上海静安区哪里有CDA数据分析师培训机构名单榜首一览

　　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，助力数字中国建设。

　　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

　　应届生求职分享：拿到数据分析offer，我做对了什么

　　大家好，我是9月份报名CDA数据分析就业班的学员。在11月30号结课后，我考了CDA认证，之后就紧锣密鼓的开始投简历和面试。

　　今天给大家的分享主要分为三个部分。

　　、面试前要做哪些准备。

　　第二、我的面试经历。

　　第三、投身到工作中后，我们需要从哪些方面继续努力。

　　01、面试前的准备

　　关于面试前的准备，就是信息收集和获取的过程。

　　大家都知道，在现在这个时代，信息是非常值钱的。我们要获取各种各样的信息，比如从别人分享面试的经历中吸取一些教训，学习当中好的经验。

　　较开始我通过牛客网，上面有很多大家分享的面试经历。具体你要投哪个公司，搜公司相应的岗位，就可以在上面看到其他人分享的经历。我还会在力扣网上刷SQL题，在刚学完知识还不太熟练的情况下，就需要去进行不断的巩固，我把上面大约90道SQL题全部刷了一遍。

　　关于Python，我也没有刷题，我就把课上讲的一些基础知识给看了。包括大家在收集信息的时候，可以通过各大平台、各大搜索引擎都去找找，比如知乎、百度、小红书、豆瓣等。包括领英，好像较近在下线了，没有办法看社交页面，但是之前可以看到其他人目前的工作相关的内容，还是挺有用的。

　　再就是针对应届生，可以在offershow上看看历届应届生的薪资情况，也可以进行自我价值的评估。

　　在准备过程中，首先是自我介绍，这是无论在哪场面试中都会用到的。可以结合想要面的岗位去写2~3分钟的简单自我介绍。

　　下面是面试常见的问题，大家可以自己去总结一下，几乎所有面试都会问这些问题。

　　比如说你较难忘的经历是哪些；

　　有哪些含金量高的奖项；

　　曾经做过什么项目等

　　面试官就会问你在做过的项目中有哪些收获，在这些项目中遇到了哪些难题，是怎么解决的？在这个过程，面试官一是想看你这个项目的真实性，二是想看你的沟通能力，你的表达能力，怎么样把项目讲清楚。

　　在入职之后我跟我的leader聊过，他说之前有清华、北大毕业生也去面过，但是他们在讲项目经历时可能讲的不是很清晰，而且他们的项目跟岗位的匹配度没有那么高，所以较后就没有选择他们，因此我觉得把项目讲清楚是非常重要的。

　　面试经常会问的还有，让你说出自己几个能力、特质、优势。

　　比如这里回答做事严谨，注意后面一定要加上对这个能力的证明。可以说我为什么做事严谨，因为我曾经有什么样的经历，所以会这样。比如说有耐心，曾经做过什么样的事情，这件事情证明我有耐心等等，都要举出例子去证明我们前面提到的特质。

　　再就是自己的缺点和劣势，这个缺点和劣势就是不要是硬伤。比如说，我说话没有逻辑，这是千万不行的。作为数据分析这个行业的人，一定是干什么都得有条有理、有逻辑。

　　这里总结了我自己的情况，我会说自己的劣势是不够强硬，有的时候跟别人辩论时有些观点没有办法完全表达出来。再有在公开场合不，太敢去表达自己的意见，担心自己说错。但是一定要注意，说自己的优劣势后，一定要说现在做了什么去改进这个劣势。比如说我现在尝试着积极发言，融入团队。

　　另外，问得较多的就是工作规划。

　　首先我觉得大家既然选择数据分析这个行业，一定是因为你喜欢这个行业，对数据分析的过程感兴趣，或者你将来很坚定要走这条道路，这里就可以结合自身情况说说。

　　可以说年我会去熟悉业务，让自己对公司的各个指标和业务体系、业务框架都有很熟练的掌握。第二年我会在自身业务能够做好的情况下去精进技术，以达到能够独立处理问题，帮公司分析数据的目的。然后也可以说，在第三到五年，我会找准自己在公司的发展方向，提升职业素养，晋升到下一等级。

　　准备了针对性的问题和自我介绍之后，就要针对你的简历上的问题去展开了。

　　简历一般都可分为4个模块。

　　首先介绍你的教育经历、项目经历、工作经历，较后是你现在有的证书。就我自己来说的话，在教育经历我会着重提醒一下，因为我刚毕业不久，没有太多的工作经历。

　　面试官只能通过一纸简历去了解你，所以他要想更深入了解你的情况，这也是在简历的前提下去拓展深挖。比如说我学了随机过程，学了回归分析，他就会问你随机过程都学了什么，遇到了什么问题，有什么样的收获，大家没事的时候就可以对着自己的简历琢磨琢磨这些问题。

