cda

数字化人才认证

您的位置:首页 > 课程列表 > CDA全栈数据科学集训营(京东项目实战)

CDA全栈数据科学集训营(京东项目实战)

CDA全栈数据科学集训营(京东项目实战)

难度系数:

课程系列:CDA全栈数据科学集训营(京东项目实战)

周期:

课程信息:

33800

  • WHAT 课程简介

    对于数据分析师来说,缺乏足够的项目经验无疑让个人履历显得平平无奇,泛乏可陈。在人才市场上,具有一线大厂项目经验的数据分析从业者,无疑可以让用人单位另眼相看,重金以待。
    为了让包括CDA俱乐部成员在内的数据分析从业者吸取一线互联网公司的项目经验,学习前沿的数据挖掘技术,CDA联合京东云数据科学团队联合推出《京东&CDA数据分析师实战训练营》。
    该部分课程均由京东数据科学家与CDA数据科学研究院专家团联合研发并授课,必修实战项目均来源于京东云团队参与的成功的数据挖掘项目,操作数据为京东真实的脱敏数据,学习过程逼近一线大厂项目。案例由浅入深进行讲解,从客户价值管理、商品管理、用户行为分析、销量预测等等,涵盖互联网公司常见的数据挖掘任务。
  • WHY 学习目标

    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

1电子表格工具应用(录播 4课时)

1-1Excel 工具应用

2数据分析概念(3课时)

2-1数据分析分类
2-2数据分析目的及意义
2-3数据分析方法与流程
2-4数据分析角色与职责

3数据结构(9课时)

3-1表格结构数据特征
3-2表格结构数据获取方法
3-3表格结构数据引用、查询与计算方法
3-4表结构数据特征
3-5表结构数据获取
3-6表结构数据加工与使用

4数据库应用(录播 4课时)

4-1数据库基本概念
4-2DDL 数据定义语言
4-3DML 数据操作语言
4-4查询
4-5函数

5数据库应用(12课时)

5-1 查询应用案例1 -- 电商多表查询案例
5-2 查询应用案例2 -- 零售进销存监控分析仪 的搭建

6描述性统计分析(录播 3 课时)

6-1统计学概述
6-2描述性统计图表
6-3集中趋势的描述
6-4离散程度的描述
6-5分布形态的描述
6-6相关分析

7商业智能分析工具应用(录播 4课时)

7-1Power BI 工具应用

8多维数据透视分析(12课时)

8-1多表透视分析逻辑
8-2多维数据模型
8-3透视分析方法
8-4多表透视分析应用案例 -- 服装连锁品牌商销售 分析仪的搭建

9财务指标分析(录播4课时)

9-1财务指标分析

10业务分析方法(12课时)

10-1数据驱动业务管理
10-2指标的应用
10-3业务场景指标
10-4指标的设计
10-5指标的设计 - 多场景指标设计、使用及分析案 例(绩效、运营、销售等)
10-6业务指标综合分析案例 - 互联网运营业务指标 综合分析案例

11业务分析应用(12课时)

11-1业务分析方法概述
11-2客户分析方法- 客户维度分析案例
11-3产品分析方法- 产品维度分析案例
11-4运营分析方法 - 互联网运营业务综合分析案例
11-5行为效果分析方法- 电商运营活动效果评估分 析案例
11-6业务模型应用- 销售业务漏斗模型实战案例
11-6业务分析方法综合应用- 互联网市场、运营综 合实战案例

