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数字化人才认证

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京东CDA数据分析师精英班

京东CDA数据分析师精英班

难度系数:

课程系列:LEVELI + Level Ⅱ

周期:

课程信息:

19800

相关等级报考推荐:
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元
  • WHAT 课程简介

    优秀的数据分析师熟练掌握数据平台运营的各项数据指标,熟知数据平台运营规律,以丰富的业务经验、敏锐的数据洞察力,娴熟地使用数据分析工具,快速为企业解决业务难题。
    如何0基础进阶数据分析岗位?这需要数据领域一流的专家一对一面授,循序渐进、系统科学地掌握数据分析岗位所需的数据分析工具、数据分析模型,亲授业务经验,手把手实操大厂项目。
    CDA数据科学研究院与京东智联云数据科学团队强强联合,推出《京东&CDA数据分析精英班》,并通过Excel分析、Power BI智能分析、Python数据挖掘等具体案例,深刻阐述从数据分析到高效决策的数字化业务思维,培养掌握CDA数据洞察力,熟知数字化转型过程中的企业运营数据指标、业务数据理论与模型的,同时对数据分析平台运作具有深度洞察的标准化全栈人才。
  • WHY 学习目标

    熟知数据分析实施流程和方法论
    掌握表格数据获取和加工的方法
    熟练掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python
    掌握数据分析体系
    掌握用户数据分析框架
    掌握EDIT模型在电商用户数据分析场景的使用
    掌握AIPL以及4A用户营销分析方法
    掌握商品数据分析框架
    掌握EDIT模型在商品数据分析场景的使用
    掌握销售分析、库存分析、市场分析、促销分析等常用分析诊断方法
    掌握商品数据分析常用数据挖掘模型
    掌握流量数据分析框架
    掌握流量分析的基本工具
    掌握流量异常检测方法和常用的流量分析模型
    掌握基于Power BI的动态数据可视化报告制作
  • WHO 学习对象和基础

    缺少一线互联网大厂数据分析与数字化决策的项目经验,希望个人履历能添光溢彩者
    希望了解一线互联网大厂在数据资产变现思路者
    简历无亮点缺乏竞争优势
    学习更多前沿项目思路的CDA老学员



课程案例,项目特训

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零售进销存监控分析仪的搭建 ...

案例介绍 项目描述:使用某零售连锁品牌商进销存相关数据,制作进销存分析仪,帮助决策者了解进销存的各维度问题,为加快进销存流转速度、实现利润最大化做出贡献。 项目获得 本案例帮助学生了解众多企业经营过程中都会涉及到的进、销、存三个业务环节的特点及关联关系,帮助同学们掌握商业智能分析在帮助决策者发现销售问题时的设计思路及分析、展现方法。
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服装连锁品牌商销售分析仪的搭建 ...

案例介绍 项目描述:使用某企业真实脱敏数据,理解业务流程及行为,选择业务分析角度,创建多维数据模型,制作多表环境下的商业智能仪表盘 项目获得 掌握业务数据建模方法,掌握业务为王的商业智能分析设计思路,掌握真实业务场景下的商业智能仪表盘制作流程,提高数据建模能力,提高数据敏感性及商业洞察力。
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金融反欺诈预测系统的搭建

案例介绍 项目描述:发放贷款给合适的客户是银行收入的一大来源,在条件允许的范围内,银行希望贷出去的钱越多越好,贷款多意味着对应的收入也多,但是如果把钱贷给了信用不好的人或者企业,就会面临贷款收不回来的情况。而评分卡项目就是在这种情况通过对已有数据的挖掘帮助金融机构判断来申请贷款的客户是否会安是归还贷款。 项目获得 系统掌握从特征构建到模型搭建的过程,识别客户信用状况,划分信用等级,减少客户违约风险。
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用户关注度模型构建及运营

案例介绍 项目描述:基于用户浏览过的属性词,统计各用户在各属性维度上各属性的权重分,分数越高代表用户越关注此属性。例如在剃须刀品类的供电形式上,有的人关注充电、有的人关注电池,在剃须刀品类的品牌商,有的人关注飞利浦,有的人关注博朗。基于此标签,落地推荐场景,匹配商品图片和用户的关注点标签,通过ABT实验确定标签准确程度和提升效果。 项目获得 构建用户在商品选品行为上的关注点,以此落地推荐场景,匹配商品图和关注点标签,提升转化效果。
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品牌触点分析与营销资源投放策略 ...

案例介绍 项目描述:分析品牌用户在电商站内各个触点的转化效率,找到机会与不足,为后续市场资源的投放做决策支持。比如通过了解其用户群的行为路径、转化场景及转化率,从而寻找结构性机会点,为配置广告投放资源做决策支持。 项目获得 品牌触点分析报告,以及定期更新的分析产品,品牌方持续跟踪和分析各个触点的转化表现,及时制定市场和营销资源的投放策略。
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行业发展指数的构建与营销策略的配置 ...

