京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
关于CDA A+学位课程的问题,看这一篇就够了
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。
「A+」,是一种追求确定性极致的精神。
「A+」,是极致的同时更具备复合型能力。
「A+」,是让艰辛的过程更具价值更加舒适。
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?戳链接了解详细课程大纲:「A+」优秀的产品很难表达,但...如你所见
CDA A+数据分析师学位课程,有试听吗?
别着急,新鲜出炉的授课老师之一——台湾铭传大学李御玺教授告诉您答案。
能不能利用碎片时间,充实自己?
A:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】,第一期开课时间是2018年2月24日-7月22日,历时五个月、21周,每周都会更新学习内容。我们只需要你在规定时间完成规定的项目,在这个时间段内如何分配你的时间,由你决定。但为了保证学习效果,我们强烈建议你多挤出一些时间,保证每周10个小时学习本课程。
学什么内容,可以学有所用?
A:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】由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。旨在打造DT时代“十字型”数据精英。本课程在【垂直的专业深度】上遵循经典的“CDA Level”标准大纲,从数据库到统计概率到数据分析与挖掘垂直深入,扎实专业技能功底。在【横向知识宽度】上加入行业跨界知识与来自零售电商、互联网、金融等领域的应用场景模块,如“客户关系管理”、“增长黑客”、“风险控制”等,引入更多的业务场景和案例。在【纵上创新力度】上突破传统思维的局限,加入逻辑思维、量化思维、概率思维、系统思维等“决策黑客”内容,并在每一模块课程后加入实际项目演练,创新落地。
有没有办法,事半功倍?
A:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】在提供优质课程内容同时,在每一模块课程后提供数据和实战项目,并提供在线练习功能和项目指导服务,助教、导师对你的课程进行代码审阅、项目审核,在老师指导下完成实战项目,增加项目经验。为每一位立志于在数据科学领域有所建树的学员提供完美、贴心的在线学习解决方案。
怎么养成习惯,坚持学习?
A:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】第一期课程时长为5个月,要求大家在五个月内完成毕业项目,获取毕业证书。在五个月内,每周都会有作业,班主任会全程跟踪每位学员的学习状态,定期督促学员跟上课程进度,绝大部分学生都能够在5个月内完成课程。针对不能如期毕业的学员,我们将课程有效期延长为一年,如在一年内完成毕业项目也可获得毕业证书,顺利毕业的学员可以永久观看课程视频。如在一年内没有完成毕业项目,将取消课程学习权限。
能不能花最少的钱,学到这么好的内容?
A:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】第一期开放200个名额,如果您是新学员,¥98元 获取席位预定券,锁定席位。预定后在1月15日前全款报名,预定券可抵500元。若未报名,视为放弃席位,定金不予退还。
如果您是我们的老学员或者持证人,¥98元 获取席位预定券,锁定席位,预定后在开课前全款报名,预定券可抵800元。若未报名,视为放弃席位,定金不予退还。
此外,我们为了push大家顺利完成学业,首次设立了奖学金计划,总奖金10000元,成绩=阶段性考试成绩60%+期末考试成绩40%;成绩第一名获得5000元奖学金,第二名3000元,第三名2000元。
此此外,针对在校生群体,我们推出了优益生计划。
各位热爱学习的在读学生群体(硕士及以下学位),如果您对数据分析感兴趣,致力于毕业后从事这方面的工作,欢迎戳文章底部的“阅读原文”,在线申请我们的优益生计划。截止时间2018年1月30日23:59。
能不能结实一帮好友,丰富学习模式?
A:CDA A PLUS学位项目【数据分析师】是在线学习课程,学员之间没有深入沟通机制。为了打破「学习孤岛」,在课程开始后,会对学生进行分组(自愿组队),将能力较强的学员设为组长,相互督促共同完成实战项目。在学员掌握一定技能后,会协助小组参加数据分析竞赛,丰富学习模式。
还有疑问?来看看业界大咖如何评价?「A+」这样的内容,业界大咖如何评价?
如果你是学生,想不想用一个学期,学点有用的?
如果你是在职,想不想用半年时间,学点加薪的?
扫码加群,了解CDA A +学位详情:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19