12工具先导课(录播 10课时)【好学AI】

12-1Python基础和数据清洗

13数据采集与处理(6课时)【面授】

13-1数据采集方法
13-2市场调研与数据录入
13-3数据探索与可视化
13-4数据预处理

14数据模型管理(2课时)【面授】

14-1数据分类基本概念
14-2建模与数据仓库

15标签体系与用户画像(4课时)【面授】

15-1标签体系设计原理
15-2标签的加工方式
15-3用户画像

16统计分析(录播 20课时)【面授】

16-1数据分布
16-2抽样估计
16-3假设检验
16-4方差分析
16-5一元线性回归分析

17案例项目课(12课时)【面授】

17-1超市设计方案对销量影响的方差与列联检验比 较

18数据分析模型(录播 6课时)【面授】

18-1主成分分析
18-2因子分析
18-3多元线性回归分析

19案例项目课(12课时)【面授】

19-1金融客户行为的特征分解
19-2汽车销售数据综合回归预测

20数据分析模型(录播 6课时)【面授】

20-1分类分析
20-2时间序列
20-3聚类分析

21案例项目课(12课时)【面授】

21-1收益率的系列预测
21-2客户行为的市场细分

22数字化工作方法(6课时)【面授】

22-1业务探查与问题定位
22-2问题诊断
22-3业务策略优化和指导

23案例项目课(6课时)【面授】

23-1数字化工作方法

24先导课(录播 12课时)【好学AI】

24-1Python基础和数据清洗与可视化

25Python数据挖掘预科(12课时)【面授/直播】

25-1Python数据清洗与可视化案例

26数据挖掘概论(录播 6课时)【录播】

26-1数据挖掘概要
26-2数据挖掘方法论
26-3基础数据挖掘技术
26-4进阶数据挖掘技术

27高级数据处理与特征工程(6课时)【面授/直播】

27-1高级数据预处理
27-2特征工程概要
27-3特征建构
27-4特征选择
27-5特征转换
27-6特征学习

28机器学习算法及案例(录播 48课时)【面授/直播】

28-1朴素贝叶斯
28-2决策树(分类树及回归树)
28-3实战项目:保险行业案例
28-4神经网络与深度学习
28-5支持向量机
28-6实战项目:基于神经网络的汽车燃油率预测
28-7集成方法
28-8聚类分析
28-9实战项目:航空客户价值分析案例
28-10关联规则
28-11序列模式
28-12模型评估
28-13实战项目:推荐系统实战

29自然语言处理与文本分析(7课时)【录播】

29-1自然语言处理概要
29-2分词与词性标注
29-3文本挖掘概要
29-4关键词提取
29-5文本非结构数据转结构

30项目案例(录播 12课时)【面授/直播】

30-1实战项目:文本挖掘实战—电商标题关键词分 析

31机器学习实战(12课时)【面授/直播】

31-1自动机器学习
31-1类别不平衡问题
31-1半监督学习
31-1模型优化

32数字化决策方法与数据行业赋能商业案例

32-1基于消费者行为的资产模型的分析和应用
32-2零售营销资源投放策略分析
32-3用户关注度模型构建及运营
32-4基于用户搜索行为的商品推荐策略
32-5品牌触点分析与营销资源投放策略
32-6行业发展指数的构建与营销策略的配置
32-7金融反欺诈业务指标概述
32-8金融反欺诈预测系统的搭建
32-9探查与问题定位
32-10问题诊断方法
32-11策略优化和指导
32-12构建基于LBS的线下实体运营决策支持
32-13电商数据赋能线下实体行业的应用

33选修实战项目

33-1使用Python进行离网用户预警案例
33-2基于fbprophet算法的股价预测
33-3基于深度学习的舆情监控系统的搭建
33-4基于Xgboost的消费者购买意向预测
33-5数据科学岗位调研
33-6音乐推荐系统算法的搭建
33-7用电敏感客户分类
33-8基于用户搜索关键词的用户画像
33-9基于决策树的通讯客户满意度分析
33-10基于基站定位数据的商圈分析
33-11基于客户购买行为数据分析的的商业策略优 化
33-12医疗数据分析行业应用之糖尿病预测
33-13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

  • 李御玺

    国立台湾大学资讯工程博士 铭传大学大数据研究中心主任 中华数据挖掘协会理事,厦门大学数据挖掘中心顾问,中国人民大学数据挖掘中心顾问,IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顾问
  • 丁亚军

    南京上度咨询数据分析总监 经管之家论坛SAS、SPSS 版版主 CDA 数据分析研究院研究员和SAS、SPSS 软件讲师研究方向为“统计软件与数据分析”、“市场调查分析”、“数据挖掘咨询”,IBM SPSS-China/SAS-Taiwan 顾问
  • 柯家媛

    CDA 专职讲师,人大硕士,5年安防数据分析和处理经验,曾就职于跨境电商外企,负责CRM 处理, 擅长的技术包括Excel,Tableau,SQL,R。目前任职CDA 数据分析研究院SQL 讲师,负责数据库课程研发与授课。
  • 张志绮

    德勤高级咨询顾问/创业公司数据科学家 经验涉及快消、通信、互联网餐饮、银行等多个领域的咨询项目; 涉及短视频、电商、数据平台等多个领域的投资尽调项目; 涉及快消、品牌商领域的数据建模项目,如智能定价、精准推荐、选品等。 专精于企业业务数据分析、数据可视化、制定及实施商业智能业务解决方案。
  • 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