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招生对象

想要丰富自己的计算机、图像识别、电子工程科研专业背景，深入发展自己兴趣点的学生

课程目标

从入门到精通

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学员评论

成都数据分析费用根据所报读的班级不同，价格从三千到一万不等，详情请咨询客服。人类的生活、工作和思维方式正因席卷而来的大数据信息风暴而发生前所未有的变革，这就意味着一场全新的、重大的商业变革、思维变革和管理变革正在悄然进行。在大数据时代，数据已成为重要的生产要素，渗透到各行各业。

成都CDA数据分析课程

课程简介

数据分析就业班所培训的技能，对口业务数据分析相关岗，学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑，在老师的项目实操下掌握业务分析流程，可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能，常用技能重点教学，针对就业夯实基础。

学习目标

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件；精通数据可视化，制作可视化分析报表；可独立撰写业务分析报告；SQL数据库应用基础；大型数据分析综合项目现场实战；掌握数据分析在各行业的应用场景；掌握业务数据分析模型与分析方法等。

数据分析常用方法

数据对比分析。数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

学什么？重点我们帮你圈

课程版块	课程内容
数据分析概述	数据分析分类；数据分析目的及意义；数据分析方法与流程；数据分析角色与职责；数据分析师职业道德与行为准则
业务分析方法与业务分析报告	表格结构数据特征；表格结构数据获取方法；表格结构数据引用、查询与计算方法；数据驱动型业务管理；指标的应用；财务指标的分析与应用；业务场景指标；指标的设计、使用及分析案例；业务指标综合分析案例；可视化分析方法
统计分析基础	统计学概述；数据的概括性度量；统计分布；参数估计；假设检验；相关分析
多维数据分析与可视化分析	表结构数据特征；表结构数据获取；表结构数据加工与使用；ETL及数据仓库应用；多表透视分析逻辑；多维数据模型；透视分析方法；多表透视分析应用案例；客户分析；产品分析；运营分析
SQL数据库应用基础	数据库基本概念；DDL数据定义语言；DML数据操作语言；单表查询；多表查询；函数
SQL大厂面试直通车	SQL大厂面试题突击训练；查询应用案例1 -- 电商多表查询案例；查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
大型数据分析综合项目现场实战	跨国企业完整数据分析实战案例；学生现场探索性实操；项目现场专家评审与1V1指导
Python编程基础	Python基础知识；Python标准数据类型；控制流语句；自定义函数
Python数据清洗与可视化	Numpy数组分析；Pandas数表分析；Pandas数据清洗与可视化；Python数据可视化包-Matplotlib介绍；Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
Python数据分析案例及Python统计分析	斯德哥尔摩气候可视化分析；餐饮订单数据清洗与分析；文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析；回归分析；模型的诊断与调优；用户行为显著影响因素分析案例；用户复购预测分析案例
数据分析师职业规划课	职业规划；职场沟通力；团队协作力培养
面试技巧一对一辅导	1V1面试技巧指导与简历修改

选择我们，值得信赖

01

定期直播串讲

对于重难点知识和同学普遍反应出来的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

02

全程跟班答疑

助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。

03

一对一督学

每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学习问题；针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。

04

继续学习

CDA数据分析师培训体系除了CDA LEVEL认证培训以外，还推出了CDA就业脱产培训，使跨行、跨专业的学生、待业人员能够进行全面的脱产集训，并在培训后解决学员就业问题。

数据分析师要掌握的技能

编程技能。不管我们如何将数据科学描绘成对知识、真相的极具魅力的追寻过程，正如我们所提到的，数据科学也会有一些杂乱。这只是一种保守的说法，和数据打交道具有超出想象的大量的不确定性和混乱，不幸的是，这些混乱经常早早地出现在我们尝试收集和准备数据的时候。这些过程是很多数据统计的课程从来没有为学生们准备的，教授直接拿出准备好的相当整洁漂亮的数据集，可以直接导入到数据分析工具内。而一旦学生们离开温暖的课堂时，他们将会立即意识到世界是不规则的，充满了混乱的，而数据（以及后续的分析过程）则是这个混乱世界的真实反映。

核心师资，鼎力带学