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CDA全棧數據科學集訓營（京東項目實戰）

CDA全棧數據科學集訓營（京東項目實戰）

難度系數:

課程系列：CDA全棧數據科學集訓營（京東項目實戰）

課程信息：
立即報名 咨詢老師 免費試學
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課程介紹 大綱案例 服務升級 主講老師 認證標準 課程問答

  • WHAT 課程簡介

    CDA全棧數據科學集訓營（京東項目實戰）：對于數據分析師來說，缺乏足夠的項目經驗無疑讓個人履歷顯得平平無奇，泛乏可陳。在人才市場上，具有一線大廠項目經驗的數據分析從業者，無疑可以讓用人單位另眼相看，重金以待。
    為了讓包括CDA俱樂部成員在內的數據分析從業者吸取一線互聯網公司的項目經驗，學習前沿的數據挖掘技術，CDA聯合京東云數據科學團隊聯合推出《京東&CDA數據分析師實戰訓練營》。
    該部分課程均由京東數據科學家與CDA數據科學研究院專家團聯合研發并授課，必修實戰項目均來源于京東云團隊參與的成功的數據挖掘項目，操作數據為京東真實的脫敏數據，學習過程逼近一線大廠項目。案例由淺入深進行講解，從客戶價值管理、商品管理、用戶行為分析、銷量預測等等，涵蓋互聯網公司常見的數據挖掘任務。

  • WHY 學習目標

    掌握數據分析體系
    掌握用戶數據分析框架
    掌握EDIT模型在電商用戶數據分析場景的使用
    掌握AIPL以及4A用戶營銷分析方法
    掌握商品數據分析框架
    掌握EDIT模型在商品數據分析場景的使用
    掌握銷售分析、庫存分析、市場分析、促銷分析等常用分析診斷方法
    掌握商品數據分析常用數據挖掘模型
    掌握流量數據分析框架
    掌握流量分析的基本工具
    掌握流量異常檢測方法和常用的流量分析模型
    掌握基于Power BI的動態數據可視化報告制作

  • WHO 學習對象和基礎

    缺少一線互聯網大廠數據分析與數字化決策的項目經驗，希望個人履歷能添光溢彩者
    希望了解一線互聯網大廠在數據資產變現思路者
    簡歷無亮點缺乏競爭優勢
    學習更多前沿項目思路的CDA老學員

1章電子表格工具應用（錄播 4課時）

1-1Excel 工具應用

2章數據分析概念（3課時）

2-1數據分析分類
2-2數據分析目的及意義
2-3數據分析方法與流程
2-4數據分析角色與職責

3章數據結構（9課時）

3-1表格結構數據特征
3-2表格結構數據獲取方法
3-3表格結構數據引用、查詢與計算方法
3-4表結構數據特征
3-5表結構數據獲取
3-6表結構數據加工與使用

4章數據庫應用（錄播 4課時）

4-1數據庫基本概念
4-2DDL 數據定義語言
4-3DML 數據操作語言
4-4查詢
4-5函數

5章數據庫應用（12課時）

5-1? 查詢應用案例1 -- 電商多表查詢案例
5-2? 查詢應用案例2 -- 零售進銷存監控分析儀 的搭建

6章描述性統計分析（錄播 3 課時）

6-1統計學概述
6-2描述性統計圖表
6-3集中趨勢的描述
6-4離散程度的描述
6-5分布形態的描述
6-6相關分析

7章商業智能分析工具應用（錄播 4課時）

7-1Power BI 工具應用

8章多維數據透視分析（12課時）

8-1多表透視分析邏輯
8-2多維數據模型
8-3透視分析方法
8-4多表透視分析應用案例 -- 服裝連鎖品牌商銷售 分析儀的搭建

9章財務指標分析（錄播4課時）

9-1財務指標分析

10章業務分析方法（12課時）

10-1數據驅動業務管理
10-2指標的應用
10-3業務場景指標
10-4指標的設計
10-5指標的設計 - 多場景指標設計、使用及分析案 例（績效、運營、銷售等）
10-6業務指標綜合分析案例 - 互聯網運營業務指標 綜合分析案例

