
就业高薪岗位 就学数据分析
CDA就业学院简介
缘起2012
『这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程—哈佛大学社会学教授加里•金。
2012年2月,随着《纽约时报》"大数据时代"的提出,"大数据"、"云计算"和"物联网"俨然已成为最炙手可热的科技与商业变革热点。 截止2012年,数据分析已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
2012年12月, "CDA注册数据分析师协会"(简称CDA协会)应运而生,该协会由美国数据分析行业研究专家教授注册于美国特拉华州,主要为建设国际性规范化数据分析师职业标准,开展数据分析师专家座谈会,汇聚国际先进数据分析技术,推进数据分析师的行业发展及认证工作。
酝酿2014
2014年,仅在中国就有3000多家公司需求上万个具备专业数据分析能力要求的岗位,包括互联网、金融、医疗、电信等行业以及云服务、O2O和物联网等新兴行业,更有着眼未来的人工智能领域。
2014年底,"人大经济论坛"作为全国最大的经管类社区汇聚600万注册会员,"十年磨一剑终"成为CDA协会中国首家注册数据分析师认证培训中心,已陆续培养1500名数据分析师,服务800名CDA俱乐部会员,以及组织报名6月和12月份CDA认证考试。
2014年8月,据中国之声《全国新闻联播》报道,教育部已酝酿启动高校转型改革,我国1200所国家普通高等院校,将有600多所转向职业教育,培养技能型人才。
引爆2015
2015年1月,Linkedin对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析,公布2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能,统计分析和数据挖掘位列榜首。
2015年2月,人大经济论坛成立"CDA数据分析师职业培训中心"peixun.net并创建"CDA就业学院",旨在为响应国家高校职业教育人才培养号召,为全国3000多家企业输送数据分析专业人才,为国家大数据战略规划布局和科技商业领域的发展贡献力量。
2015年,CDA就业学院秉承"开启职业人生,成为自己人生舵手"的理念,计划与全国300多家企业对接,在全国300所高校陆续培养1000名数据分析专业人才。
2015,北京,大数据时代,开启你的精彩职业人生!
谢邦昌:数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家
台湾大学生物统计学博士,台湾著名大学天主教辅仁大学统计信息学系教授。
现任中华数据挖掘协会(Chung-hua Data Mining Society,CDMS)理事长,辅仁大学统计资讯学系教授,华通人商用信息有限公司高级顾问。
张文彤:实证分析、数据挖掘、市场研究、统计软件开发/教学/应用领域专家。
国内最为知名的SPSS培训师之一。现任著名咨询公司全国技术总监。曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,积累了丰富的教学经验。
连玉君:STATA实证分析最具人气讲师。
经济学博士,2007年7月毕业于西安交通大学金禾经济研究中心,现为中山大学岭南学院金融系副教授。主讲课程为计量分析与STATA应用、实证金融、金融计量等。
沈浩:中国传媒大学电视与新闻学院 教授
IPSOS(中国)市场研究有限公司首席顾问,中国传媒大学数据挖掘研发中心主任,调查统计研究所副所长,精通各种统计技术的分析方法和分析软件,在统计行业和市场研究行业享有较高的声誉,擅长市场研究和模型。
周庭锐:大数据R语言研究专家。
为中国人民大学商学院营销系教授。英国Warwick大学商学博士。曾任澳大利亚南澳大学商学部国际研究生院BBA与MBA海外课程总监;台湾高雄第一科技大学计算机中心主任、图书馆馆长、与行销与流通管理系系主任。
李御玺:银行数据挖掘实务项目专家。
铭传大学计算机工程学系教授兼系主任暨所长,铭传大学数据挖掘中心主任,厦门大学数据挖掘中心顾问,中国人民大学数据挖掘中心顾问。其研究领域专注于数据仓库、数据挖掘、与文本挖掘。
傅志华:互联网精细化营销专家。
互联网行业、产品与营销研究,谙熟数据分析和数据挖掘方法。曾担任腾讯社交网络数据分析中心总监以及腾讯公司数据协会会长,专注于移动互联网、社交网络、开放平台、APP、网络游戏以及网络会员服务的深度研究,并通过数据分析和数据挖掘支撑互联网产品精细化营销。
郑智勇:中国量化投资学会专家,国内Matlab金融领域的权威人士。
方正富邦基金产品总监运筹学与控制论硕士,先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金,从事金融产品研究与设计工作。专注于产品设计、量化投资、Matlab相关领域的研究。尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究,同时也编著了多本教材,包括: 《运筹学与最优化MATLAB编程》, 《金融数量分析:基于MATLAB编程》等图书。
丁亚军:人大经济论坛首席讲师
研究领域:SPSS,SAS数据挖据
主讲课程:《SPSS/SAS数据统计分析师》
王安:实务派首席分析师。
