CDA数据科学研究院 CDA考试中心 CDA网校 企业服务
CDA社区
CDA竞赛 CDA技术答疑 CDA会员 职业咨询
关于CDA APP下载
全国热线4000-51-9191

cda

数字化人才认证
全国校区
北京 上海 广州 深圳 成都 西安 南京 长沙 宁波
数据分析师 就业班 题库 CDA认证
登录 注册
首    页
课程中心
就业邦：
数智化数据分析与 AI 应用实践营 数据分析与Al应用周末班 AI人工智能实战特训营
职业技能：
AI 赋能业务分析实战课 CDA 商业策略分析 LEVEL Ⅱ 集训营 CDA 机器学习与深度学习 LEVEL Ⅲ 集训营
职业路径
直播公开课
认证考试认证考试
企业内训
CDA社区CDA社区
CDA竞赛 CDA技术答疑 CDA会员 scikit-learn中文社区 职业咨询 求职招聘 能力测试
产    品CDA社区
大数据与人工智能实验室 CDA网校
证书查询

您的位置：首页 > 课程列表 > AI人工智能实战特训营

AI人工智能实战特训营

AI人工智能实战特训营

AI人工智能实战特训营

难度系数:

课程系列：AI人工智能实战特训营

课程信息：
相关等级报考推荐：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2500元
立即报名 咨询老师
收藏
课程介绍 大纲案例 服务升级 主讲老师 认证标准 课程问答

  • WHAT 课程简介

    AI人工智能实战特训营：让 AI 写一段文字，与让它读取企业资料、查询业务数据、调用工具并完成多步任务，需要不同层次的能力。真正做应用时，还要考虑答案从哪里来、任务失败怎样处理、效果如何验证，以及使用者能否方便地操作。
    特训营围绕这条应用路径展开：先学习 AI 基础与提示工程，再补齐数据库和 Python 基础，逐步进入大模型调用、智能体开发、上下文工程、文档检索问答和 AI 产品设计。课程也包含 Agent 辅助报表、看板与库存综合项目，让应用训练与具体业务任务相连接。
    课程的三个核心价值：
    从基础建立应用能力。 既欢迎零基础，也适合已有技术或业务经验的人；通过 SQL、Python 和模型调用逐步理解应用如何运行。
    学习智能体的关键机制。 从任务规划、工具接入到上下文、状态与失败恢复，理解怎样组织一个能够完成多步任务的应用。
    把效果验证纳入实践。 学习检索、重排、答案控制、测试问题集与版本回归，从功能演示进一步走向有测试依据的应用方案。

  • WHY 学习目标

    通过基础练习与应用实践，重点建立五项能力：
    识别场景：分析工作流程，判断适合 AI 的环节，明确用户、输入、输出与人工复核点。
    连接数据与模型使用 SQL、Python 和 API 基础，把数据查询、文件处理与大模型调用组合起来。
    搭建智能体：练习工具调用、任务编排、上下文和状态管理，构建能够执行多步任务的原型。
    组织企业知识：完成文档解析、切分、向量化、检索与重排，练习知识库问答应用。
    验证与表达：设置测试问题、检查回答与运行结果，说明应用效果、成本和产品方案。

  • WHO 学习对象和基础

    接受零基础，不要求提前掌握编程或机器学习。 具备基本电脑操作能力，并愿意投入练习，即可从基础开始。
    学生与转行者：希望建立 AI 应用基础，并逐步积累应用实践与作品。
    产品、运营、营销、财务等业务人员：熟悉工作场景，希望把行业经验和业务需求转成 AI 应用方案。
    已有数据或技术基础的人：希望补充大模型、知识库与智能体开发能力，完善应用测试和产品思路。
    开发部分需要练习 Python、接口调用和调试。业务经验可以帮助你选场景、定义需求；基础编程与测试训练帮助你把方案进一步做出来。

1章AI基础

1-1人工智能概述
1-2提示词与提示工程
1-3AI辅助高效工作报告撰写

2章Agent基础使用

2-1Agent 基础认知：
2-2Workflow  与  ReAct —— Agent  的两种运行形态：
2-3Agent = 模型 + Harness：
2-4通用智能体环境搭建：
2-5Skill 与子 Agent：
2-6记忆、权限与安全：
2-7综合实战：MCP 协议与 Agent 能力扩展

3章用Agent操作Excel/BI+HTML看板+分析报告

3-1AI Agent自动化数据处理，业务数据高效落地：
3-2HTML交互式看板搭建：
3-3商业数据分析报告标准化框架与Agent辅助撰写

4章大型数据分析综合项目实战(Excel+BI)

