培訓(xùn):CDA數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析、AI 人工智能、金融數(shù)據(jù)分析
上海國富業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班,適合零基礎(chǔ)在職數(shù)據(jù)分析師,學(xué)生,待業(yè)、期待轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析工作人員,幫助學(xué)員掌握使用Excel進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法、使用Power BI進(jìn)行商業(yè)智能分析等,更多課程詳情請往下看。
人才缺口大
IT時(shí)代逐漸被DT時(shí)代取代,用理性數(shù)據(jù)分析代人工經(jīng)驗(yàn)分析成為主流,數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)僅為0.05,屬于高度稀缺。
入門相對簡單
數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù),不需要很強(qiáng)理工科背景,反而有市場銷售、金融、財(cái)務(wù)或零售業(yè)背景的人士,分析思路更加開闊。
行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)
幾乎所有的行業(yè)都會應(yīng)用到數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析師不僅僅可在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就業(yè),也可在銀行、零售、醫(yī)藥業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域服務(wù)。
職業(yè)壽命長
數(shù)據(jù)分析一旦掌握,可以在職場上收益長久,掌握這門新興技術(shù)都會大有用武之地,受外部業(yè)務(wù)
大學(xué)生、在職提升、轉(zhuǎn)行或待業(yè)人員
面授/網(wǎng)課、周一到周五8-17點(diǎn)開課
以大型商業(yè)軟件SAS為工具,通過豐富、實(shí)際的教學(xué)內(nèi)容,幫你為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師職位做好準(zhǔn)備。朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學(xué)、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問必答、出勤率和進(jìn)度監(jiān)督、作業(yè)與測試
學(xué)會基于統(tǒng)計(jì)學(xué)思想的商業(yè)分析技巧方法,掌握一門大型數(shù)據(jù)分析軟件SAS;
學(xué)會自行建模分析,獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析工作,增強(qiáng)業(yè)務(wù)與技術(shù)對接能力;
掌握使用Excel進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析,掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法;
掌握使用Power BI進(jìn)行商業(yè)智能分析,使用Mysql進(jìn)行數(shù)據(jù)庫增刪改查操作;
通過制作和觀察Tableau儀表盤提供商業(yè)洞察,開發(fā)自動(dòng)化交互式報(bào)表能力;
運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法構(gòu)建實(shí)戰(zhàn)模型分析方法,并同結(jié)合SPSS軟件實(shí)現(xiàn);
掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識,精通基礎(chǔ)分類、回歸、聚類方法并結(jié)合案例應(yīng)用;
可以獨(dú)立完成數(shù)據(jù)報(bào)告,可以熟悉掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場景;
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師(SAS方向)
視頻+面授,全日制班,共64課時(shí)
本課程為CDA LEVEL I 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證培訓(xùn)班-SAS專題,SAS作為世界知名大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,只要是大機(jī)構(gòu), 不論是、制藥、金融、保險(xiǎn)、市場部門、NGO還是政府部門,SAS的覆蓋率,都是完全不可被替代的。同時(shí)SAS系統(tǒng)具有使用靈活方便、功能齊全、編程能力強(qiáng)且簡單易學(xué)、數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析融為一體、擴(kuò)展性和適用性強(qiáng)及應(yīng)用面廣等優(yōu)點(diǎn),CDA數(shù)據(jù)分析師結(jié)合國內(nèi)外行業(yè)領(lǐng)先師資力量和企業(yè)一同精心設(shè)計(jì)了本課程,以大型商業(yè)軟件SAS為工具,通過豐富、實(shí)際的教學(xué)內(nèi)容,幫你為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師職位做好準(zhǔn)備。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師(3個(gè)月)
現(xiàn)場+遠(yuǎn)程,周末班,共192課時(shí)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師課程針對周末時(shí)間充裕、零基礎(chǔ)的??啤⒈究圃谛I?,以及在職&欲轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析人員提供3個(gè)月非脫產(chǎn)周末集訓(xùn),課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師LEVEL I標(biāo)準(zhǔn)大綱要求,包含業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和模型-數(shù)據(jù)獲取和SQL查詢–Power BI商業(yè)智能分析- 統(tǒng)計(jì)理論方法 – SPSS建模分析,一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進(jìn)行講解,還將從醫(yī)藥、保險(xiǎn)、電商、零售、房地產(chǎn)等行業(yè)需求出發(fā),使用實(shí)際案例手把手將數(shù)據(jù)分析技術(shù)傳授給學(xué)員,使所學(xué)更符合就業(yè)要求,達(dá)到企業(yè)實(shí)務(wù)標(biāo)準(zhǔn),快速在大數(shù)據(jù)時(shí)代找準(zhǔn)工作定位,快人一步成為企業(yè)搶手人才,掌握先機(jī)!