研究领域:互联网数据分析
主讲课程:《数据分析业务应用》
徐刚:实务派高级分析师
研究领域:金融数据数据挖掘
主讲课程:《数据分析基础理论》、《SAS编程及数据挖掘》
常国珍:学界SAS统计建模讲师
研究领域:银行、零售数据分析及数据挖掘
主讲课程:《SAS EG业务分析》、《ACRM客户数据挖掘》
蔡宇:项目管理首席分析师
研究领域:投资、财务、企业管理
主讲课程:《数据分析基础理论》
王理春:数据挖掘工程师
研究领域:电信、金融数据挖掘项目
主讲课程:《数据分析案例应用》
张光彤:数据挖掘工程师
研究领域:银行客户数据挖掘
主讲课程:《数据案例业务应用》、《大数据前沿技术》
唐晓彬:统计博导
研究领域:统计学,SPSS
主讲课程:《数据分析基础理论》、《SPSS高级应用》
原瑜芬:人大经济论坛讲师
研究领域:Excel,SAS数据分析
主讲课程:CDA数据分析师
刘莎莎:人大经济论坛资深讲师,
主讲:STata、Eviews课程,
多次为知名企业和团体做内训,成绩优异。以其为首开班的论坛课程学员好评如潮,课堂活跃度极高,课后答疑获得广泛认可,学员一致好评。
就业课程大纲
第一阶段 excel统计操作基础和 |
第二阶段 MySQL数据库应用 |
一、 excel统计操作基础 |
一、 MySQL和数据库管理工具Navicat介绍 |
1 描述性统计分析 |
二、 MySQL下载和安装 |
案例1:北京房屋价格 |
1. 下载 |
案例2:国际航班航次 |
2. 安装步骤 |
2 假设检验 |
三、 Navicat基本操作和SQL语句 |
案例3:各小区房屋信息 |
1 创建连接数据库 |
3 方差分析 |
1.1 连接 |
4 相关分析 |
1.2 管理用户 |
二、 数据处理和展示 |
2 数据库和表 |
1 调查问卷整理 |
2.1 新建和删除数据库 |
2 数据处理 |
2.2 新建数据表 |
3 样本结构分析 |
2.3 数据导入 |
4 分析报告的图表展示 |
2.4 数据导出 |
案例4 家用电器 |
2.5 备份和还原MySQL数据库 |
案例5 行业人员年收入 |
3 数据计算 |
案例6 财务数据比较 |
4 数据编辑(数据清洗) |
|
5 表关联 |
|
|
第三阶段 SPSS统计操作 |
第四阶段 SAS EG 统计操作基础 |
1 SPSS数据预处理 |
1 数据处理 |
2 描述性统计分析 |
案例12:客户批发数据 |
案例7:四个区房价分布 |
案例13:血液中心献血数据 |
2 假设检验 |
案例14:航空公司客户数据 |
案例8:与上年相比房屋价格变化 |
案例15:某企业员工信息表及其地址数据 |
3 方差分析 |
案例16:航空客运航次、航行里程等数据 |
案例9:三大行业财务数据 |
2 统计分析 |
4 相关分析 |
案例17:分省各项支出数据分析 |
案例10:公司财务指标 |
案例18:员工个人信息表 |
5 回归 |
案例19:血液中心献血数据 |
案例11:生活用品消费 life |
3 课上案例 |
|
|
第五阶段 各行业综合案例应用 |
|
一、 案例1大城市普通员工人口结构分析 |
三、 案例3零售行业图书销售综合分析 |
1.项目背景 |
1. 描述分析 |
2.问卷设计 |
2. 相关分析 |
3.调查小组人员的培训 |
3. 聚类分析 |
4.问卷的发放及回收 |
4. 多元线性回归分析 |
5.数据的录入 |
5. Logistic回归分析 |
6.数据分析 |
四、 案例4金融行业银行客户贷款综合分析 |
二、 案例2金融行业上市公司财务指标综合分析 |
1. 数据处理 |
1.聚类分析 |
2. 描述分析 |
2.因子分析 |
3. 列联表 |
3.对应分析 |
4. 聚类分析 |
4.回归分析 |
5. 收入的影响因素分析 |
5.Logistic回归分析 |
6. Logistic回归分析 |
|
五、 案例5医药行业综合分析 |
|
六、 案例6互联网行业综合分析 |
就业课程安排
课程名称:CDA数据分析师就业班
课程时间:5月22日-8月22日 (3个月)
授课时间:每周周一至周五,每天六课时。
上午8:30am-11:30am、下午1:30pm-4:30pm
地 点:北京
价格(元):19000元/人
就业优惠信息
1.优秀学员可有就业单位承担20%-100%的学费
2.按实参加完全程培训获得学分前五名学员返还10%学费
3.参加过论坛其他现场班老学员9折优惠
4.小伙伴三人及以上同时报名9折优惠,五人及以上8折优惠
5.原价报名者将捐出100元作为助学基金,满3000捐赠贫困学生
以上优惠不能累加
毕业推荐工作
就业学院培训建议参加人群
一、本科毕业及优秀在读本科学生
二、大专毕业,并且拥有二年工作经验。
就业学院培训人员要求
一、能够按时认真参加CDA数据分析师就业培训全部课程。
二、培训期间须严格遵守课堂纪律。
就业报名咨询
18611083334(樊老师) 17888838147(刘老师)
QQ:2881989705 QQ:349254670
Email:fanyuliang@pinggu.org Email:liulianxi@pinggu.org
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19