上海精选线下数据分析师培训机构名单榜首公布

　　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

　　成为数据科学的5个步骤

　　数据科学已经从任意数字发展成为一种有效的管理数据以获取意义的方法。

　　这项技术正朝着完全数字化的方向发展，未来将产生大量的数据。也就是说，人们需要能够以结构化的方式理解、设计和处理数据的来利用数据。数据科学已经从任意数字发展成为一种有效的管理数据以获取意义的方法。

　　即便如此，面对众多的选择，选择合适的课程，选择适合自己需要的合适的学院，也是非常令人望而生畏的。虽然在线课程是许多人提高技能的好方法，但来自大学和研究所的长期机会仍然是数据科学家测试其领域知识广度和深度的标准。

　　以下是当今世界成为数据科学的五个基本步骤：

　　1 获得数据科学本科学位或类似领域

　　为了获得一个入门级数据科学家的机会，需要数据科学、数学、统计学和计算机科学的学士学位。学位还可以提供实习机会。即便如此，如果你已经通过网上短期课程或基础训练营获得了不同领域的学士学位，你需要集中精力学习工作所需的技能。

　　技能是雇主较关心的。由于广泛的项目组合显示了他们的技术资格和从事类似数据科学工作的经验，技术水平较低或实际上不太合适的学位的候选人可能会缓解这一劣势。

　　2 参加课程

　　一门完整的课程可以使你成为的数据科学家。它必须包括成为一名全面的数据科学家所需的所有专业知识和工具、数百个大型项目和指导援助。Jigsaw学院与MAHE的数据科学研究生文凭(全科)就是一个例子。本课程涉及Python中的数据科学编程、统计、数据库管理、数据处理、数据可视化等的深厚基础。它提供了深入的主题分析，如数据清理、机器学习、大数据分析等等。

　　在你旅程的步，0元课程是一个很好的方式来建立你的经验。这些课程对数据科学的原理有很大的了解。例如，用于数据科学的Python。为了构造机器学习模型，Python是较强大和较常用的语言之一。对于Python初学者来说，这门课程非常，还提供0元认证。

　　3 寻找数据科学和研究生学习方面的额外认证

　　许多大学在数据科学知识和能力方面有很多课程和培训。这是为了在你真正开始之前体验一下现实世界。在这里，您将获得许多访问真实世界数据收集和清理任务的权限。想一想拥有博士或硕士学位。与在一所好大学完成一个成功的课程相比，没有什么比提高找到正确工作的机会更重要的了。

　　4 找份入门级的工作

　　公司还希望填补数据科学领域初级职位的空缺。检查像初级数据科学家或初级数据分析师这样的角色。在寻找入门级数据科学职位时，数据相关领域(如商业智能应用程序、关系数据库管理系统、数据可视化工具等)的系统特定培训或认证可能会有所帮助。

　　5 了解进步

　　随时了解数据科学行业的较新变化。每天，世界上产生的数据量都在增长，数据科学也在随着这种指数级的发展而发展。为了保持资源优化，数据科学家必须学习开发数据监控和分析应用程序的方法。为了让数据科学家保持行业持平地位，持续学习是必不可少的。寻找教育和专业发展的可能性，这将促进数据科学专业。