前言

“为什么要学习数据分析?如果你想到找一个拥有大量需求的职业,你需要为一些越来越常见以及廉价的东西提供稀缺且附带额外价值的服务。什么东西正变得越来越常见和飞速积累?数据。什么是为数据提供稀缺且附带额外价值的服务?分析。”

——by  Hal Varian   加州大学伯克利分校  Google 首席经济学家

数据分析行业现状

近年来,中国大数据产业发展越来越迅速,成为目前热门职业之一。2016年以来,国家政策持续推动大数据产业发展,越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策。

根据某知名职场社交平台发布的《中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。清华大学计算机系教授武永卫曾透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。

行业需求及薪资水平

在2019贵阳数博会上,国家信息中心、数联铭品(BBD)、提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室联合发布2019中国大数据发展指数。在2018年大数据发展指数城市排名中,成都排名全国第五,中西部第一。

以下为成都数据分析行业的人才需求量及薪资水平,图片源自某研究社:

数据说明:曲线越向上代表市场需求量越大,就业情况越好。该数据由各地招聘网站统计而来,仅供参考。

数据说明:根据从成都采集的数据分析师岗位显示,成都的数据分析师岗位目前的平均薪资为9600元,薪资情况也随工作经验年限呈直线上升趋势。

数据分析课程介绍

CDA数据分析师就业班课程体系由CDA数据分析研究院精心打造,紧跟市场前沿,带你从EXCEL数据处理、SQL 数据库语言入门,结合实践案例,系统学习概率统计知识、Python数据挖掘以及机器学习建模,并能够完成商业数据分析项目,达到企业用人标准。

数据分析课程大纲

01章Excel数据分析

01-01Excel数据处理技巧和高效方法

01-02Excel数据收集、整合、规范化

01-03Excel公式、函数、数组及数据分析

01-04Excel可视化数据分析(排序、筛选、透视表等)

01-05Excel图表化数据呈现

02章数据库管理

02-01数据库简介

02-02MySQL 增删改语句

02-03MySQL select查询语句

02-04MySQL综合案例

02-05SQLserver应用

02-06Oracle应用

03章Excel BI

03-01Power Query基本功能介绍

03-02Power Query进行数据导入

03-03Power Query横向合并与纵向合并数据

03-04Power Query M函数与数据预处理

03-05Power Pivot数据导入功能

03-06Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视

03-07Power Pivot创建层次结构及KPI

03-08Power Pivot综合应用案例:商机相关企业信息

03-09Power Map数据地图创建及应用方法

03-10Power View交互式仪表板创建方法

03-11案例:全国主要城市空气质量地图、餐饮业店铺销售状况仪表盘

04章Tableau数据可视化

04-01Tableau公司和产品介绍

04-02使用Tableau连接多源数据

04-03Tableau可视化界面介绍

04-04Tabelau数据分析P1:排序、筛选、计算字段、分层结构

04-05Tableau数据分析P2:集和参数、趋势线、预测区间

04-06初级图表:条形图、折线图、饼图、文字云、散点图、地图、树形图、气泡图、图表组合

04-07高级图表:子弹图、环形图、瀑布图、Bump Chart、Table Formatting

04-08使用Tableau制作仪表板与故事

04-09实战项目1:某公司销售数据可视化

04-10实战项目2:航班运营状况分析

05章Python编程

05-01python基础语法

05-02python基本数据类型

05-03python的运算符

05-04python字符串、列表、元组等

05-05python条件控制

05-06python循环语句

05-07python函数、类、模块

05-08python文件操作、异常处理

06章Python数据清洗

06-01Numpy的ndarray

06-02数组的索引和切片

06-03数组的运算

06-04常用的数组方法

06-05Series数据结构

06-06DataFrame数据结构

06-07汇总计算

06-08缺失值处理

06-09数据合并、重塑

06-10Groupby技术

06-11数据透视表和交叉表

07章Python数据可视化

07-01可视化基本概念和设计原则

07-02利用pandas进行数据可视化

07-03python可视化工具Matplotlib的安装和使用

07-04Matplotlib高阶绘图

07-05seaborn绘图

07-06pyecharts绘图

08章Python爬虫

08-01爬虫的基本原理

08-02HTML简介

08-03发送请求和网页抓取

08-04设置浏览器代理

08-05数据解析-Xpath

08-06BeautifulSoup简介

08-07数据解析-正则表达式

08-08动态渲染页面抓取

08-09新闻爬虫案例

08-10招聘爬虫案例

09章商业BI实战案例

09-01使用MySQL+Excel制作关键指标监控仪

09-02使用Excel+SQL制作销售情况分析仪案例:

09-03Step1:理解数据分析业务背景,确定分析目标

09-04Step2:使用Power Query连接Mysql进行数据导入和数据预处理

09-05Step3:使用Power Pivot创建多维数据分析环境

09-06Step4:使用Excel和Power View制作数据分析仪交互式可视化界面

09-07商业报告撰写

10章线性代数

10-01向量与线性空间

10-02线性变换与矩阵

10-03行列式与线性方程组

10-04欧式空间

10-05内积因子与算子

11章统计学

11-01数据准备

11-02描述统计

11-03假设检验

11-04一元线性回归

11-05多元回归

11-06一般logistic回归

11-07logistic回归与修正

11-08数据挖掘与logistic回归

12章python机器学习

12-01KNN

12-02Kmeans

12-03线性回归与logistic回归

12-04矩阵分解与降维方法(PCA)

