请询价
适合对象：对大数据挖掘培训,大数据分析培训,大数据培训等有兴趣学习的学员
开设课程校区：上地十街,高粱桥斜街59号,厂洼街校区
课程亮点：
朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试
学习目标：
熟练掌握数据库、Python等数据分析软件；
学会机器学习、深度学习；
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，例如箱线图、动态图等；
掌握人工智能在各行业的应用场景；
可以独立完成数据项目；
可以独立完成数据报告撰写；
学会团队协作，分工完成大型项目。
课程内容：
01章Mysql数据库应用
01-01数据库概述及基本操作
01-02单表查询
01-03多表查询、子查询
01-04常用函数
01-05MySQL进阶练习
01-06电商案例
02章Excel业务数据分析
02-01Excel基础技能
02-02案例综合-人力考勤应用
02-03数据的分类汇总
02-04图表可视化
02-05图表应用案例一-零售分析仪
02-06图表应用案例二-财务分析
02-07分析方法
03章商业智能分析
03-01数据仓库概述及基本操作
03-02数据建模及汇总规则
03-03零售行业分析案例
03-04电商行业客户行为分析案例
03-05餐饮行业销售情况监控案例
03-06电商行业流量分析案例
03-07进销存分析案例
03-08汽车市场数据分析案例
03-09拓展业务分析案例
04章机器学习数学基础
04-01微积分
04-02线性代数
04-03描述性统计方法
04-04抽样估计
04-05假设检验
04-06列联分析
04-07相关分析
04-08回归分析
05章python编程
05-01python入门与安装
05-02python语法入门
05-03基本数据类型
05-04控制语句
05-05错误与异常
05-06常用内置函数
05-07函数创建与使用
05-08python高级特性
05-09python模块
05-10python IO操作
05-11日期与时间
05-12类和面向对象
05-13python连接数据库
06章Python数据清洗
06-01Numpy基础
06-02Pandas入门
06-03Pandas基本数据处理方法
06-04Pandas聚合与分组
06-05Python数据清洗高级操作及案例实战
07章Python数据可视化
07-01Python数据可视化入门
07-02MLlib(RDD-BaseAPI)机器学习
07-03MatPlotlib绘图高级参数
07-04高级绘图工具seaborn、pyecharts
08章Python统计分析
08-01数据分析及统计信息
08-02一元线性回归
08-03多元线性回归
08-04一般logistic回归
08-05logistic回归与修正
09章Python机器学习入门
09-01机器学习入门
09-02KNN
09-03模型评估方法（一）
09-04模型优化方法（一）
09-05Kmeans
09-06模型评估方法（二）
09-07DBSCAN
09-08决策树
09-09模型评估方法（三）
09-10案例实战：决策树在保险行业的应用
10章Python机器学习夯实基础
10-01线性回归
10-02模型优化方法（二）
10-03逻辑回归
10-04朴素贝叶斯
10-05模型优化方法（三）
10-06关联规则
10-07协同过滤
10-08案例实战：基于协同过滤的商品个性化推荐
11章Python机器学习成竹在胸
11-01集成算法之随机森林
11-02集成算法之AdaBoost
11-03数据处理和特征工程
11-04SVM
11-05神经网络
11-06XGBoost
11-07实战案例：基于XGboost的航空预测
12章数据分析项目报告撰写
12-01报告的预备工作
12-02报告的逻辑框架及结构
12-03常用分析模型及适用场景
12-04项目基本情况分析
12-05项目分析方法与过程
12-06具体报告撰写
13章算法综合案例一：评分卡
13-01案例背景介绍
13-02建模准备
13-03数据清洗及变量粗筛
13-04模型训练
13-05模型评估
13-06模型部署与更新
14章算法综合案例二：电商零售
14-01项目总体概览以及计划
14-02方法实现与结果
14-03营销活动设计以及结果评价
15章非关系型数据库MongoDB
15-01MongoDB简介
15-02MongoDB的常用操作
15-03MongoDB的使用
15-04python操作MongoDB
16章深度学习基础：复杂网络分析
16-01图论