4-1业务需求拆解与多源数据探查
4-2多源数据清洗与关联建模
4-3指标体系搭建
4-4库存分析看板设计与制作
4-5数据钻取与业务问题诊断
4-6分析报告撰写与项目复盘

5章SQL数据库(MySQL)

5-1数据库基础认知
5-2单表查询
5-3多表连接查询
5-4多表追加查询
5-5子查询
5-6开窗函数
5-7综合分析案例

6章非关系型数据库

6-1JSON 数据类型存储原理
6-2业务适用场景与选型逻辑
6-3核心数据结构：JSON 对象结构、JSON 数组结构
6-4JSON 数据基础查询与字段提取
6-5JSON 数据修改与数据清洗应用
6-6AI Agent 自动生成清洗规则、批量更新语句生成、清洗逻辑校验
6-7自动化数据探查：JSON 字段结构识别、字段分布统计、数据质量检测
6-8复杂需求拆解开发：多层嵌套 JSON、多维度统计分析的分步拆解与验证方法

7章数据架构与ETL

7-1数据治理基础与企业数据架构体系：
7-2数据模型设计规范与范式应用：
7-3数据仓库架构与分层设计：
7-4ETL 核心流程与数据处理：

8章Python编程基础

8-1Python与Anaconda环境搭建
8-2VSCode高效编程与插件配置
8-3Python标准数据类型与数据结构
8-4基本语法规则
8-5控制流语句
8-6自定义函数与代码复用
8-7成果挑战：AI搭档10分钟写出你的第一个自动化小脚本

9章Python数据清洗与可视化

9-1Numpy数组分析与高效计算
9-2Pandas数表分析与数据处理
9-3Pandas数据清洗实战
9-4Matplotlib图表绘制
9-5Seaborn可视化与进阶图形
9-6分析案例(4选2)：
9-7产出：完成一套可复用的“清洗→可视化”分析报告

10章Python统计分析

10-1点估计与区间估计
10-2假设检验与显著性判断
10-3列联表与卡方检验
10-4方差分析(ANOVA)
10-5案例：AB测试与业务决策实战

11章线性回归

11-1统计建模的标准流程
11-2简单线性回归
11-3多元线性回归
11-4经典线性假设与诊断
11-5回归模型的检验
11-6回归模型的评估
11-7变量筛选（逐步回归法）
11-8线性回归做模型归因分析
11-9案例：房价影响因素分析与预测

12章逻辑回归

12-1逻辑回归算法基础
12-2分类模型的评估
12-3过拟合与欠拟合
12-4L1和L2正则化与回归应用
12-5逻辑回归做模型归因分析
12-6案例：产品成交预测与精准营销

13章特征降维方法

13-1矩阵分析法
13-2连续变量降维
13-3主成分分析法(PCA)
13-4因子分析(FA)
13-5案例：城市发展水平综合分析

14章聚类分析

14-1客户分群业务知识
14-2聚类的逻辑
14-3Kmeans聚类建模流程
14-4层次聚类建模流程
14-5聚类模型的评估
14-6聚类算法客户分群应用

15章数据获取之市场调研

15-1概率抽样方法
15-2问卷编写与量表设计
15-3问卷数据录入与清洗
15-4问卷分析报告撰写
15-5实战：从一份问卷到一份完整调研报告

16章数据处理与特征工程

16-1数据处理的重要方法（缺失值·异常值·编码）
16-2特征选择
16-3特征转换

17章数据挖掘基础

17-1有监督与无监督学习
17-2算法建模的要素
17-3交叉验证
17-4参数搜索

18章决策树

18-1决策树与信息熵
18-2ID3, C4.5, CART树
18-3决策树的参数设置
18-4决策树的Python实现
18-5分类模型的评估
18-6决策树解读模型结果

19章集成学习

19-1集成算法原理
19-2Bagging: 随机森林
19-3Boosting: GBDT, XGBoost, LightGBM

20章深度学习基础

20-1深度学习基础
20-2感知器及多层感知器
20-3神经网络架构
20-4循环神经网络（RNN, LSTM）
20-5卷积神经网络（选修）
20-6词向量：onehot到word2vec词嵌入的基本概念
20-7文本向量：基于深度神经网络的嵌入模型

21章人工智能与软件工程基础基础

21-1编码器与迁移学习
21-2Transformer架构基础
21-3生成式AI大模型
21-4Token的基本概念
21-5通过API调用大模型
21-6开源模型与闭源模型调用
21-7流式输出
21-8多轮对话调用
21-9异步