案例介绍 项目描述:商品平台的销售量足够大,足够能代表社会和行业的需求,通过对各品类销售的指数化加工,并形成趋势化,能够为企业和政府决定产品和市场营销策略的配置提供参考,例如雪纺连衣裙指数能代表该类材质的服饰流行趋势。 项目获得 基于品类和商品线索,结合销售、访问数据,构建行业的指数,为品牌、生产商配置生产、营销活动做决策支持。行业内的发展指数,为企业战略决策提供依据,例如通过抗病毒药的销售和访问数据构建的城市流感指数,通过服饰的销售,构建的款式指数、材质指数等。
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基于消费者行为的资产模型的分析和应用 ...

案例介绍 项目描述:后流量时代,用户价值逐步成为营销和运营的核心。为反映品类/品牌与消费者间交互的深度,助力电商平台或品牌商进行消费者资产洞察、流转分析及运营管理,构建从认知、吸引、行动到拥护的全生命周期的消费者资产模型,并以此对品类/品牌资产进行诊断、制定投放策略。 项目获得 消费者资产模型方法论、模型工程化落地、分析及运营策略。
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零售营销资源投放策略分析

案例介绍 项目描述:“场”作为零售三大要素之一,其与用户和商品的匹配程度直接影响到商业价值的输出。本案例着重探索核心场景的资源投放效率,寻找结构性机会点,进而优化投放策略,进一步扩展营销空间。 项目获得 场景分析方法论、数据工程。
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基于用户搜索行为的商品推荐策略 ...

案例介绍 项目描述:面向用户搜索场景,提取商品核心关注属性,探索商品头图推荐策略,以此优化后续运营动作。 项目获得 关注度模型方法论、AB测试方法论、数据工程
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基于fbprophet算法的股价预测

案例介绍 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型,这是因为现实中每个预测问题的背景知识,即使是同一类问题,影响这些预测值的因素与程度也往往不同。fbprophet充分的将业务背景知识和统计知识融合起来,它让我们可以用简单直观的参数进行高精度的时间序列预测,并且支持自定义季节和节假日的影响。 项目获得 本案例演示如何使用fbprophet算法对股票价格进行预测。

01数据分析基础

1-1电子表格工具应用
1-2数据分析概念
1-3数据结构
1-4数据库应用(My SQL)

02商业智能企业项目实战

2-1描述性统计分析
2-2商业智能分析工具应用
2-3多维数据透视分析(Power BI)
2-4业务数据分析
2-5业务分析方法

03Python编程基础

3-1基本操作
3-2基本数据类型与方法
3-3自定义函数
3-4流程控制语句
3-5面向对象编程
3-6文件读取与写入
3-7常用模块

04Python数据清洗基础

4-1NumPy基本数据结构: Ndarray
4-2DataFrame对象的索引、切片与过滤
4-3DataFrame对象的排序与汇总
4-4DataFrame简单处理缺失值方法

05Python可视化

5-1Python数据可视化包-Matplotlib介绍
5-2Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

06Python数据清洗与可视化案例操作

6-1训练实操1:欧洲人口普查数据清洗
6-2训练实操2:餐厅订单数据异常值处理
6-3训练实操3:Stockholm气温数据分析
6-4训练实操4:QQ聊天记录文本分析
6-5机器学习数学与统计基础

07机器学习算法

7-1机器学习入门介绍
7-2scikit-learn入门
7-3KNN-最近邻分类算法:原理、实现
7-4决策树算法:原理、实现、相关技术应用及实例
7-5随机森林算法:原理、实现及相关技术应用:以乳腺癌预测为例
7-6K-Means聚类算法:原理、实现及簇选择与矢量化应用
7-7关联规则算法:原理、实现
7-8线性回归
7-9逻辑回归
7-10SVM支持向量机
7-11朴素贝叶斯算法
7-10训练实操1:网络舆情文本挖掘实战
7-11训练实操2:深度学习技术与综合实战

08电商数据分析理论

8-1“人货场”理论基础
8-2用户数据分析指标体系与常用方法
8-3商品数据分析指标体系与常用方法
8-4流量数据分析指标体系与常用方法
8-5新媒体电商数据分析
8-6杜邦分析法搭建案例
8-7店铺诊断与复盘方法

09企业项目综合实战

9-1基于消费者行为的资产模型的分析和应用
9-2零售营销资源投放策略分析
9-3用户关注度模型构建及运营
9-4基于用户搜索行为的商品推荐策略
9-5品牌触点分析与营销资源投放策略
9-6行业发展指数的构建与营销策略的配置
9-7金融反欺诈业务指标概述
9-8金融反欺诈预测系统的搭建