12-05朴素贝叶斯

12-06决策树:分类树和回归树

12-07集成算法:随机森林、XGboost、Adaboost

12-08关联规则与序列模式

12-09支持向量机

12-10神经网络基础

13章大型案例

13-01案例一:评分卡

13-02案例二:电商零售

大数据就业班为5个月课程,前三个月为数据分析就业班大纲一致,后两个月课程大纲如下:
CDA大数据就业班(5个月)

14章   分布式集群架构

14-01大数据行业前沿应用与知识介绍

14-02 Linux入门基础

14-03 Hadoop入门介绍

14-04 Hadoop单机环境搭建

14-05 Hadoop伪分布式集群搭建

14-06 Hadoop完全分布式集群搭建

15章   分布式文件存储系统HDFS

15-01 HDFS简介

15-02 HDFS编程入门

15-03 HDFS读写文件

15-04 HDFS架构原理及常用指令

16章   ETL工具Sqoop基本原理和常用指令

16-01 Sqoop介绍

16-02 Sqoop原理

16-03 Sqoop部署

16-04关系型数据库导入Hadoop

16-05 Hadoop导入关系型数据库

16-06 Sqoop job应用

17章   大数据仓库知识应用

17-01 Hive架构原理和技术方向

17-02 HiveQL数据查询、函数(聚合函数、窗口函数、UDF)

17-03 Hbase表设计及数据查询

17-04商业应用案例—宽表设计与用户画像

17-05商业应用案例—网站流量分析与页面运营

18章   Spark架构原理和核心组件

18-01 Spark介绍

18-02 Spark数据结构及编程语言接口

18-03 Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法

19章   PySpark编程指南与Spark RDD相关操作

19-01 PySpark开发环境搭建

19-02 PySpark编程入门:Spark基本数据结构

19-03 PySpark编程入门:PySpark常用语句

19-04采用PySpark读取分布式数据库中数据

19-05 PySpark数据清洗案例

20章   Spark MLLib与机器学习算法实践

近期开课信息

近期开课

CDA数据分析就业班74期(3个月)

2019年10月27日开课/@北京&成都&重庆

CDA大数据就业班(5个月)

2019年10月27日开课/@北京&成都&重庆

授课时间

三个月每周一至周五,每天六课时

上午    9:30am-12:00am

下午    2:00pm-5:30pm

晚自习  6:30pm-8:30pm(两小时)

上课地点

成都校区:

成都市高新区天府二街368号绿地之窗2栋12层(地铁1号线世纪城站)

重庆校区:

重庆市南岸区三号线五公里轻轨站口学豪酒店三楼(重庆工商大学大门旁)

课程价格

CDA数据分析就业班(3个月)

面授学费:20800元/人

远程学费:15800元/人

CDA大数据就业班(5个月)

面授学费:29800元/人

远程学费:22800元/人

报名课程邀请码:F0014

提前一个月报名优惠1000元,可提供8+16期学费分期贷款

其他校区开课时间

CDA数据分析就业班:

2019年11月4日开课 /@上海面授

2019年11月10日开课 /@广州面授

2019年11月24日开课 /@北京面授

2019年12月1日开课 /@深圳面授

报名咨询

史老师:18080942131(同微信)

QQ:3400530559

Email:cda_chengdu@pinggu.org

周末班课程信息

业务数据分析师(3个月):

2019年11月9日开课/@成都&北京

Python数据分析师集训班(3个月):

2019年11月30日开课/@成都&北京

CDA数据分析师周末集训营(6个月):

2019年11月9日开课/@成都&北京

成都校区环境

成都校区坐落的写字楼里,会有全天二十四小时值班的保安为大家提供帮助和服务。我们为每一位学员配备门禁卡,人手一张出入方便。同时,我们的教室也都是采用的指纹锁,同样会为每一位学员录制指纹,方便大家灵活地安排自己的学习时间。教室内为学员配置了微波炉、冰箱等,方便学员的生活。为了大家的学习,我们竭尽所能创造最好的条件。

重庆校区环境

重庆校区位于重庆市南岸区,距三号线五公里轻轨站240米,交通便利。教室内为学员配置了基本的学习及生活物品,方便学员的生活。为了大家的学习,我们竭尽所能创造更好的条件。

CDA师资团队

数据分析专家团队为个人客户提供数据处理与挖掘业务,更可信赖。CDMC自2013年3月由经管之家(原人大经济论坛)发起,现在已有近4000名会员。我们会员中绝大多数是数据分析方面的专家和专业技术人员。经筹划,CDMC组织团队借助人大经济论坛的平台发起合伙人邀请组建了合伙人技术团队,集聚了各个行业数据分析方面的专家。

图为CDA数据分析就业班部分授课讲师

部分学员就业信息

CDA数据分析师就业班截至目前已累计在北京、上海、深圳、广州、成都、合肥、西安、郑州等地举办七十余期培训,培训学员数千名,就业率95%以上,平均薪资8500元+,在全国各地各大公司从事数据分析师的职务。

图为部分成都CDA就业班学员就业信息,因充分考虑学员隐私问题,仅提供部分信息,更详细就业情况欢迎到校区了解。

图为部分CDA学员就业企业

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CDA 课程咨询丨史老师

联系电话:18080942131

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