6月北京cda数据分析师报名培训费用
6月北京cda数据分析师报名培训费用
选择北京CDA数据分析师培训机构，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、、工程师以及企业经验丰富分析师，老师荟萃，代表了数据分析培训的较高水平，可以很好地增加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，增加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，把较具技术含量、较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。
CDA秉承着总结凝练较先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。CDA数据分析师面向商业职场数据分析，分为三个等级，在由经管之家(原人大经济论坛)主办认证考试，通过考试者可以获得CDA数据分析师认证证书，此证书代表数据分析师人才技能水平，为企业事业单位选拔和聘用专业人才的参考依据。
CDA数据分析师职业成长路线
一阶段：业务数据分析师（数据专员、数据运营）
理论基础：概率论、统计学理论基础
软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSS、R、Python、SAS等（可选）
分析方法要求：
掌握数据的基本预处理方法，数据分析法（描述性统计分析、推断性统计分析、线性回归分析、logistic回归、降维分析、时间序列等）
市场调研（数据报告）
精益化管理
业务分析能力：
熟知业务，能够根据问题业务指标提取公司数据库中相关数据，进行整理、清洗、处理，通过相应数据分析方法结合软件平台应用完成对数据的分析和报告。
结果展示能力：
能够形成逻辑清晰的报告，传递分析结果，对实际业务提出建议和策略。
第二阶段：建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）
理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）
软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSS Modeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）
分析方法要求：
除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：
可以将业务目标转化为数据分析目标
熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设
针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息
通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析
结果展现能力：
报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。
第三阶段：大数据分析师（大数据工程师、算法工程师）
理论基础：统计学、概率论、数据库、数据挖掘、Java基础、Linux基础
软件要求：SQL、Hadoop、HDFS、MapReduce、Mahout、Hive、Spark（必要）&RHadoop、Hbase、Zookeeper、Pig等（可选）
分析方法要求：
熟练掌握Hadoop集群搭建
熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景
熟练运用Mahout、Spark提供的进行大数据挖掘算法，包括聚类（Kmeans算法、Canopy算法）、分类（贝叶斯算法、随机森林算法）、主题推荐（基于物品的推荐、基于用户的推荐）等算法的原理和使用范围
业务分析能力：
熟悉Hadoop+Hive+Spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路
掌握Hadoop+Hive+Spark+Tableau平台上Spark MLlib，SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善
结果展现能力：
报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及较终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提高大数据分析的商业价值
第四阶段：数据科学家
理论基础：统计学、大数据、数据挖掘、机器学习和商业智能
软件要求：Excel、SQL（必要）&R、Python、SAS、SPSS、Hadoop等
分析方法要求：
除掌握数据分析和数据挖掘的方法之外，还需了解计算机编程技术、机器学习、人工智能、大数据分析架构以及业务分析方法，包括战略分析、产品管理、风险管理、客户关系管理，项目管理，运营管理等结合具体行业的业务分析方法。
业务分析能力：
带领数据团队，能够将企业的数据资产进行有效整合和管理，建立内外部数据的连接
熟悉数据仓库的构论理论，可以指导ETL工程师业务工作
可以面向数据挖掘运用主题构造数据集市
在人和数据之间建立有机联系，面向用户数据创造不同特性的产品和系统
具有数据规划的能力
结果展现能力：
能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理
报告能对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持
北京CDA大数据分析集训营
课程简介
随着电子信息、物联网、互联网等产业的高速发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备与物联网设备已经渗入到现代生产生活的方方面面，每时每刻都产生着大量的数据，当今社会已经进入数据爆炸的时代。各领域中的相关数据不仅量大，而且种类繁多、变化速度快、价值密度低。这些日益凸显的大数据特征在掀起一场全新的思维、技术与商业变革，无论是产业界还是学术界都在持续加大在大数据技术和相关领域的投入。如今大数据技术已经与我们的生活紧密的连接在一起了，例如电商领域的推荐系统、政府疫情防控，都离不开大数据技术的加持。CDA大数据分析就业班课程是立足于市场需求，精心打磨的就业课程。本课程适宜有转行需求的同学学习，课程内容由浅到深，让大家逐步掌握大数据核心技术。
学习目标
1.熟练掌握Linux常用命令，能胜任基础大数据运维工作
2.熟练掌握SQL语法，熟悉MySQL数据库性能优化
3.掌握Java核心编程，具备大数据应用开发能力
4.掌握Hadoop/spark生态核心技术，可根据需求完成离线或实时大数据应用开发任务
5.掌握Python核心编程，完成数据预处理、可视化的代码编写
6.掌握数据挖掘核心技术，胜任数据挖掘工程师岗位
学习对象和基础
1.各行业数据分析、数据挖掘从业者
2.在校数学，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
课程案例，项目特训
Web网站日志分析案例
案例介绍
使用Flume来完成Apache服务器日志收集工作，并自动上传到指定的HDFS系统中存储，使用MapReduce将HDFS中进行数据清洗，使用Hive对清洗后的数据进行统计分析，使用Sqoop将Hive统计后的数据导出到关系型数据库MySQL，数据可视化技术呈现分析结果。
技能涉及
Hadoop是个可靠的、可伸缩的存储和分析平台，主从架构：1台NameNode，多台DataNode。在map阶段，通常执行输入格式解析、投影(选择相关的字段)和过滤(删除不感兴趣的记录)，reduce阶段，一个聚合或汇总的阶段。在这个阶段，map阶段的输出被聚合以产生期望的结果。
电子商务网站用户行为分析
案例介绍
数据导入mysql数据库，并用sqoop将其传入hive，在数据库中做数据清洗处理，进行用户地域分布的大数据分析，绘制用户分布画像，分析用户的刷单行为，进行地域、频次、时间特点进行分析。
技能涉及
建立会员偏好模型（可以使用数理统计和数据挖掘相应的算法），通过R与spark软件进行协同过滤、关联规则算法的实现，并比较不同，软件和算法的性能和准确性，进行效果评估。
高速公路收费站各站点每日收费额情况图...
案例介绍
将所有数据导入到mysql中，同时hive中，并编写spark程序，统计出每天的交易额，并输出到mysql中，hive中的数据，编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因。
技能涉及
1检查集群、节点、索引的健康情况2管理集群、节点，索引数据、元数据3执行CRUD，创建、读取、更新、删除以及查询4执行的查询操作，比如分页、排序、脚本、聚合等
电力大数据实战主界面
案例介绍
基于用户用电行为典型数据，分析用户用电行为轨迹，抽象用户用电特征，输出用户群体的聚类分析结果和典型行为特征。
技能涉及
电力工业统计基础知识，用电负荷特性指标，数据清洗、归一化处理、聚类程序开发、结果分析。
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