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CDA數據挖掘工程師周末就業班

CDA數據挖掘工程師周末就業班

難度系數:

課程信息：
相關等級報考推薦：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2500元
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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數據挖掘工程師周末就業班：CDA數據挖掘工程師就業班專門為希望轉崗到數據挖掘相關崗位學員開設，相關崗位包括數據挖掘工程師、機器學習工程師、算法工程師、商業策略數據分析師等。
    課程設計循序漸進，從基礎工具與理論知識入門，進階到統計分析方法和機器學習模型、文本挖掘模型，以實戰項目案例貫穿課程講解。
    其中包括：Python編程基礎、數據清洗、統計分析、數據處理與特征工程、Python機器學習、自然語言處理等課模塊。
    課程理論知識涵蓋CDA LEVEL II和CDA LEVEL III等級考試的所有考點，有利于對應等級考試的學員備考。

  • WHY 學習目標

    熟練掌握數據挖掘全流程的Python實操，包括數據清洗算法、特征工程、數據建模、數據可視化等
    熟練掌握Python數據挖掘算法與實踐，包括統計分析、統計模型、機器學習算法、深度學習算法、文本挖掘算法
    靈活使用數據挖掘算法解決各行業的業務問題，通過策略優化和精準預測來解決運營、產品、營銷方面的問題

  • WHO 學習對象和基礎

    有一定數學或統計、計算機基礎與數據分析業務經驗，希望脫產學習后轉崗到數據挖掘崗者
    希望提升數據挖掘技術的在職提升者
    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
    產品、運營、營銷、管理、咨詢相關崗位從業者，希望增加數據分析技能與思維
    參加CDA等級認證考試 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生



課程案例，項目特訓

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客戶行為的市場細分

案例介紹 客戶的市場細分主要是為市場營銷提供精準的推送服務，但前提是對客戶的充分描述，這就需要借助聚類技術，因此本案例我們主要介紹K均值聚類，其知識點包括聚類分析作用，聚類分析算法的迭代過程、如何利用細分的數據進行客戶分組和描述。
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金融客戶行為的特征分解

案例介紹 以金融客戶行為的特征為分析對象，使用主成分技術對數據進行降維，演示主成分在綜合數據分析中的使用，主要介紹“主成分+回歸”的數據分析模式。其中著重強調的知識點包括該算法與線性回歸間的區別、主成分壓縮的特點、算法的常見應用場景。
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信用評分卡案例

案例介紹 發放貸款給合適的客戶是銀行收入的一大來源，在條件允許的范圍內，銀行希望貸出去的錢越多越好，貸款多意味著對應的收入也多，但是如果把錢貸給了信用不好的人或者企業，就會面臨貸款收不回來的情況。而評分卡項目就是在這種情況通過對已有數據的挖掘幫助金融機構判斷來申請貸款的客戶是否會安是歸還貸款。

1章工具先導課

1-1Python基礎和數據清洗

2章數字化工作保障機制-數據治理

2-1數據治理驅動因素
2-2數據治理域
2-3數據管理域
2-4數據應用域
2-5如何開展數據治理

3章數字化工作方法

3-1EDIT數字化模型簡介
3-2業務探查（E）
3-3問題診斷（D）
3-4業務策略優化和指導（I）
3-5算法工具介紹（T）

4章數據采集方法

4-1數據采集方法
4-2數據模型管理

5章Python編程基礎

5-1Python標準數據類型
5-2控制流語句
5-3自定義函數
5-4異常和錯誤
5-5類與面向對象編程
5-6Python連接數據庫操作
5-7Python編程基礎習題串講與直播答疑

6章Python數據探索、數據處理與可視化

6-1Numpy數組基礎操作
6-2Pandas數據表的基本操作
6-3Pandas數據探索
6-4Pandas數據可視化
6-5Python數據可視化包-Matplotlib介紹
6-6Python數據可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制

7章Python探索分析綜合案例

7-1實戰項目1：斯德哥爾摩氣候可視化分析
7-2實戰項目2：餐飲訂單數據清洗與分析
7-3實戰項目3：文本數據分析之QQ聊天記錄可視化分析

8章Pythont統計分析與運籌學基礎

8-1先導課：微積分與線性代數
8-2抽樣方法
8-3統計量及抽樣分布
8-4參數估計與假設檢驗
8-5統計分析與Python實戰
8-6線性規劃與二次優化
8-7實戰項目1：關于飲料消費的統計分析
8-8實戰項目2：快遞公司的路線策略優化

9章數據分析模型、算法與商業應用

9-1數據分析方法論介紹
9-2方差分析
9-3回歸分析
9-4分類數據分析
9-5邏輯回歸
9-6實戰項目1：金融客戶行為特征分解與營銷策略優化
9-7實戰項目2：汽車行業銷售預測與經營戰略優化
9-8實戰項目3：基于廣義線性模型的汽車保險分類定價策略的優化
9-9數據降維
9-10時間序列分析
9-11實戰項目1：收益率的系列預測
9-12實戰項目2：基于時間序列的機場客流預測與運營策略優化

