京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA Level Ⅱ:建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础之上深入掌握高级多元统计方法,并且拓展时间序列分析和主要数据挖掘的理论知识与业界运用;能够熟练使用SAS、R、Matlab和SPSS中至少一个专业统计软件实现相关算法;熟悉使用SQL访问企业级数据库;具有按照数据挖掘标准流程进行项目需求分析、数据验证、建模与模型评估的能力。
CDA Level Ⅱ培训课程安排
背景介绍
CDA Level Ⅰ为基础薄弱的学员提供了入行的机会,能够结合业务完成基本的数据分析并作出数据报告。但企业想要在竞争激烈的市场中胜出,决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示,75%的企业在面临拟定策略时,常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要通过什么样的方法,才能快速便捷的提供对决策有价值的信息,是现代企业所面临最迫切性的问题。因此,在CDA Level Ⅰ的基础上,CDA Level Ⅱ(建模分析师)即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。
在建模分析师中,数据挖掘(Data Mining)技术无疑是他们最强有力的核心竞争力。数据挖掘强调与现有信息系统的整合,以提供决策者做决策时所需的情报,或转化成经营智慧,以作为调整营运策略方针的辅助工具。以顾客关系管理(CRM)为例,数据挖掘是整个顾客关系管理的核心。其不但可以准确的定位目标市场,进行精准营销,还可以帮助业务人员了解客户深层需求,针对大量客户进行客制化,也就是所谓的一对一营销。本课程的目的就是要针对数据挖掘整套流程,根据CDA Level Ⅱ大纲标准,以金融、电信、电商和零售业为案例背景,结合SAS Enterprise Miner和SPSS Moderler深入讲授数据挖掘的主要算法。并将Python语言和SQL进行有效的结合,讲授如何在实际工作中搭建数据挖掘环境,制定分类数据挖掘的标准流程,让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。
CDA LEVEL Ⅱ课程安排
|
项目名称 |
CDA Level Ⅱ建模分析师系统培训 |
| 时间 |
北京:2015年10月15-11月1日 八天 上海:2015年11月19-12月6日 八天
|
| 地点 |
面授班:北京,人大经济论坛教室 面授班:上海,人民广场教室 远程班:在线同步直播 |
| 价格 |
面授:7400元
远程:5500元
|
| 优惠 |
1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠(学生证证明文件) 2. 同一单位三人及以上报名9折优惠,五人及以上8折优惠 3. CDA LEVEL Ⅰ等级资格证书持有者立省1000元 4. 同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。 点击查看LEVEL Ⅰ课程详情 以上优惠不可叠加! |
| 证书认证 |
1. 可申请报考《CDA LEVEL Ⅱ等级认证证书》(荐:含金量高)
2. 可申请工信部《数据分析师证书》(培训后即可得到) 以上双证皆自愿申请 |
| 现场班福利 |
全套视频资料,终身学习,在线答疑
午餐,咖啡茶歇,论坛币(1000个) |
学员对象:
1)各行业数据分析、数据挖掘从业者
2)金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员
3)政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员
4)数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员
5)对数据挖掘感兴趣的各界人员
学员基础要求:
1)掌握CDA LEVEL Ⅰ大纲要求,CDA LEVEL Ⅰ详情:http://bbs.pinggu.org/thread-3419416-1-1.html
2)报名赠送《SAS初级视频》+《R语言及数据挖掘视频》,提前观看视频做好预习工作。自行安装好SAS软件(带有EM模块),SPSS Modeler,MySQL及R软件。R软件的下载网址为"http://www.r-project.org/";MySQL的下载网址为"http://www.mysql.com/。
课程收益
(1)了解什么是顾客关系管理;(2)了解顾客关系管理系统的架构及其组成元素;(3)了解如何利用顾客关系管理系统来进行营销活动;(4)了解什么是数据挖掘(Data Mining);(5)掌握数据挖掘技术的功能分类;(6)掌握数据挖掘技术的绩效增益;(7)了解数据挖掘技术的产业标准;(8)掌握如何利用数据挖掘技术来筛选关键变量(Key Attribute);(9)掌握如何利用数据挖掘技术来进行交叉销售(Cross-Selling);(10)掌握如何利用数据挖掘技术来评估客户的信用风险(Credit Risk); (11)了解如何利用数据挖掘技术来分析顾客行为、产生商业智慧并发展营销策略。(12)掌握如何使用数据挖掘工具SAS EM/SPSS Modeler/Python来完成上述的各项工作。(13)掌握MySQL等主流数据库的使用。(14) 构建易实施的MySQL和Python数据挖掘环境。(15)掌握构建信用打分卡的流程和Python语言脚本。
CDA Level Ⅱ培训课程大纲
详细大纲
见:http://cda.pinggu.org/view/4532.html
讲师简介李御玺,教授,国立台湾大学资讯工程博士,铭传大学资讯工程学系教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华数据挖掘协会理事,云南财经大学信息学院客座教授,浙江大学城市学院客座教授,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 SPSS-China顾问,SAS-Taiwan顾问。在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。
服务过的客户包括:中国工商局、中信银行、台新银行、联邦银行、新光银行、 新竹国际商业银行(现已并入渣打银行)、第一银行、永丰银行、远东银行、美商大都会人寿、嘉义基督教医院、台湾微软、零售业如赫莲娜(Helena Rubinstein)化妆品公司、特立和乐(HOLA)公司、航空公司如东方航空公司、中华航空公司、汽车行业如福特(Ford)汽车公司;政府行业如国税局等。
常国珍,曾为德勤管理咨询高级数据挖掘咨询顾问,SAS官方培训资深讲师,2014年SAS软件大赛判卷人,曾以数据挖掘工程师身份就职于亚信科技(中国)有限公司市场部。具有八年的数据挖掘实战经验,主攻分类模型,涉及客户精准营销、信用评估、价值提升、欺诈侦测和流失预警等数据挖掘主题,尤其熟悉银行个人客户精准营销的建模工作。
资格认证:SAS全球认证“Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9 Regression and Modeling”、“Certified Advanced Programmer for SAS 9”。参与项目:1、某国有大型银行企业级模型试验室建设; 2、某国有大型银行企业级欺诈系统建设;3、某股份制大型银行信用卡部产品精准营销建模和行为信用评级模型优化工作; 4、某股份制大型银行零售业务部客户忠诚度提升项目。
CDA数据分析师LEVEL Ⅱ资格证书
(此证书为CDA协会颁发,人大经济论坛国内主办,全国统考,一年两次,此证书为CDA数据分析师唯一认证证书,可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。)
CDA考试安排:
1. 考试时间2015年6月28日
2. 考试内容:CDA LEVLE Ⅱ建模分析师大纲。
3. 报名费用:1500元/人。参加CDA系统培训学员费用为1000/人。
4. 其他:CDA考试一次不过可申请补考,补考费用为原价一半。证书3年审核一次。
5. 报考链接:http://cda.pinggu.org/cda_exam.html
国家工信部数据分析师证书
此证书参加CDA培训后随堂考试,通过即可获得,证书申请费用为400元。(可自愿申请)
报名流程
1.在线填写报名信息
2.给予反馈,确认报名信息
3.网上缴费
4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图
微博关注:@CDA数据分析师_人大经济论坛
QQ交流群:274123859
微信订阅:CDA数据分析师
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11