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成都CDA数据分析课程
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。
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。
数据趋势分析。趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
学什么？重点我们帮你圈
| 课程版块 | 课程内容 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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面试技巧一对一辅导 |
1V1面试技巧指导与简历修改 |
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每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，保证当日学习效果。除了作业，还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，考察学员对本阶段知识掌握程度。
在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常的答疑解惑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。
助教线上服务要求5分钟内有问必答，并能做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教一个班主任配置下，调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式，解决线上提问。
基于树的方法（Tree-Based Methods）。基于树的方法既可以用于回归也可以用于解决分类问题。这涉及到了将自变量进行空间分层或者分段成为几个简单的区域。因为用来将自变量分段的方法像一棵树的样子，这类方法也被称为决策树。不同的分段方法会生成不同的决策树模型，然后不同的决策树模型会被结合在一起做出一个预测。
支持向量机（support vector machines）。SVM是一种分类技术，在机器学习里算是监督学习模型的一种。简单来说，它就是一种找到最佳的区分两组数据的超平面，使得两组的间隙最大（Maximum margin）。
核心师资，鼎力带学
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
随着大数据时代的到来，数据分析成为了越来越重要的行业。成都这座发展迅速的城市也崛起了一批数据分析培训机构，其中有不少机构夸大宣传，却无法提供实用的知识和技能。因此，对于想要学习数据分析的人来说，选择正规的培训机构就显得尤为重要。
课程特色
- 序号列出
1. 项目实战：以实际项目为背景，让学生学以致用。
2. 数据库维护：让学生在学习数据分析的基础上，学会使用相关数据库进行数据的存储和维护。
3. 编程实践：鼓励学生学习Python程序设计语言，将数据分析的理论与实践相结合。
课程目标
- 序号列出
1. 掌握数据分析的基础知识和实践技能。
2. 学会使用相应的工具和软件进行数据分析。
3. 熟练掌握Python编程语言及其相关库和框架。
学习对象
- 序号列出
1. 有一定编程基础的人士，希望从事数据分析工作。
2. 已经从事数据分析行业，想提升自己的工作能力。
3. 对数据分析有浓厚兴趣的任何人。
课程内容
- 序号列出
1. 数据分析基础：统计学基础、常用的数据分析方法、数据可视化与报告撰写等。
2. 数据库技术：常见数据库的使用及管理。
3. 数据分析编程：Python编程语言及其相关库和框架，如Numpy、Pandas、Matplotlib等。
4. 实战项目：将所学知识应用到实际项目中。
学习时长
通常为2个月到6个月不等，具体根据不同课程安排进行。
收费范围
收费较为灵活，通常为数千元到万元不等，具体收费以到学校咨询为准。
学习收获
在学习这门课程后，学生将会对数据分析有一定的了解，并具备了学习和掌握更多数据分析的能力。学生将掌握Python编程语言，并能使用常见的数据分析工具和软件进行数据分析处理，为日后的职业发展提供一个良好的基础。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服，预约免费体验课。在学习数据分析的过程中，一定要选择有实力、信誉良好的培训机构，才能达到事半功倍的效果。
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