京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330

CDAS2016中国数据分析师行业峰会圆桌会议环境,众多数据科学界的专家针对数据分析师行业的人才发展展开了交流和讨论。
专家们一致认为不管在国内还是在国外,数据科学家都是稀缺资源。而要成为数据科学家,首先要成为优秀的分析师。
IBM大数据大学首席数据科学家Saeed Aghabozorgi认为,数据科学家有多年数据分析的经验,可以回答管理者的问题,帮助管理者进行决策,提供决策依据报告;但数据分析师的工作相对简单,可以每日接触数据,如果有必要创立新的算法,也可以做算法方面的研发,“数据分析师可能是初级的数据科学家”。
不管是数据分析师还是数据科学家,对数据的深刻理解离不开对业务的深入认识。对此,CDA数据分析研究院院长常国珍介绍,CDA数据分析师在建立之初就比较偏重于业务,在逐步建立课程体系的过程当中,也注重引入企业案例课程,培养数据分析师的实战能力。
那么,如何从小白一步步进阶成为数据科学家呢?
纽约时报的一篇文章告诉我们,成为数据科学家真的是很简单的事情。在修完几门数据科学的课之后,一个做web开发的创业公司,就会因为你的新技能,高薪聘请你了。然后出任CEO,迎娶白富美。
首先,知己知彼,方能百战而不怠,数据科学家作为企业运营发展的贤内助和灵魂人物,他的技能构成是:
然后,我们深入企业,了解企业中心团队的人员构成:
20%:IT团队
Task:数据仓库和数据管理;仪表盘和业务指标;KPI设计级标准;特定的管理信息系统
30%:业务团队
Task:生成营销活动清单,确定规模;测试、控制和维护;营销活动部署;设计营销方案;联络策略
50%:分析团队
Task:数据探索与假设检验;制定损益标准;数据驱动业务分析;营销活动设计;建议、评估和优化。
企业分析人员的成长路径:
最后,看你骨骼惊奇,送你一套数据科学家的学习资源:
1. IBM大数据大学(BDU)该平台提供了一些免费的在线学习课程,同时也提供了解决真实数据应用问题的方案。如R,Python,OpenRefine。CDA数据分析师也和BDU达成深度合作,同时CDA系列的第一门课程:《数据挖掘导论》也已经在IBM大数据大学上面正式发布。可以通过传送门感受:https://bigdatauniversity.com.cn/courses/introduction-data-mining/
2. Coursera是最大的在线公开课平台之一,其中有很多都是和数据科学相关。
如:杜克大学的“精通Excel数据分析”;密歇根大学的“大家一起,从0开始学Python”; 约翰霍普金斯大学的R编程。ETC…大家可以自己去挖掘。
3. CDA数据分析师致力于传播优质的教学资源,官网公开SPSS,Python,R等公开视频资源可供免费观看:https://www.cda.cn/shipin.html 未来也会逐渐开放更多的免费资源供大家学习观看。
如果你是一个很有自律性的人类生物,你可以通过参加以上课程和更多开放的资源来get到数据科学相关技能。
当然,资源多有时候也是一种问题,面对如此眼花缭乱的课程和分类,我该如何选择?一个人学习遇到问题无法解决?我需要同行的伴侣一起学习进步?
CDA数据分析师Level I课程,带你从业务数据分析开始,稳扎稳打,带你有组织有纪律的走上你的数据科学家之路!
培训信息
北京海淀&远程(SAS EG):9月24~10月30(8天)
北京朝阳(SPSS):10月29~11月20(8天)
授课安排:现场班6900元,远程班4900元
(1) 授课方式:面授直播两种形式,中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
报名流程
1. 在线填写报名信息

2. 给予反馈,确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11