京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
A+的“+号”亦为“十字”,从IT到DT再到未来的智能时代,人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的专业深度,但往往会一条路走到头,在其他领域没有竞争力。 而“T”字型人才是指同时具备专业深度和知识面的广度。这样的人才既能在自己的领域做到极致,也能解决其他领域的问题,但是缺乏的是创新思维和能力。“十”字型人才就是同时具有某个专业领域的深度,跨界行业的知识宽度,以及拔尖的创新力度。
「A+」,是一种追求确定性极致的精神。
「A+」,是极致的同时更具备复合型能力。
「A+」,是让艰辛的过程更具价值更加舒适。

「A+」学位第一期产品:CDA A PLUS-数据分析师

第一点:能不能利用碎片时间,充实自己?
A+:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】,第一期开课时间是2018年2月24日-7月22日,历时五个月、21周,每周都会更新学习内容。我们只需要你在规定时间完成规定的项目,在这个时间段内如何分配你的时间,由你决定。但为了保证学习效果,我们强烈建议你多挤出一些时间,保证每周10个小时学习本课程。
第二点:学什么内容,可以学有所用?
A+:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】由CDA数据分析师人才教育品牌联合美库尔、GrowingIO及数据界具备多年成熟项目经验的大牛名师联合打造的新型在线学习产品。旨在打造DT时代“十字型”数据精英。本课程在【垂直的专业深度】上遵循经典的“CDA Level”标准大纲,从数据库到统计概率到数据分析与挖掘垂直深入,扎实专业技能功底。让分析师能深化专业技能,突破技术瓶颈。在【横向知识宽度】上加入行业跨界知识与来自零售电商、互联网、金融等领域的应用场景模块,如“客户关系管理”、“增长黑客”、“风险控制”等,引入更多的业务场景和案例,使你能够通过实战项目,学即能用。在【向上创新力度】上突破传统思维的局限,加入批判性思维、概率决策思维、博弈思维、系统思维等“决策黑客”内容,让你在掌握技能的同时能够跨过技能的局限,决策管理,创新落地。
第三点:有没有办法,事半功倍?
A+:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】在提供优质课程内容同时,在每一模块课程后提供数据和实战项目,并提供在线练习功能和项目指导服务,助教、导师对你的课程进行代码审阅、项目审核,在老师指导下完成实战项目,增加项目经验。为每一位立志于在数据科学领域有所建树的学员提供完美、贴心的在线学习解决方案。
第四点:怎么养成习惯,坚持学习?
A+:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】第一期课程时长为5个月,要求大家在五个月内完成毕业项目,获取毕业证书。在五个月内,每周都会有作业,班主任会全程跟踪每位学员的学习状态,定期督促学员跟上课程进度,绝大部分学生都能够在5个月内完成课程。针对不能如期毕业的学员,我们将课程有效期延长为一年,如在一年内完成毕业项目也可获得毕业证书,顺利毕业的学员可以永久观看课程视频。如在一年内没有完成毕业项目,将取消课程学习权限。
第五点:能不能花最少的钱,学到这么好的内容?
A+:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】第一期开放200个名额,每个名额都可以享受相关的优惠政策(即获取¥98元预定券可抵扣学费500元)。此外,我为支持热爱学习的困难生,并激发他们的学习动力,面向在读学生群体(硕士及以下学位)推出了一个神秘计划(具体计划周五公布)。此外,为了push大家顺利完成学业,首次设立了奖学金计划,总奖金10000元,成绩=阶段性考试成绩60%+期末考试成绩40%;成绩第一名获得5000元奖学金,第二名3000元,第三名2000元。
第六点:能不能结识一帮好友,丰富学习模式?
A+:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】是基于edu.cda.cn在线教育平台学习,为了打破「学习孤岛」,此平台可以边听课边在线做笔记,可以在线提问,话题交流,可以组成学习小组交流沟通。学员可加入班级学习小组,将能力较强的学员设为组长,在长达5个月的共同学习中,相互督促共同完成实战项目。在学员掌握一定技能后,A+助教团队会协助小组参加数据分析竞赛,丰富学习模式。

如果你是学生,想不想用一个学期,学点有用的?
如果你是在职,想不想用半年时间,学点加薪的?
扫码加群,与老师直接沟通:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16