课程简介
降低入行门槛
业务数据分析相关岗位是数据科学岗位中对专业背景、学历背景要求低的岗位,但是入职后工作经验越长,薪资待遇提高越快的岗位。培养职场数据素养,直通企业就业对数据科学岗位认知程度比较浅的学员,可在CDA职业规划团队老师的帮助下选择适合学员职业发展路线。
数智赋能
人工智能时代,如何用机器来提高生产力?在这里,你可以学到前沿且实用的技术,挖掘数据的魅力。
模板应用
教你用可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型。
技术精进
聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法,只教实用干货,以专精技术能力提升业务效果与效率。
工具应用
课程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现,并根据输出的结果分析业务需求,为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。
案例实战
课程涉及大量企业项目案例:精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、智能推荐、情感分析、反欺诈等,加持实战经验,为你进入名企做项目背书。
学习目标
- 熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件
- 熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等
- 精通数据可视化,制作可视化分析报表
- 可以独立撰写业务分析报告
- SQL数据库应用基础
- 大型数据分析综合项目现场实战
- 掌握数据分析在各行业的应用场景
- 掌握业务数据分析模型与分析方法
- 熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操,包括数据清洗算法、特征工程、数据建模、数据治理、数据可视化等
- 熟练掌握Python数据挖掘算法与实践,包括统计分析、统计模型、机器学习算法、深度学习算法、文本挖掘算法
- 灵活使用数据挖掘算法解决各行业的业务问题,通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题
学习对象和基础
- 零基础学生、转行人士,低门槛无忧就业
- 基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能
- 产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化工作效率
- 研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展
- 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程
- 有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验,希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者
- 希望提升数据挖掘技术的在职提升者
- 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
- 产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者,希望增加数据分析技能与思维
- 参加CDA等级认证考试LEVEL Ⅰ、 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生