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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）

课程信息：
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课程介绍 大纲案例 服务升级 主讲老师 认证标准 课程问答

  • WHAT 课程简介

    CDA全栈数据科学集训营（京东项目实战）：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章电子表格工具应用（录播 4课时）

1-1Excel 工具应用

2章数据分析概念（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章数据结构（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章数据库应用（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章数据库应用（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章描述性统计分析（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章商业智能分析工具应用（录播 4课时）

7-1Power BI 工具应用

8章多维数据透视分析（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章财务指标分析（录播4课时）

9-1财务指标分析

10章业务分析方法（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章业务分析应用（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章工具先导课（录播 10课时）【好学AI】

12-1Python基础和数据清洗

13章数据采集与处理（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章数据模型管理（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章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章统计分析（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章案例项目课（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章数据分析模型（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章案例项目课（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章数据分析模型（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章案例项目课（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章数字化工作方法（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章案例项目课（6课时）【面授】

23-1数字化工作方法

24章先导课（录播 12课时）【好学AI】

24-1Python基础和数据清洗与可视化

25章Python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章数据挖掘概论（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章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章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章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章项目案例（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章机器学习实战（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章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章选修实战项目

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。

  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答，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

  • 丁亚军老师

    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，其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，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

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业（业务）分析师初级数据分析师
    （数据）产品运营（数字）市场营销
    数据专员...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师（数据）产品运营经理
    （数字）营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理（质量）...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

    考试大纲

    考试报名

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

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新，逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 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。

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