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GrowingIO &CDA 增長黑客就業班

GrowingIO &CDA 增長黑客就業班

GrowingIO &CDA 增長黑客就業班

難度系數:

課程系列：GrowingIO &CDA 增長黑客就業班

課程信息：
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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

    GrowingIO &CDA 增長黑客就業班：2020年以來，數字化轉型熱度指數級增長，熱情前所未有。數字經濟已經從零部件演變為基礎設施，衣食住行在內的各個產業都正在發生翻天覆地的變化。
    而數字化轉型并不僅僅意味著企業的變革，更是對人才能力要求的變革，包括產品、運營、投放、市場在內的越來越多崗位開始要求數據能力，不僅要求會看數據、分析數據，更重要的是，能夠用數據驅動業務增長的復合能力。
    除了業務崗位，企業對于數據分析師的要求也在逐步發生變化。不僅要求對數據分析工具的充分掌握，也更加關注分析師是否具備業務思維、是否能夠基于數據成果、為業務側帶來策略輸出與優化建議，帶來實際的增長結果。
    在此背景之下，GrowingIO結合經典的增長黑客理論體系，以及在創立GrowingIO幫助數字化在上千家企業的獨家方法論，推出了這門未來增長官認證課程。以實戰為導向，把數據增長的核心方法論和GrowingIO產品實操結合起來，交付體系化的用數據驅動增長的底層能力。

  • WHY 學習目標

    掌握數據增長理論模型
    掌握數據增長工具使用掌握
    掌握數據指標搭建與監測能力，并掌握如何基于數據進行解讀分析、決策優化
    掌握包括留存、轉化、獲客與裂變在內的核心增長黑客方法論

  • WHO 學習對象和基礎

    零基礎學生、轉行人士，低門檻無憂就業
    基礎薄弱數據類崗位從業者，系統提升專業技能
    產品、運營、營銷、財務等業務部門在職者，提升數字化工作效率
    研發、中臺、技術類部門在職者，數字化賦能支持業務發展
    企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者，把握數字化轉型方案及流程

1章預科學習

1-1Excel 預習視頻
1-2數據庫預習視頻
1-3Power BI 預習視頻
1-4Python 編程在線學習

2章數據分析概述

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
2-5數據分析師職業道德與行為準則

3章撰寫業務分析報告

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數據驅動型業務管理（數據埋點、數據治理、數據應用等）
3-5指標的應用 - 搭建營銷運營指標體系
3-6財務指標的分析與應用
3-7業務場景指標 - 多場景業務場景指標應用精講（運營、客戶、商品、活動等）
3-8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）
3-9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
3-10可視化分析方法
3-11業務分析方法應用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-12業務模型應用 - 價值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
3-13撰寫業務分析報告方法
3-14電商、互聯網、零售行業的數據分析場景介紹
3-15客戶分析 - 電商客戶維度綜合分析案例（用戶生命周期、用戶特征、用戶行為分析）
3-16產品分析 - 電商產品維度綜合分析案例（商品畫像、商品標簽、商品定位策略分析）
3-17運營分析 - 互聯網運營業務綜合分析案例（運營效果分析、電商漏斗模型分析應用）
3-18行為效果分析 - 電商運營活動效果評估分析案例（A/B測試、行為效果評估）
3-19市場分析 - 汽車行業市場分析案例（市場分析報告撰寫方法）
3-20業務分析綜合案例 - 互聯網市場、運營綜合實戰案例（業務模型綜合分析應用）

4章制作可視化分析報表

4-1表結構數據特征
4-2表結構數據獲取
4-3表結構數據加工與使用
4-4ETL及數據倉庫應用
4-5多表透視分析邏輯
4-6多維數據模型
4-7透視分析方法
4-8多表透視分析應用案例 -- 多維透視分析應用案例
4-9客戶分析-電商客戶運營分析儀表板（潛在客戶挖掘、電商運營效果監控、運營指標分析應用）
4-10產品分析-產品進銷存追蹤監控看板（進銷存業務流程分析與監控）
4-11運營分析-電商運營分析駕駛艙（電商獲客分析、營銷漏斗模型監控分析）
4-12市場分析-汽車市場銷售監控儀（市場動態監控看板制作方法）
4-13銷售分析-銷售進度管理監控分析儀（銷售漏斗模型分析應用、銷售結果預測分析模型）
4-14綜合實戰案例-電商綜合運營分析儀表板（流量、轉化、客單相關指標分析監控）

5章描述性統計分析

5-1統計學概述
5-2描述性統計圖表
5-3集中趨勢的描述
5-4離散程度的描述
5-5分布形態的描述
5-6相關分析
5-7統計分析面試題突擊訓練

6章SQL數據庫應用基礎

6-1數據庫基本概念
6-2DDL數據定義語言
6-3DML數據操作語言
6-4單表查詢
6-5多表查詢
6-6函數

7章SQL大廠面試直通車

7-1SQL大廠面試題突擊訓練
7-2查詢應用案例1 -- 電商多表查詢案例
7-3查詢應用案例2 -- 零售業多表查詢案例

8章大型數據分析綜合項目現場實戰

8-1電商數字化運營綜合實戰案例【結業項目】
8-2世界500強外企數字化營銷綜合實戰案例【結業項目】
8-3學生現場探索性實操
8-4項目現場專家評審與1V1指導