11章業務分析應用（12課時）

11-1業務分析方法概述
11-2客戶分析方法- 客戶維度分析案例
11-3產品分析方法- 產品維度分析案例
11-4運營分析方法 - 互聯網運營業務綜合分析案例
11-5行為效果分析方法- 電商運營活動效果評估分 析案例
11-6業務模型應用- 銷售業務漏斗模型實戰案例
11-6業務分析方法綜合應用- 互聯網市場、運營綜 合實戰案例

12章工具先導課（錄播 10課時）【好學AI】

12-1Python基礎和數據清洗

13章數據采集與處理（6課時）【面授】

13-1數據采集方法
13-2市場調研與數據錄入
13-3數據探索與可視化
13-4數據預處理

14章數據模型管理（2課時）【面授】

14-1數據分類基本概念
14-2建模與數據倉庫

15章標簽體系與用戶畫像（4課時）【面授】

15-1標簽體系設計原理
15-2標簽的加工方式
15-3用戶畫像

16章統計分析（錄播 20課時）【面授】

16-1數據分布
16-2抽樣估計
16-3假設檢驗
16-4方差分析
16-5一元線性回歸分析

17章案例項目課（12課時）【面授】

17-1超市設計方案對銷量影響的方差與列聯檢驗比 較

18章數據分析模型（錄播 6課時）【面授】

18-1主成分分析
18-2因子分析
18-3多元線性回歸分析

19章案例項目課（12課時）【面授】

19-1金融客戶行為的特征分解
19-2汽車銷售數據綜合回歸預測

20章數據分析模型（錄播 6課時）【面授】

20-1分類分析
20-2時間序列
20-3聚類分析

21章案例項目課（12課時）【面授】

21-1收益率的系列預測
21-2客戶行為的市場細分

22章數字化工作方法（6課時）【面授】

22-1業務探查與問題定位
22-2問題診斷
22-3業務策略優化和指導

23章案例項目課（6課時）【面授】

23-1數字化工作方法

24章先導課（錄播 12課時）【好學AI】

24-1Python基礎和數據清洗與可視化

25章Python數據挖掘預科（12課時）【面授/直播】

25-1Python數據清洗與可視化案例

26章數據挖掘概論（錄播 6課時）【錄播】

26-1數據挖掘概要
26-2數據挖掘方法論
26-3基礎數據挖掘技術
26-4進階數據挖掘技術

27章高級數據處理與特征工程（6課時）【面授/直播】

27-1高級數據預處理
27-2特征工程概要
27-3特征建構
27-4特征選擇
27-5特征轉換
27-6特征學習

28章機器學習算法及案例（錄播 48課時）【面授/直播】

28-1樸素貝葉斯
28-2決策樹（分類樹及回歸樹）
28-3實戰項目：保險行業案例
28-4神經網絡與深度學習
28-5支持向量機
28-6實戰項目：基于神經網絡的汽車燃油率預測
28-7集成方法
28-8聚類分析
28-9實戰項目：航空客戶價值分析案例
28-10關聯規則
28-11序列模式
28-12模型評估
28-13實戰項目：推薦系統實戰

29章自然語言處理與文本分析（7課時）【錄播】

29-1自然語言處理概要
29-2分詞與詞性標注
29-3文本挖掘概要
29-4關鍵詞提取
29-5文本非結構數據轉結構

30章項目案例（錄播 12課時）【面授/直播】

30-1實戰項目：文本挖掘實戰—電商標題關鍵詞分 析

31章機器學習實戰（12課時）【面授/直播】

31-1自動機器學習
31-1類別不平衡問題
31-1半監督學習
31-1模型優化

32章數字化決策方法與數據行業賦能商業案例

32-1基于消費者行為的資產模型的分析和應用
32-2零售營銷資源投放策略分析
32-3用戶關注度模型構建及運營
32-4基于用戶搜索行為的商品推薦策略
32-5品牌觸點分析與營銷資源投放策略
32-6行業發展指數的構建與營銷策略的配置
32-7金融反欺詐業務指標概述
32-8金融反欺詐預測系統的搭建
32-9探查與問題定位
32-10問題診斷方法
32-11策略優化和指導
32-12構建基于LBS的線下實體運營決策支持
32-13電商數據賦能線下實體行業的應用