10选修实战项目

10-1使用Python进行离网用户预警案例
10-2基于fbprophet算法的股价预测
10-3基于深度学习的舆情监控系统的搭建
10-4基于Xgboost的消费者购买意向预测
10-5数据科学岗位调研
10-6音乐推荐系统算法的搭建
10-7用电敏感客户分类
10-8基于用户搜索关键词的用户画像
10-9基于决策树的通讯客户满意度分析
10-10基于基站定位数据的商圈分析
10-11基于客户购买行为数据分析的的商业策略优化
10-12医疗数据分析行业应用之糖尿病预测
10-13房价预测案例

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 五分钟内有问必答

    助教线上服务要求5分钟内有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,以确保快速、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督

    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。除正常答疑外,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。
  • 作业与测试

    在远程授课期间,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,提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 张明

    京东智联云数据科学家 15年数据行业从业经验,曾从事过电信、航空、电商、能源、医药等多个行业的数字化体系建设,对企业数字化建设以及数据价值变现有深入的思考和研究。
  • 杨悦

    CDA数据科学研究院精英讲师 CDA认证等级考试命题委员会成员。拥有丰富的教学经验,多年爬虫工程师、算法工程师实战经验,目前担任CDA智学推荐系统研发负责人。擅长算法调参和模型优化。
  • 唐绍祖

    CDA数据科学研究院教学总监 长期处于CDA数据分析教学第一线,熟练使用Excel、Power BI、SPSS、Python等工具进行数据清洗和数据分析工作,专注MySQL数据库和Python课程的教学授课工作,对SPSS和SAS等数据分析工具有所研究。
  • 李奇

    奇意咨询创始人,微软Excel MVP(Excel最有价值专家),电子表格应用大会主席,经管之家资深签约讲师,拥有丰富的企业咨询服务及数据分析线上及线下培训经验, 曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队高级咨询顾问,主持过多个大型企业数据分析及管理咨询项目,助力多家企业提高业务决策力及数据生产力。线下、线上培训经验超800次、培训人数超30万人

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上,越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后,可获得CDA数据分析师中英文双证书,其中中文证书由教育部中国成人教育协会认可,英文证书由CDA INSTITUTE认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化,专业化,国际化的人才考核标准,共分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流,可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
  • CDA LEVEL I

    业务数据分析师

    面向零基础、业务领域(包括市场、营销、运营、产品、咨询、财务等),无需编程技术,能力要求:统计基础、SQL数据库、数据处理、常用建模分析。
  • CDA LEVEL II

    建模分析师

    面向数据挖掘、机器学习、建模分析相关技术与业务岗,助企业实现客户生命周期管理、风控、精准营销等业务目标。能力要求:数据挖掘理论与算法,数据处理技术,项目建模分析。
  • CDA LEVEL II

    大数据分析师

    面向从事大数据架构、分析、应用相关岗位,助企业搭建大数据平台并实现大数据分析应用。能力要求:Java、Python技术,Hadoop理论,数据(仓)库,机器学习算法,Mahout、Spark等工具应用。
  • CDA LEVEL III

    数据科学家

    面向有三年以上工作经验的资深数据岗,为企业培养具有综合实力的首席数据官。能力要求:计算机科学技术,大数据处理与架构设计,机器学习与深度学习,项目管理。

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件,在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 权威性AUTHORITY
    CDA数据分析师人才行业标准获得中成协的认可,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年修订更新,保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性,CDA证书已获得如中国银行、招商银行、中国烟草、IBM大数据大学,中国电信,国家电网,苏宁易购,德勤,猎聘,CDMS等企业机构的认可。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化,专业化,国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作,随报随考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA认证考试中心查询,证书确保唯一性与防伪性,持证人还可获得电子徽章,加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动,CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员,内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q1: 参加本次课程有什么要求吗?

    A:本次课程适合想进入电商职场,零基础人群。从电商数据分析基础知识到项目模型到案例实战。
  • Q2: 学完课程能达到什么水平?

    A: 1、有能力统筹解决电商选品问题,获客留存问题,优惠促销问题等等胜任电商数据分析师的岗位;2、真正解决电商背后的数据,用数据解读用户行为习惯,提高营销业务转化留存;3、有能力独自承担电商数据分析师的工作,组建电商数据分析师团队,助力电商企业发展。
  • Q3:本课程怎么答疑?

    A:本课程会配有专业的答疑助教团队,对于学员的问题,即时提供在线答疑。
  • Q4:学员会有实操的机会?

    A:这是本课程设计的核心,课程设计以京东电商真是数据及业务场景为案例,理论+实践的方式,带你实战典型的电商行业应用。

OK