京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
零基础学员,报名LEVEL Ⅰ和CDA数据分析员课程立减400元,
即100元可参加CDA数据分析员_远程班!
CDA系列课程最新安排
1.北京面授
2.远程直播
1.面授:900元
2.远程:500元
11.14
11.21
1.北京面授/远程
2.上海/深圳面授
1.面授:6900元
2.远程:4900元
10.15
11.19
1.北京面授/远程
2.上海面授/远程
1.面授:7400
2.远程:5500
1.面授:8800
2.远程:5800
课程
时间
方式
价格
报名
CDA数据分析员
11.7-8
在线报名
CDA LEVEL Ⅰ
在线报名
CDA LEVEL Ⅱ建模方向
在线报名
CDA LEVEL Ⅱ大数据方向
10.17
北京现场/远程
在线报名
CDA系列课程组合优惠
组合1: CDA分析员+LEVEL Ⅰ同时报名,减免400元。(即准1级学员可100元参加CDA分析员远程班)
组合2: LEVEL Ⅰ+LEVEL Ⅱ同时报名,享受8折优惠。
CDA数据分析员培训——不懂概率统计,也会数据分析!
CDA数据分析员为CDA课程体系中最为初级阶段的入门课程,针对非专业背景、非专业岗位(例如营销、财务、产品、销售等岗位)的零基础业务人员,以一个分析员而非分析师的标准,对数据分析的理念,整体框架,常用方法,报表撰写的一个系统性培训,主要达到让学员能够快速掌握数据分析常用技术,使用EXCEL、Tableau等易操作软件,高效运用到自己相关业务之中,形成规范的数据分析报告。
课程详情:http://cda.pinggu.org/view/11420.html
CDA LEVEL Ⅰ 是针对基础薄弱欲就业、转行从事数据分析岗位的初学者,也针对有础但不系统欲进一步完整提升技能的职场人员。课程内容主要是从理论-实操-建模-案例应用步步进阶,能让学员充分掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。培训后通过CDA考核认证,可获得CDA数据分析师LEVELⅠ资格证书,成为一名合格的”业务数据分析师“。
课程详情:http://cda.pinggu.org/view/2488.html
CDA LEVEL Ⅱ建模分析师系统培训——与大牛,仅此一步!
CDA Level Ⅰ为基础薄弱的学员提供了入行的机会, 能够结合业务完成基本的数据分析并作出数据报告。但企业想要在竞争激烈的市场中胜出,决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示,75%的企业在面临拟定策略时,常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要通过什么样的方法,才能快速便捷的提供对决策有价值的信息,是现代企业所面临最迫切性的问题。因此, 在CDA Level Ⅰ的基础上,CDA Level Ⅱ(建模分析师)与CDA Level Ⅱ(大数据分析师)即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。
CDA LEVEL Ⅱ建模分析师,指在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程,以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合,让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。
课程详情:http://cda.pinggu.org/view/4532.html
CDA LEVEL Ⅱ大数据分析师系统培训——工资要加剧,就学大数据!
CDA LEVEL Ⅱ大数据分析师,本课程以大数据分析为目标,从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起,系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境,详细演示hadoop三种模式的安装配置,以案例的形式,重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例,使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值,掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程,使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师,从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。
课程详情:http://cda.pinggu.org/view/3988.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21