「A+」优秀的产品很难表达，但...如你所见

A+的“+号”亦为“十字”，从IT到DT再到未来的智能时代，人才的进步也从“1”字型人才到“T”字型人才再进化到“十”字型人才。所谓“1”字型人才是指具备某个领域的专业深度，但往往会一条路走到头，在其他领域没有竞争力。 而“T”字型人才是指同时具备专业深度和知识面的广度。这样的人才既能在自己的领域做到极致，也能解决其他领域的问题，但是缺乏的是创新思维和能力。“十”字型人才就是同时具有某个专业领域的深度，跨界行业的知识宽度，以及拔尖的创新力度。对于分析师来讲，具备深厚的专业技术能解决技术瓶颈，具备宽广的跨界知识能越过行业壁垒，具备变通的创新能走出分析师对自身的局限，这样会发展为CDO,CEO等更高的职位。

就拿数据分析师来说，常拘泥于自己熟悉的那套流程，用单一的思路放到任何行业依葫芦画瓢，而往往会遇到瓶颈无法解决问题。而最牛的分析师不是什么方法和软件都会，而是什么行业领域都知道怎么做，即使用最简单的方法，也可解决跨界难题。那如何「成为一名十字型数据分析人才？」

CDA数据分析师人才教育品牌联合美库尔、GrowingIO及深谙数据界多年具备成熟项目经验的大牛名师联合打造的新型在线学习产品，推出「CDA A PLUS学位项目-数据分析师」！这门课将用充满活力的教学方式，通过充满互动的视频、企业实战项目和全程学习辅导，带你由浅入深地探索这个领域。

CDA A Plus数据分析主要学什么？

迈出成为数据分析师的第一步，初级数据分析师课程大纲：

01：深入浅出数据科学基础

学习了解数据分析的前世今生与未来，了解数据分析的整体框架与流程，了解数据分析所涉及的各类知识及高效学习方法，培养学员专业的数据思维。

02：让数据说话-玩转EXCEL BI商业报表

学习了解使用EXCEL分析功能、数据处理方法、数据透视方法、数据可视化、商业智能分析报表进行系统讲解，帮助学员全面掌握EXCEL商业智能和数据分析技巧。

03：分析师的第一道面试题-SQL数据库

学习使用从数据库Mysql中取数的能力，从SQL入门到数据表及字段操作、SQL查询链接、SQL商业应用案例，帮助学员全面提高SQL查询与处理能力。

04：增长黑客-产品、用户、网站的增长圣经

学习产品、用户、网站数据分析的思维和方法，并基于活跃、留存、转化三大应用场景和案例，带领学员探索增长黑客的奥秘。

05：枯燥但不枯萎的专业理论-统计概率基础

学习统计学的概率论基础、统计量与抽样分布、计算描述性统计数据、参数估计、假设检验和方差分析。培养学员基础的统计鉴定思维和能力。

06：数据分析的武器库-R语言编程与统计分析

学习使用R语言的基本语法知识，并利用R进行描述性分析和推断性统计分析。

07：最快的数据获取方式-Python爬虫

学习使用Python编程基础、初始爬虫知识、网络请求Requests、解析HTML文档BeautifulSoup、反爬虫及异常处理。并通过实例演示。

08：市场调研与数据处理技术（基于R）

学习市场调研方法，数据抽样技术，并掌握数据清理、数据变换和数据规约的方法。

09：透过现象看本质-回归分析预测

学习最常用的数据挖掘模型-回归分析。包含模型原理、构建模型、模型诊断和模型选择，并使用R演示案例。

10：期中项目实战作业

进阶前沿技术能力，成为抢手人才，高级数据分析师课程大纲：

11：深入洞察你的客户-客户画像

学习使用聚类分析算法的基本原理，说明银行业如何利用聚类技术来建立客群分析模型，使银行针对不同客群，采用不同之营销策略，让银行获利最大化。

12：最简单的机器学习算法 -K最近邻

学习使用KNN算法，并结合使保险公司数据可以筛选对寿险有兴趣的目标客群，以提升公司的获利。

13：数学与科学的反映-贝斯网络

学习贝式网络算法，并通过银行业案例说明如何利用贝式网络技术来建立信用评分模型，以降低公司损失。

14：分而治之的算法模型-决策树

掌握决策树算法原理，同时也结合制造业及汽车业案例说明如何利用回归树技术来建立CPU效能及油耗的预测模型，以协助产品的设计及改良。

15：人工智能的底层模型-神经网络

掌握神经网络算法基本原理，并使用零售业案例如何利用神经网络技术来建立便利超商选点模型，以降低公司损失，提升公司获利。

16：应用最广的模型之一罗吉斯回归

学习罗吉斯回归算法，同时学习如何利用罗吉斯回归技术来建立电信客户流失预测模型，以避免客户的流失，降低公司损失。

17：最受欢迎的智能算法-支持向量机

学习支持向量机算法，并说明生技业如何利用支持向量机技术来建立细胞样本分类模型，以有效分类细胞样本，进行适当的处理。

18：预知未来的算法 - 时间序列分析

学习时间序列分析方法，并通过电商渠道实际数据集，预测电脑销量，对库存和产品改良提出建议。

19：发掘购物篮规则 - 关联分析

学习掌握关联规则与购物篮分析，相似性推荐与协同过滤。并通过案例说明如何应用关联分析推荐用户他喜欢的电影？

20：机器学习兵器谱的“屠龙刀”-集成学习算法

学习集成算法，结合电信业及银行业案例说明如何利用集成学习算法来建立电信产品交叉销售模型及银行小额信贷营销模型，以增加客户价值，提升公司获利。

21：自然语言处理与机器学习结合 - 文本分析

介绍文本分析的方法和技术，包含中文分词、关键词提取、文字云、文本分析方法等，并结合舆情主题分析案例。

22：统计学的新兴领域 -社会网络分析

学习社会网络分析方法，说明电信业如何利用社会网络分析技术，协助传统客户流失预测模型，更有效的避免客户的流失，降低公司损失。

23：人脑工作机制的模拟器 -深度学习

说明媒体业如何利用深度学习算法来建立影像物体侦测模型，以做为自动驾驶系统的基础，提升自动驾驶系统的准确性。

24： 就业技能直通车 – 大型项目实作案例

以大型实际案例(数据大小超过20G)说明零售业如何利用以上介绍技术，进行忠诚客户的预测，以确保对上述技术之熟悉度。

25 ：突破传统思维局限 -决策黑客

学习突破传统思维局限的方法，掌握批判性思维、概率思维、博弈思维、系统思维、先发影响力。

26：期末考试

期末项目实战作业

CDA A Plus学位具体安排：

时间：2018年2月24日-7月22日

方式：利用碎片时间，在线学习

费用：

数据分析师（初级），3900元， 2月24日-5月11日，学习11周（每周近10小时）

数据分析师（进阶），4900元，5月12日-7月22日，学习10周（每周10+小时）

数据分析师（全程），7900元，2月24日-7月22日，学习21周（每周10+小时）

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