課程模塊 | 課程詳情 |
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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析概述—數(shù)據(jù)分析流程、方法、在企業(yè)管理中的應(yīng)用;數(shù)據(jù)加工方法;數(shù)據(jù)計(jì)算方法;數(shù)據(jù)透視分析方法;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化方法;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析案例-財(cái)務(wù)分析 |
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法 | 帕累托分析;案例應(yīng)用1-核心產(chǎn)品分析;分類分析-RFM模型;案例應(yīng)用2-用戶忠誠度模型;樹狀結(jié)構(gòu)分析;案例應(yīng)用3-汽車行業(yè)分析報(bào)告 |
數(shù)據(jù)庫概述與SQL查詢 | 數(shù)據(jù)庫概述與數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ);數(shù)據(jù)類型和約束條件;創(chuàng)建及使用數(shù)據(jù)庫;創(chuàng)建、修改及刪除表;插入、更新、刪除數(shù)據(jù);查詢數(shù)據(jù):單表查詢、集合函數(shù)查詢、連接查詢、子查詢、合并查詢、多表查詢;SQL運(yùn)算符和函數(shù);SQL綜合案例:電商數(shù)據(jù)多表查詢練習(xí) |
Power BI商業(yè)智能分析基礎(chǔ) | 商業(yè)智能分析概述;商業(yè)智能分析流程;指標(biāo)及指標(biāo)體系;商業(yè)智能可視化分析方法論;理解數(shù)據(jù)倉庫概念;數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)收集;數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)處理加工 |
Power BI搭建多維業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型 | 理解數(shù)據(jù)模型;數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建邏輯;理解維度與度量;掌握多條件下的透視規(guī)則;時(shí)間維度透視分析 |
Power BI商業(yè)智能實(shí)戰(zhàn)案例 | 案例分析流程:業(yè)務(wù)背景介紹-理解數(shù)據(jù)-制作分析儀;綜合案例1:零售銷售情況監(jiān)控儀;綜合案例2:餐飲指標(biāo)監(jiān)控儀;綜合案例3:電商流量分析儀;綜合案例4:快消行業(yè)銷售分析儀 |
數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part1 | 數(shù)據(jù)分析方法概述:數(shù)據(jù)分析過程、數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅(qū)動(dòng);概率論基礎(chǔ):隨機(jī)事件、概率、概率分布;描述性統(tǒng)計(jì)分析:集中程度、離散程度、偏度和峰度;常見分布族:正態(tài)分布和中心定理;多維隨機(jī)變量:聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù);數(shù)據(jù)簡化原理:似然函數(shù)和輔助函數(shù);參數(shù)估計(jì):點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì) |
數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part2 | 匹配樣本樣本量的確定;統(tǒng)計(jì)學(xué)二類錯(cuò)誤;T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)方法;分類變量的相關(guān)性分析;方差分析方法;一元線性回歸分析;多元線性回歸分析;作業(yè)練習(xí):運(yùn)用調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行資產(chǎn)價(jià)格預(yù)測 |
教學(xué)點(diǎn):1個(gè) 203
教學(xué)點(diǎn):1個(gè) 145
教學(xué)點(diǎn):1個(gè) 87
教學(xué)點(diǎn):1個(gè) 75
教學(xué)點(diǎn):1個(gè) 71
教學(xué)點(diǎn):1個(gè) 70