16-02复杂网络的拓扑结构性质
16-03更多类型的网络
16-04复杂网络的演化
16-05复杂网络的功能
16-06案例：北京市快速轨道交通的有效性
16-07案例：社交网络数据分析
17章深度学习框架TensorFlow
17-01开发环境搭建
17-02TensorFlow基本数据结构
17-03TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题
17-04TensorFlow实现代码结构和开发步骤——分类问题
18章深度学习基础算法理论及实践
18-01AI概述和TensorFlow基础
18-02神经网络结构
18-03卷积神经网络
18-04RNN和LSTM
18-05手写数字识别的突破——卷积神经网络TensorFlow实现
19章深度学习高阶算法理论及实践
19-01判别网络
19-02生成网络
19-03对抗网络和增强学习
20章人工智能实战
20-01文本分析项目
20-02文本数据预处理
20-03文本分析应用与python语言实现
20-04图像识别项目
20-05深度学习与图像识别及经典数据集
20-06图像识别的突破——卷积神经网络
20-07使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别
20-08使用自己的数据集训练卷积神经网络
20-09语音识别项目
20-10语音技术分析
20-11本地语音识别
20-12网络语音识别
20-13对抗网络项目
20-14GAN原型讲解
20-15DCGAN
20-16DiscoDAN
20-17半监督学习
数据分析师核心优势
CDA数据分析师系统培训立足于数据分析领域教育事业，覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的技能，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续快速发展。
数据分析师机构简介
经管之家于2003年成立与中国人民大学经济学院，致力于推动经济的进步，传播优秀教育资源，目前已经发展成为国内大型的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站，也是国内*活跃和具影响力的经管类网络社区。
经管之家运营团队：北京国富如荷网络科技有限公司，成立于2006年6月，公司以经管之家为运营平台，经营业务包括培训业务、数据处理和分析服务和教辅产品等。经管之家"数据分析培训中心" 自2007年成立以来，致力于开展统计软件、数据分析和数据挖掘的培训与咨询服务，目前已有专家、讲师团队100多位，拥有自主版权的视频课程60多门，每年开设现场培训班100余场，建立了完备的数据分析培训课程体系，每年培训学员3000多人。服务过的企业包括中国电子商务中心、招商银行、中国人民银行、中国邮政储蓄、中国联通、中国汽车技术研究中心、南京梅钢等机构。
发展至今，经管之家"数据分析培训中心"已经成为具有影响力和知名度的数据分析培训机构，我们一直努力做到：将数据分析变成一门常识，让统计软件成为学术研究的好伙伴，企业经营的好军师。
数据分析师学校优势
CDA优势如何？
2013年，经管之家创立"CDA数据分析师"品牌，致力于为社会各界数据分析爱好者提供*优质、*科学、*系统的数据分析教育。截止2015年已成功举办40期系统培训，培训学员达3千余名； 中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB），已举办30期线下免费沙龙活动，累积会员2千余名；中国数据分析师行业峰会（CDA Summit），一年两次，参会人数达2千余名，在大数据领域影响力超前。"CDA数据分析师"队伍在业界不断壮大，对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。
优势一：师资与课程研发
CDA数据分析师系统培训，由经管之家根据CDA认证标准而设立的一套针对数据分析师技能的全面系统培训。培训师资目前来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师，名师荟萃，代表了国内数据分析培训的专业水平，可以更好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力，保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求。CDA数据分析师培训注重结合实际，把具技术含量、具价值理念的课程传授给学员。课程还注重启发式教学，让学员在动手解决问题中去学习。