9章數據分析師職業規劃課

9-1職業規劃
9-2職場溝通力
9-3團隊協作力培養

10章面試技巧一對一輔導

10-11V1面試技巧指導與簡歷修改

11章Python編程基礎（選修）

11-1Python標準數據類型
11-2控制流語句
11-3自定義函數
11-4異常和錯誤
11-5面向對象編程
11-6Python連接數據庫操作

12章Python數據清洗與可視化（選修）

12-1Pandas數據處理
12-2Pandas數據表的合并與連接
12-3Pandas數據的累計與分組
12-4Python數據可視化包-Matplotlib介紹
12-5使用Python數據處理包Pandas做可視化
12-6Python數據可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制

13章Python數據分析綜合案例（選修）

13-1斯德哥爾摩氣候可視化分析
13-2餐飲訂單數據清洗與分析
13-3文本數據分析之QQ聊天信息可視化分析

14章Python面試直通車（選修）

14-1Python大廠面試題突擊訓練

15章技能拓展課（選修）

15-1快速入門HiveSQL查詢
15-2何為數據產品經理？
15-3Python爬蟲
15-4Python辦公自動化

16章指標體系搭建

16-11.理解商業模式沒你想的難
16-22.什么是指引業務發展的北極星指標？
16-33.用 OSM、UJM 搭建用戶指標體系
16-44.指標體系搭建案例實操
16-55.如何進行數據歸因
16-66.Growing lO 數據看板初識
16-77.Growing lO 業務看板搭建操作演示
16-88.場景演練搭建你的業務數據看板

17章用戶留存

17-11.認識用戶留存與兩個核心關鍵點
17-22.留存分析的基礎分析與進階分析
17-33.認識活躍用戶
17-44.運用留存價值矩陣提升活躍用戶留存
17-55.運用 HOOK 模型提升活躍用戶留存
17-66.新用戶如何定義
17-77.新用戶留存三部曲
17-88.用戶留存實戰案例拆解
17-99.Growing lO 留存功能基本操作演示
17-1010.Growing lO 留存功能的典型應用場景
17-1111.場景演練業務場景下的留存分析實操

18章用戶轉化

18-11.從完整價值路徑出發開展轉化分析
18-22.如何追蹤漏斗優化效果
18-33.流失用戶去了哪兒？
18-44.LIFT模型優化落地頁案例拆解
18-55.Growing lO 漏斗分析功能基本操作演示
18-66.場景演練 業務場景下的漏斗分析實操

19章獲客與裂變

19-11.渠道投放與分析的起點：用戶旅程
19-22.六大用戶接觸點的分析與度量
19-33.如何運用數據分析找到投放優化點
19-44.渠道投放效果評估與投放策略制定
19-55.小程序的推薦分享如何分析與提升
19-66.小程序的渠道獲客評估
19-77.Growing lO 獲客分析功能基本操作演示
19-88.場景演練:業務場景下的獲客分析實操

20章綜合實戰項目

20-1實戰項目：某美妝品牌數據指標體系搭建項目實戰
20-2實戰項目：某食品零售品牌留存分析項目實戰
20-3實戰項目：某酒店品牌轉化分析項目實戰
20-4實戰項目：某在線教育品牌渠道獲客分析項目實戰

21章畢業項目答辯

21-1實戰項目：某服裝零售品牌數據指標體系搭建項目實戰
21-2實戰項目：某零售百貨公司留存分析項目實戰
21-3實戰項目：某房產平臺轉化分析項目實戰
21-4實戰項目：某零售電商公司渠道獲客分析項目實戰

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

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

  • Q:上課形式是怎么樣的？

    A:根據疫情情況，CDA數據分析就業班采取面授與遠程直播授課的形式，足不出戶即可學習到優質課程。線上直播 + 錄播視頻 + 線上答疑，充分保障同學們的學習效果。

  • Q:學員課下如何與老師進行互動？

    A:CDA課程每期都會建立QQ群和微信群，工作日有老師和助教負責答疑，早九晚九；同時學員可以在討論區以帖子的形式向老師提問，老師會在工作日的48小時內回復。

  • Q:遠程班是錄播還是直播？

    A:遠程班采取直播平臺+ 線上答疑，同步現場班上課時間，錯過直播學員可以觀看視頻。

  • Q:如果學不會怎么辦？

    A:首先，我們有一次免費學習的機會，如果還是學不會，授課老師會和學生面談，發現問題所在，并讓老師給出學習建議，查缺補漏，可以再跟著免費學一期。目前咱們還沒有出現過這樣的情況，對于學員來講都是想盡快掌握技術能夠運用到工作中。

  • Q:培訓后負責就業嗎？

    A:我們課程設計就是以就業為導向。安排專職就業老師，從就業指導、面試模擬、畢業答辯會等全方面的就業服務和就業推薦。

  • Q:上課時間是怎么安排的？

    A:每天上課時間：9:30-12:00,13:30-17:00，晚自習時間：18:30-20:30，每周上課5天左右。

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