建指标体系、数据加工处理、数据建模分析、商业智能结果展现

　　Tableau商业智能分析实战

　　主要内容：Tableau页面及功能区介绍、Tableau数据获取和多表连接、Tableau编辑数据和字段操作、Tableau计算字段函数、Tableau排序和筛选、Tableau数据可视化

　　商业分析之运营分析专题

　　主要内容：数据分析驱动业务增长、活动策划数据分析、内容运营数据分析、用户运营数据分析、渠道运营数据分析

　　3、商业数据分析实战(Python)

　　学习编程工具解决产品、运营工作中的问题，运用Python和机器学习算法对客户和产品进行营销和客户洞察。

　　Python语言入门

　　主要内容：Python语法基础知识、数据加载和数据整理、处理数值型数据、处理类别型数据、文本数据处理及分析、处理日期和时间、特征降维技术

　　Python常用机器学习算法实践

　　主要内容：模型评估方法和选择方法、有监督模型：线性回归、树和森林、KNN、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、无监督模型：聚类分析、关联规则、序列模式、保存和加载训练后的模型

　　商业分析之营销分析专题

　　主要内容：案例公司背景说明、项目特点：以利润导向之模型建置、解题思路、模型评估方法、Python实作

　　商业分析之产品分析专题

　　主要内容：产品分析基本思路、产品需求分析、产品分析数据获取方法、产品分析指标体系及BI设计、测试AB、产品分析与建模

　　商业分析之客户分析专题

　　主要内容：客户分析概述、客户生命周期管理、客户画像、营销、客户购买行为分析、客户转化分析

　　如何用数据科学改变世界

　　利用数据科学的力量，以应对挑战

　　只有当我们收集的数据可以通知并激励那些职位的数据来完成，才能改变 - Michael J. Schmoker

　　今天，在数据科学相关领域工作近一百万人。

　　该行业已经出现了大规模的增长，在过去两年中有大多数世界上生成的数据。数据驱动的行业在过去几年中看到了大量增长。

　　数据科学的应用使生活变得更加容易。从寻找较好的电影来选择较好的餐厅吃晚餐，数据为我们提供了比我们所需要的更多便利。

　　今天世界的几乎每一个数据科学的应用都集中在舒适的生活中更加舒适。

　　但是，可以使用更多可用的数据来完成更多。可以写入用于提高销售的相同算法来提高社会影响。

　　如何利用数据科学进行社交良好?

　　使用数据科学的一些例子的社会益处包括：

　　创建预测家庭贫困状态的机器学习算法。

　　确定在线欺凌和自杀之间的趋势。

　　检查不同街道特征对行人死亡人士的影响。

　　确定社交媒体使用的个性化算法是否加强了负面身体图像。

　　这是现在比以往任何时候都更好的时间来创建数据驱动的解决方案来解决社会问题。可以收集与上述所有主题相关的大量数据。

　　非营利组织可以与此数据合作以更好地了解社会问题。如果他们所做的工作是由数据驱动的，他们将能够对实现社会问题的解决方案来实现更大的进步。

　　例如，可以实现机器学习模型以识别需要立即关注并考虑它们的社区。

　　然而，很难在数据科学领域进行社会良好的进展。虽然大型科技公司可以承担雇用数据科学家并开发大型数据生态系统，但非营利组织无法承受。

　　这意味着即使非组织对他们提供了丰富的数据，它们也无法利用它，因为它们缺乏技术技能。

　　幸运的是，有一些组织可以帮助非组织获得技术人才。

　　这些组织将数据科学家/分析师与非组织的全部相结合。

　　事实上，如果您是一个有抱负的数据科学家，您可以在其中一个组织中志愿者。您将能够与其他行业专业人士合作，分析社交数据并回答以下问题。

　　你如何参与

　　“使用数据不仅做出关于我们想要查看的哪些电影的决定，但我们想要看到的是什么样的世界” - Datakind

　　Datakind是一个连接数据科学家和非组织的组织。他们甚至为想要参与社会科学的数据科学家提供指导。

　　他们的座右铭是“在人类服务中利用数据科学的力量。”

　　如果您是一个想要回馈社会的数据科学家，您可以将Datakind作为志愿者加入。如果您作为志愿者加入，他们会将您分配给现有项目，您将与一群像志同道合的人一起回答社会数据科学问题。

　　截至目前，他们正在努力地较受欢迎的项目之一被称为vision零。该项目旨在将交通相关的死亡和损伤降至零。

　　他们的大部分活动都是在晚上或周末组织的，因此工作全职工作的人也可以积极参与。您可以在此处了解有关工作Datakind的更多信息。

　　华威大学也经营着DSSG(社会良好的数据科学)夏季团契，并对Datakind进行了类似的工作。他们教学生与非组织合作，并为社会良好开发数据科学产品。你可以看看他们在这里做的一些工作。

　　有许多更多的奖学金和志愿者机会可供社交数据科学提供，因此如果您对您感兴趣的东西，您应该对此进行一些研究。

　　您可以工作的项目

　　如果您想在社交数据科学领域进行一些研究，这里有一些项目的想法：

　　分析BLM运动

　　为了应对系统性种族主义，流行的运动被称为黑人生活。这种运动抗议警察残暴和其他形式的暴力，黑人在日常生活中面对。

　　然而，BLM运动已经从其他社区接收了大量的反障。许多人不愿相信全身种族主义存在。他们说不需要BLM等运动。

　　所有生活都有诸如对BLM运动的回应之类的运动，坚持认为美国是一个职位的种族社会，而且在该国不再存在种族主义。

　　数据可用于证明黑色社区是否处于劣势。纽约警察局每天都会发布交通停止数据。

　　记录每个流量停止的细节，此数据可用于查找系统种族主义的证据。它可以用来回答问题，比如“少数民族的种族官员更常见的是较不法行为的证据?”

　　如果这是一个分析，您应该查看斯坦福开放式警务项目。

　　贫困预测

　　为了结束极端贫困，定期衡量它是重要的。如果他们不时测量，非组织只能了解他们的贫困策略是否有效。

　　如果我们要识别贫困，我们首先需要收集家庭消费数据。然后，我们可以在标记的贫困数据集上培训机器学习模型，并对未来数据进行预测。

　　通过良好的算法，我们可以识别低收入家庭。这些预测可以帮助社会组织考虑低收入家庭，并将减贫战略放在适当的地方。

　　如果这是您对的项目，您应该查看卡格的贫困预测数据集。

　　结论

　　大多数现有数据驱动的解决方案都集中在改善人们日常生活中的舒适程度。虽然这是一个产生较多收入的数据科学的应用，但它肯定不是较有意义的。

　　数据有可能为人们创造更好的生命，可以用来打击贫困，药物滥用和种族主义等问题。

　　数据科学在战斗社会问题的应用被称为社会数据科学，可以产生影响的影响。