10章標簽體系與應用

10-1用戶標簽體系設計原理
10-2用戶標簽的制作方法
10-3標簽體系的用戶畫像應用
10-4實戰項目1：用戶行為在營銷活動的價值分析
10-5實戰項目2：自動預警指標推送功能框架的搭建
10-6實戰項目3：app靜默用戶觸動分析

11章數據挖掘概論

11-1數據挖掘概要
11-2數據挖掘方法論
11-3基礎數據挖掘技術
11-4進階數據挖掘技術

12章高級數據處理與特征工程

12-1高級數據預處理
12-2特征工程概要
12-3特征建構
12-4特征選擇
12-5特征轉換
12-6特征學習

13章機器學習算法與應用（一）

13-1KNN-最近鄰分類算法：原理、實現
13-2決策樹（分類樹及回歸樹）
13-3聚類分析
13-4實戰項目1：基于決策樹的保險精準營銷行業案例

14章機器學習算法與應用（二）

14-1樸素貝葉斯
14-2神經網絡與深度學習
14-3支持向量機
14-4集成方法
14-5實戰項目1：航空客戶價值分析綜合案例
14-6實戰項目2：基于集成算法的乳腺癌疾病預測
14-7實戰項目3：基于神經網絡的汽車燃油濾預測

15章機器學習算法與應用（三）

15-1關聯規則
15-2序列模式
15-3模型評估
15-4實戰項目：推薦系統實戰

16章機器學習實戰

16-1自動機器學習
16-2類別不平衡問題
16-3半監督學習
16-4模型優化
16-5實戰項目1：以自動機器學習技術開發銀行業信用風險評分模型并進行最佳模型調參
16-6實戰項目2：以類別不平衡處理技術開發銀行業中小企業信貸營銷模型并進行最佳模型調參
16-7實戰項目3：以半監督式學習技術開發電信業客戶流失模型并進行最佳模型調參

17章自然語言處理與文本分析理論與項目實操

17-1自然語言處理概要
17-2分詞與詞性標注
17-3文本挖掘概要
17-4關鍵詞提取
17-5實戰項目1：文本挖掘實戰—電商標題關鍵詞分析
17-6實戰項目2：在線中文命名實體識別實戰
17-7實戰項目3：在線中文關系抽取實戰

18章行業綜合項目實戰

18-1實戰項目1：金融信用評分卡風控建模綜合項目實戰
18-2實戰項目2：以特征工程技術開發文本情感分析模型
18-3實戰項目3：以深度學習技術開發銀行業信用卡盜刷偵測模型
18-4實戰項目4：以圖像處理技術、深度學習及遷移學習技術，開發人臉口罩偵測模型

19章數據分析師職業規劃課

19-1職業規劃
19-2職場溝通
19-3團隊協作力培養

20章面試技巧一對一輔導

20-11V1面試技巧指導
20-2簡歷修改

21章選修課

21-1何為數據產品經理？
21-2Python爬蟲
21-3Python辦公自動化
21-4數據挖掘項目選修項目

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

  • 常國珍老師

    北京大學會計學博士， CDA數據科學研究院執行院長，中國大數據產業生態聯盟專家委員會委員。曾任畢馬威咨詢大數據總監。北京語言大學金融碩校外導師，中國社會科學院大學等多所院校外聘講師。具有18年數據挖掘、精益數據治理、數據規劃咨詢顧問經驗。著有《金融商業數據分析與應用》系列叢書、《用商業案例學 R 語言數據挖掘》、《胸有成竹：數據分析的SASEG 進階》等多本著作。

  • 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

  • 傅老師

    上海師范大學副教授 同濟大學數學系博士 在高校從教14 年，主要講授統計學、信用風險建模、金融數據挖掘等課程。 先后擔任過咨詢公司、互聯網金融機構、數據管理公司的高級數據分析顧問，參與客戶估值、反欺詐識別、輿情分析等數據分析項目。

  • 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

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:課程為現場/遠程在線直播 + 線上視頻錄播+課后全套錄播 + 線上答疑，不受地域限制，直播需同步時間學習，錄播視頻同學可以自主安排時間學習視頻。

  • Q:如果學不會怎么辦？

    A:相信每位同學，來學習都會認真努力，不存在學不會的問題。上課期間，全程助教跟班答疑；課后，助教老師依舊會在群里幫大家解答學習上的疑問。此外，課程均贈送全套錄播視頻，有效期1年，方便學員反復觀看鞏固，穩扎穩打學會全部課程。

  • Q:學完之后可以從事哪些工作？

    A:學完課程之后，可以在互聯網、信息技術與服務、金融、管理咨詢、通信、銀行、制藥、汽車、零售、電商等行業從事商業數據分析師、商業策略分析師、戰略咨詢顧問、高級數據產品經理、高級數據運營經理、高級數字化營銷經理等崗位工作。

  • Q:完成課程后，可以獲得證書嗎？

    A:參加課程學員學完后報考CDA LEVEL II 等級考試，通過CDA認證考試者可獲得CDA數據分析師中英文認證證書，同時可自愿申請工信部《數據分析師證書》-高級。

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