CDA数据分析师课程的大纲和内容，既由经管之家、CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE(CDA协以及大数据、数据挖掘领域专家潜心开发和反复研究，又经过科学的调研确定，并且将不断地随着数据分析的市场需求和数据分析技术的发展而调整，课程内容始终关注市场、关注前沿。课程内容的设计更注重阶梯化、体系化的原则，每一个学员，不论学习和工作的背景如何，都能在该课程体系中很快找到适合自己的课程，并不断学习提高。
优势二：继续学习
所有CDA学员除了学习现场课程之外，还会得到全程视频录像及辅助学习视频课程（包括统计软件、数据挖掘、大数据等内容），此系列视频课程可以进行后期巩固学习和进修学习，可扎实现学技能、拓展课余知识、升华技术层级。CDA数据分析师培训体系除了CDA LEVEL认证培训以外，还推出了CDA就业脱产培训，使跨行、跨专业的学生、待业人员能够进行全面的脱产集训，并在培训后解决学员就业，拿到高薪工作。除此之外，CDA还为有基础的学员提供了更多元化更高级的行业专题培训，包括*前沿的PYTHON、SPARK等工具，电商、金融、游戏等各行业专题，以及量化投资、CRM营销、临床医学等细分领域。
优势三：在线学习
Pe******et（就学教育）为CDA数据分析师在线学习平台。视频可实现随时随地在线听课，10分钟一小节，可进行个性化、碎片化学习，更具针对性与便利性。CDA上课方式分为现场及远程两种方式，远程在线学习引进了*新设备与技术，与思科的合作解决了各地区学员的需求，实现了如同现场般的远程答疑及讨论氛围。
优势四：人才认证
参与CDA培训学员可以参加一年两次的"CDA数据分析师认证考试"，并获得专业证书与持证人特权。CDA认证考试目前有"LEVEL 1业务数据分析师"，"LEVEL 2建模分析师"，"LEVEL 2大数据分析师"，考试由经管之家主办，通过者获得经管之家CDA认证证书，并可到台湾申请由"中华资料采矿协会"颁发的"资料采矿分析师"证书，亦可获得由CDA协会认证的"CERTIFIED DATA ANALYST CERTIFICATION"。
优势五：CDA社群
经管之家有十二个社区，七百个版块，六百万会员。每日讨论的热点话题及资料以千计。学员在学后可以到"CDA数据分析师"版块进行交流、提问、下载资料等，形成数据分析专业聚集地，促进学员在圈子交流中高效发展。
除了在线平台，中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB）汇聚了数据分析领域的各界兴趣爱好者，截止2015年已举办30期线下沙龙活动，会员累计2千余名，有高级会员与普通会员。在俱乐部中各会员可以通过共享资源方式获得相应积分，以积分兑换其他优质资源，形成了自发式的交流互动。
中国数据分析师行业峰会、大数据生态纵览峰会（CDA SUMMIT）。一年两次的行业峰会，汇聚了国内*的专家学者，发布前沿思想与技术，参会人员上千名，盛世浩大，影响超前，为数据人才和大数据行业的发展起到了极大的推动作用。
发展历程：
"2006年
开展数据统计、计量实战，学术研究等相关培训视频和现场班
2007年
开展数据统计、数据分析相关培训班
2011年
随着大数据热潮的来临，依托累计上万类共享资料，多年沉淀师资团队，论坛召集多位专家，研发CDA数据分析师体系
2013年
CDA数据分析师品牌成立，提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证
2014年
CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第一届全国CDA数据分析师认证考试
2015年
第一届中国数据分析师行业峰会（CDAS）在9月11日成功举办，参会人数逾3000人
2016年
CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人，推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目
2017年
整合论坛与CDA数据分析师业内资源，形成数据分析领域生态圈，并进一步升级CDA企业内训体系，正式推出大数据实验室
2018年
北上广深等多个城市均有校区；拥有200多位专业师资；培养学员超过3万人，每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试
2019年
已举办九届数据分析师认证考试，得到业界广泛认可，学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世，引领DT时代新一波技术培训浪潮"
数据分析师师资力量