33章選修實戰項目

33-1使用Python進行離網用戶預警案例
33-2基于fbprophet算法的股價預測
33-3基于深度學習的輿情監控系統的搭建
33-4基于Xgboost的消費者購買意向預測
33-5數據科學崗位調研
33-6音樂推薦系統算法的搭建
33-7用電敏感客戶分類
33-8基于用戶搜索關鍵詞的用戶畫像
33-9基于決策樹的通訊客戶滿意度分析
33-10基于基站定位數據的商圈分析
33-11基于客戶購買行為數據分析的的商業策略優 化
33-12醫療數據分析行業應用之糖尿病預測
33-13房價預測案例

硬核服務

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調整為課程持續期間答疑，包括中途休息時間；同時，每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調整為“朝九晚九”，全面覆蓋同學晚自習時間。

  • 一對一督學

    每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導，詢問同學學習狀態、解決學員學習問題；同時，針對每個模塊測試結果后10%的學員進行額外輔導，以確保學員能夠跟上學習進度。

  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學普遍反應的問題，助教將進行每周1-2次的晚自習串講，串講時常為2小時左右，且相關內容需要重新制作、有別于課程內容，幫助同學攻克重難點知識。

  • 有問必答

    助教線上服務要求有問必答，并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下，調整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式，以確?？焖?、高質量的解決線上提問。

  • 出勤率和進度監督

    在課程持續期間，助教還需實時統計學員出勤情況，監督課堂紀律，跟進學習進度。除正常答疑外，服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引，從而營造積極學習氛圍。

  • 作業與測試

    在遠程授課期間，每個課程會安排相關課后作業，確保同學課下能夠進行適當練習，提升同學實時參與感、保證當日學習效果。除了作業，服務團隊還會組織學員進行階段性測試，以考試性質為主，主要考察學員對本階段知識掌握程度。

來自業界的數據領袖團隊

  • 李御璽

    國立臺灣大學資訊工程博士 銘傳大學大數據研究中心主任 中華數據挖掘協會理事，廈門大學數據挖掘中心顧問，中國人民大學數據挖掘中心顧問，IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顧問

  • 丁亞軍老師

    南京上度咨詢數據分析總監 經管之家論壇SAS、SPSS 版版主 CDA 數據分析研究院研究員和SAS、SPSS 軟件講師研究方向為“統計軟件與數據分析”、“市場調查分析”、“數據挖掘咨詢”，IBM SPSS-China/SAS-Taiwan 顧問

  • 柯家媛

    CDA 專職講師，人大碩士，5年安防數據分析和處理經驗，曾就職于跨境電商外企，負責CRM 處理, 擅長的技術包括Excel，Tableau，SQL，R。目前任職CDA 數據分析研究院SQL 講師，負責數據庫課程研發與授課。

  • 張志綺

    德勤高級咨詢顧問/創業公司數據科學家 經驗涉及快消、通信、互聯網餐飲、銀行等多個領域的咨詢項目； 涉及短視頻、電商、數據平臺等多個領域的投資盡調項目； 涉及快消、品牌商領域的數據建模項目，如智能定價、精準推薦、選品等。 專精于企業業務數據分析、數據可視化、制定及實施商業智能業務解決方案。