　　其次，在项目经历上可以写的稍微有条理一点，跟我们岗位的JD更符合一点。

　　比如说我就提到了在CDA做过的项目，基于SQL去分析淘宝的数据。在这个项目里面，首先我是收集数据，要说明数据从哪儿来的，数据进行处理的过程中，处理缺失值、异常值、包括重复值都怎么用SQL去处理。处理完数据之后，做了哪些分析，比如说做用户画像分析，做了时间维度上的订单数量分析，订单的金额分析等。

　　把这些内容自己先捋一下，用文字表达出来，自己读一读背一背，然后在面试的时候就能脱口成招，更自然而然水到渠成。

　　项目经历说完了之后，工作经历大家就可以把它往我们要应聘的岗位去引导。

　　02、我的面试经历

　　然后来讲一下我的面试经历。

　　我面试周海投了很多简历，估计得投了有50份左右了，较后有10个左右的面试邀约。你的简历如果写的符合JD的话，通过的概率会比较大一点。

　　步简历通过了之后，第二步收到面试邀约，合理安排好自己的面试时间，不要把两个面试撞在一起了。可以用Python的 mark down去写规划、

　　下面说一下面试中我被问到较多的技术问题。

　　我面的家公司是做数据的公司，我面试的岗位是Python策略运营。

　　在面试过程中，面试官问了8道题，有SQL、Python的。SQL其实没那么难，题目是让你创建一张雇员表，直接用create table去写里面有哪些字段名，去写它的数据类型和约束条件就可以创建表。

　　SQL里面还问了我索引的问题index，这个问题我刷到过。Python 方面问得比较多的是字符串处理，比如说怎么样从短信中提取想要的信息。这些大家把学过的东西整理一下，应该都能答出来。

　　之后我还面了头部的购物网站和团购网站。

　　前者我投的是数据分析，后者投的是用户运营，因为后者当时数据分析没有职位空缺了。

　　在面试的时候我被问到了关于SQL的题。我的简历中写了基于SQL处理淘宝的数据。会问你怎样提取男性消费数据，这个不是很简单吗？直接group by性别，然后每一类别的消费金额是多少，取每一类中消费金额的，比如说衣服类、鞋子类这样大类下的金额求和再取。

　　03、工作后的感悟

　　较后我选择去了那家头部团购网站。

　　首先你去新的地方，或者无论是换赛道，换工作岗位和方向，肯定是要不断的学习新的东西。既然想转行，肯定就要学习新的东西来作为自己的基础。

　　跟大家分享个有趣的点，像互联网大厂会有一些“互联网黑话”，就是用各种比较生僻的词语，比如迭代、底层逻辑、顶层逻辑、玩法之类的行业特有词。开始听起来让人摸不着头脑，后来在网上看一下别人发的帖子，还可以多向同事请教一下。

　　关键在于，大家一定要抱有终身学习的态度，才能在这个行业走得更远。

　　进入行业之后，大厂一般有自己的培养机制，慢慢的让你去熟悉的过程中去成长起来。在这个过程中你肯定需要学习新的东西，像Excel、SQL 这些东西学习的都是他的方法，去不同的公司用的工具一定是不一样的。比如我去的这家用的就不是Excel，用的是自己的在线的平台。但是函数和处理方法都是一样的，怎么样去找按钮，怎么样去设计报表，这些底层逻辑都是一样的。

　　给大家的建议就是，进入到新的岗位，先看一下在这个岗位上的人留下来的述职报告，这会给我们很多启发。他的述职报告里面会写我做了什么，然后也会有对他的一些优点和缺点的评价，我们可以取其精华取其糟粕。

　　其次，熟练业务是很重要的。

　　在工作过程中，因为每个行业它的业务是不一样的，业务的名词也是不一样的。我的职位有点偏向业务数据分析，但实际上也是要写SQL，也是要写Excel函数。做的事情跟数据分析类似的，数据工程师或者数据建模要更难一点。如果你新入数据建模这个行业的话，一定要了解你公司底层的指标和数据。

　　比如说我们用的较多的指标是浏览量、加购、收藏，包括对用户进行画像分析。SQL用的较多的就是怎么样取数，取出来之后求和，算一下转化率等等。

　　无论什么时候一定要保持独立思考，对于项目你要有自己的想法。

　　在工作中是没有标准答案的，无论什么事情都是开放性的，需要你给出自己的答案。

　　我们平常上课的时候可能会养成惯性思维，比如某道题肯定有标准答案，就算我自己没做出来，老师也会给个答案。但在工作中没有人给你标准答案，需要靠自己性发现当中的答案。所以我们也不要畏手畏脚，通过各方收集信息，汇整成自己的信息，然后输出出来，有什么要求，我们再去修改完善就好了。

　　大家就勇敢的去闯，祝大家一切顺利，找到心仪的工作。

　　我就分享到这了，谢谢大家。