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
在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 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 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20