  • 李奇

    奇意咨詢創始人，微軟Excel MVP（Excel最有價值專家），電子表格應用大會主席，經管之家資深簽約講師，擁有豐富的企業咨詢服務及數據分析線上及線下培訓經驗， 曾任IBM銷售管理團隊數據分析項目組長及德勤數據分析團隊高級咨詢顧問，主持過多個大型企業數據分析及管理咨詢項目，助力多家企業提高業務決策力及數據生產力。線下、線上培訓經驗超800次、培訓人數超30萬人

幾乎所有行業

都稀缺獨當一面的CDA數據分析師?人才

在招聘市場上，越來越多的企業要求持CDA數據分析師?證書

GROWN

開啟數據科學家成長之路

考核通過后，可獲得CDA數據分析師中英文雙證書，其中中文證書由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制，英文證書由CDA INSTITUTE 認證。
“CDA數據分析師認證”是一套科學化，專業化，國際化的人才考核標準，共分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三個等級，涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等，涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資等。該標準符合當今全球數據科學技術潮流，可以為各行業企業和機構提供數據人才參照標準。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

    面向范圍

    • 零基礎就業轉行者、應屆畢業生
    • 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者
    • 企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者

    崗位去向

    商業（業務）分析師初級數據分析師
    （數據）產品運營（數字）市場營銷
    數據專員...

    考試大綱

    考試報名

  • CDA LEVEL II

    企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能

    面向范圍

    • 產品、運營、營銷等業務部門與研發、中臺、技術類部門數據分析相關崗位在職者
    • 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人

    崗位去向

    數據分析師（數據）產品運營經理
    （數字）營銷經理風控建模分析師
    量化策略分析師數據治理（質量）...

    考試大綱

    考試報名

  • CDA LEVEL III

    企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術

    面向范圍

    • 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者
    • 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等

    崗位去向

    高級數據分析師機器學習工程師
    算法工程師數據科學家
    首席數據官...

    考試大綱

    考試報名

EXAM

CDA認證報考開放化

CDA認證LEVELⅠ 對于考生的學歷、專業、技能等沒有限制性報考條件，在與全球計算機化考試服務商Pearson VUE達成深度合作后LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數據分析師標準由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制，國際范圍內的數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定并于每年更新，逐步推動數據人才標準的行業共識。
  • 專業性speciality
    CDA認證是根據數據科學專業崗位設立的科學化，專業化，國際化的人才考核標準?？荚嚺c國際知名考試服務機構Pearson VUE合作，隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格，更具含金量。
  • 權益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份，可在CDA認證考試中心查詢，證書確保唯一性與防偽性，持證人還可獲得電子徽章，加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次，保證持證人的實力與權益。

RIGHTS

CDA持證人的權益

  • 會員資格

    吸納為CDA Institute、CDA數據分析師俱樂部會員，活動中具有優先報名參與權

  • 職業發展

    可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業峰會等各項活動，CDA持證人享受特權位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數據分析教學、研發等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學院1個月黃金會員，內含國外前沿數據科學學習等海量資源

  • 免費資源

    經管之家論壇學習資源、優秀文獻資料免費下載權

  • Q1: 參加本次課程有什么要求嗎？

    A：本次課程適合想進入電商職場，零基礎人群。從電商數據分析基礎知識到項目模型到案例實戰。

  • Q2: 學完課程能達到什么水平？

    A: 1、有能力統籌解決電商選品問題，獲客留存問題，優惠促銷問題等等勝任電商數據分析師的崗位；2、真正解決電商背后的數據，用數據解讀用戶行為習慣，提高營銷業務轉化留存；3、有能力獨自承擔電商數據分析師的工作，組建電商數據分析師團隊，助力電商企業發展。

  • Q3：本課程怎么答疑？

    A：本課程會配有專業的答疑助教團隊，對于學員的問題，即時提供在線答疑。

  • Q4：學員會有實操的機會？

    A：這是本課程設計的核心，課程設計以京東電商真是數據及業務場景為案例，理論+實踐的方式，帶你實戰典型的電商行業應用。

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