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首页系统课CDA数据分析周末就业班
CDA数据分析周末就业班
CDA数据分析周末就业班
  • 远程班 2023.10.28

相关等级报考推荐

  1. Level I
    ¥ 1200
  2. Level II
    ¥ 1700
  3. Level III
    ¥ 2000

课程简介

CDA数据分析周末就业班:降低入行门槛,文科商科背景也能学
业务数据分析相关岗位是数据科学岗位中对专业背景、学历背景要求最低的岗位,但是入职后工作经验越长,薪资待遇提高越快的岗位。数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在导师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能。
常用技能重点教学,针对就业夯实基础
为了快速学习业务数据分析相关岗位所要求的技能,除了优质的师资团队,CDA还提供优质的学员服务,包括班主任和助教答疑服务,为学员快速扫除知识障碍,提升学习效率提供保障。
培养职场数据素养,直通企业就业
对数据科学岗位认知程度比较浅的学员,可在CDA职业规划团队老师的帮助下选择适合学员职业发展路线。

学习目标

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件
熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等
精通数据可视化,制作可视化分析报表
可以独立撰写业务分析报告
SQL数据库应用基础
大型数据分析综合项目现场实战
掌握数据分析在各行业的应用场景
掌握业务数据分析模型与分析方法

学习对象和基础

零基础学生、转行人士,低门槛无忧就业
基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能
产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化工作效率
研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展
企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程

1预科学习(工具篇)

1-1Excel 预习视频
1-2数据库预习视频
1-3Power BI 预习视频
1-4Linux基础视频(需在 Hive 课程之前看完)
1-5基础数学预习视频 ( 选看 )

2预科学习(业务篇)

2-1业务前台人员数据思维训练营

3业务数据分析 (Excel)

3-1表格结构数据的特征、获取方法
3-2表格结构数据引用、查询与计算方法
3-3数据驱动型业务管理(数据埋点、数据治理、数据应用等)
3-4指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
3-5财务指标的分析与应用
3-6业务场景指标 - 多场景业务场景指标应用精讲(运营、客户、商品、活动等)
3-7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)
3-8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
3-9可视化分析方法
3-10业务分析方法应用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-11业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM 模型
3-12撰写业务分析报告方法
3-13电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
3-14客户分析 - 电商客户维度综合分析案例(用户生命周期、用户特征、用户行为分析)
3-15产品分析 - 电商产品维度综合分析案例(商品画像、商品标签、商品定位策略分析)
3-16运营分析 - 互联网运营业务综合分析案例(运营效果分析、电商漏斗模型分析应用)
3-17市场分析 - 汽车行业市场分析案例(市场分析报告撰写方法)
3-18银行综合分析案例 - 银行综合业务分析报告

4统计基础与数据预处理(Excel)

4-1分析的基本概念
4-2描述性统计与数据预处理
4-3统计分布

5多维数据分析与可视化分析(Power BI)

5-1表结构数据的特征与获取
5-2表结构数据加工与使用
5-3多表透视分析逻辑
5-4透视分析方法
5-5多维数据模型
5-6多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
5-7客户分析 - 电商客户运营分析仪表板(潜在客户挖掘、电商运营效果监控、运营指标分析应用)
5-8产品分析 - 产品进销存追踪监控看板(进销存业务流程分析与监控)
5-9运营分析 - 电商运营分析驾驶舱(电商获客分析、营销漏斗模型监控分析)
5-10销售分析 - 服装行业销售情况分析(销售情况监控看板制作方法)
5-11财务分析 - 地产企业盈利分析(企业利润结构构成及盈利能力分析看板)
5-12综合实战案例 - 电商综合运营分析仪表板(流量、转化、客单相关指标分析监控)

6推断性统计

6-1参数估计
6-2假设检验
6-3AB test
6-4使用带检验的 AB test 分析运营方案

7SQL 数据库(MySQL)

7-1数据库基本概念
7-2DDL 数据定义语言(创建、选用、删除数据/表)
7-3DML 数据操作语言(添加、修改、删除数据)
7-4单表查询
7-5查询结果排序、限制查询结果数量
7-6多表查询
7-7函数
7-8SQL 大厂面试题突击训练
7-9查询应用案例 1 -- 电商多表查询案例
7-10查询应用案例 2 -- 零售业多表查询案例

8数据管理与数据治理简介

8-1企业决策的四个层次:战略、管理、运营、操作
8-2企业数据分析能力的演进
8-3企业运营和操作数据应用
8-4数据管理基础知识与 DMBOK 知识体系
8-5企业数据能力建设
8-6数据治理实操框架

9企业架构与数据架构基础

9-1数据架构的基本概念
9-2数据模型介绍
9-3数据建模基础
9-4数据建模方法
9-5数据建模规范化
9-6数据建模案例

10Hive SQL

10-1Linux 系统(复习)
10-2Linux 常用命令和文件系统(复习)
10-3分布式存储与计算(Hadoop)
10-4系统的安装与部署
10-5Hive 架构原理
10-6Hive 数据类型
10-7HiveQL 与应用

11大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL)

11-1跨国企业完整数据分析实战案例
11-2学生探索性实操
11-3制作分析报告
11-4项目现场专家评审与 1 V 1 指导

12Python 编程基础

12-1Python 与 Anaconda 简介
12-2Python 标准数据类型
12-3基本语法规则
12-4控制流语句
12-5自定义函数

13Python 数据清洗与可视化

13-1Numpy 数组分析
13-2Pandas 数表分析
13-3Pandas 数据清洗与可视化
13-4Python 数据可视化包-Matplotlib 介绍
13-5Python 数据可视化包- Seaborn 介绍与图形绘制
13-6Python BI 包-Pyecharts 介绍与图形绘制
13-7分析案例:斯德哥尔摩气候可视化分析
13-8分析案例:餐饮订单数据清洗与分析
13-9分析案例:文本数据分析之 QQ 聊天信息可视化分析

14Python+SQL 及 Python 自动化

14-1SQL 数据接入
14-2Python 连接 SQL
14-3Python 办公自动化
14-4实现自动风控报表

15ETL 数据接入与数仓

15-1ETL 基本概念与常用工具
15-2Kettle 核心概念与配置
15-3Kettle 转换
15-4Kettle 作业
15-5ETL 连接数仓
15-6ETL 实战项目

16数据分析师职业规划课

16-1职业规划
16-2职场沟通力
16-3团队协作力培养

17面试技巧一对一辅导

17-11 V 1 面试技巧指导与简历修改

18技能选修

18-1互联网数字化运营
18-2何为数据产品经理
18-3Python 爬虫
18-4人工智能(深度学习)实战之图像识别
18-5Tableau 多维可视化分析
18-6SPSS 统计分析