22章Agent智能体（上）

22-1Agent 核心运行机制
22-2Agent 的技术分层与形态选型
22-3Runtime、Framework、Harnes三层工程视图
22-4工具机制与任务规划
22-5任务编排与中间件机制
22-6上下文工程与 Loop 循环
22-7状态管理、检查点与失败恢复
22-8可控性设计

23章Agent智能体（中）

23-1可复用能力（Skill）的接入
23-2Skill 开发
23-3外部工具与服务接入（MCP）
23-4模型 API 调用与后端服务封装
23-5数据与文件处理、前端交互入口
23-6运行监控、追踪与成本
23-7人机协作与流程编排融合
23-8企业文档解析、切分与向量化

24章Agent智能体（下）

24-1检索链路与召回策略
24-2重排机制
24-3答案生成控制
24-4结构化数据问答
24-5测试问题集与评估维度
24-6典型优化手段与版本回归
24-7进阶优化手法

25章AI产品设计

25-1AI场景识别与需求判断基础
25-2AI机会评估与价值组合决策
25-3AI产品方案与人机体验基础
25-4非确定性产品定义与责任边界设计
25-5模型能力、技术组合与成本知识
25-6复杂AI系统架构与商业可持续性
25-7生产级智能体编排与运行治理
25-8可维护指令体系与模型行为安全
25-9产品效果验证与运营应用
25-10评测工程、数据闭环与规模化增长
25-11把 AI 工具、Agent 项目整理成能被企业理解的产品/服务方案

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。

  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学员学习问题；同时，针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。

  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答，并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下，调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式，以确保快速、高质量的解决线上提问。

  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常答疑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。

  • 作业与测试

    在远程授课期间，每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业，服务团队还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 张彦存

    自动化专业，曾从事C++开发、嵌入式开发、项目经理等工作。目前任课程主管，参与了多门数据挖掘、大数据分析相关课程及教材的设计与开发工作。熟悉数据挖掘、数据分析技术，擅长使用大数据技术去解决数据挖掘、数据分析等问题。熟悉ETL技术，熟悉各类数据的处理方法。

  • 徐杨老师

    英国Glasgow大学计量经济学毕业，师从Hisayuki Yoshimoto。主攻计量模型与算法，研究方向为复杂数据空间的模型参数识别与检验问题，对各种回归模型和机器学习模型有深入研究。曾就职于中国银行，中国社科院，长期从事算法研发工作，参与过多个大型经济数据分析项目。

  • 柯家媛

    CDA 专职讲师，人大硕士，5年安防数据分析和处理经验，曾就职于跨境电商外企，负责CRM 处理, 擅长的技术包括Excel，Tableau，SQL，R。目前任职CDA 数据分析研究院SQL 讲师，负责数据库课程研发与授课。

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上，越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后，可获得CDA数据分析师中英文双证书，其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，英文证书由CDA INSTITUTE 认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业（业务）分析师初级数据分析师
    （数据）产品运营（数字）市场营销
    数据专员...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师（数据）产品运营经理
    （数字）营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理（质量）...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

    考试大纲

    考试报名

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件，在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新，逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化，专业化，国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA认证考试中心查询，证书确保唯一性与防伪性，持证人还可获得电子徽章，加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员，活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动，CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员，内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q: AI 与数据基础：理解应用的组成

    A:学习提示词设计、生成式 AI、深度学习与 Transformer 基本原理；学习 MySQL 查询、窗口函数、JSON 与数据架构基础，以及 Python 数据类型、控制流、函数和 AI 辅助编程。进一步理解大模型 API、多轮对话、流式输出与本地部署的基本方法。

  • Q: 智能体开发：让模型有工具、有步骤

    A: 学习工作流与 ReAct 任务机制、工具调用和任务规划，理解上下文管理、状态记录、检查点与失败恢复；练习 Skill 可复用能力、MCP 外部工具接入、模型接口与服务封装，并关注运行追踪、成本和人机协作。

  • Q: AI 产品设计：把技术转成可说明的业务方案

    A: 围绕场景识别、需求判断、用户体验、责任边界、技术组合与成本，学习说明应用为谁服务、解决什么问题、哪些步骤需要人工参与，以及怎样验证效果。将工具和 Agent 实践整理为企业能够理解的产品或服务方案。

  • Q: 项目成果：展示应用，也展示验证过程

    A: 课纲中的部分大项目可整理为个人作品。库存综合项目可以展示数据处理、指标、看板和报告；已完成的知识问答或智能体成果，可以结合业务场景、功能演示、工具调用过程和测试记录进行整理。作品同时呈现实现方法与验证依据，有助于说明自己的应用能力。

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询