行业高共识度的数字化人才认证
每年有上万考生统一参加 CDA 考试， CDA 的专业化已经被越来越多的企业雇主推崇和认可，在竞争激烈的求职岗位中脱颖而出， 并获得同事、企业、客户的信任。众多企业招聘已经把 CDA 持证人优先列入招聘基本要求。除此之外在部分政企项目竞标过程中，被要求提供 CDA 认证证书，作为企业数据务能力重要资质，且需要团队有一定人数以上的 CDA 持证人才符合招标要求，可在评标过程中获得加分优势。
为什么要考？因为遇到了这些问题
想努力，不知道学什么，如何寻找努力奋斗的方向？
在职场，薪资低，如何才能找到高薪水的工作？
竞争大，行业前景差，如何跨入发展前景好的行业？
强背书，不是只努力就行，如何证明自己的职场竞争力？
证书重不重要？
这个因人而异，有的人可能通过自学就能找到数据分析岗，但我显然不是那样的大神，所以踏踏实实用证书来证明自己的学习能力就尤为重要。CDA数据分析师是由中国人民大学经济论坛主办，根据过内各大企业对人才技术的需求而设立旨在为国内数据分析发展阶段提供一个、科学、专业的标准规范，说明究竟什么人才是优秀的数据分析师！这样的一个专业背书对我来说，是一块的敲门砖。立即预约课程
课程简介
课程大纲
预习课（录播）-数据库SQL
1数据库基本概念2DDL数据定义语言3DML数据操作语言4单表查询5多表查询6Python连接SQL
1数据库基本概念2DDL数据定义语言3DML数据操作语言4单表查询5多表查询6Python连接SQL
预习课（录播）1Python编程基础，Numpy2Python标准数据类型
3控制流语句4自定义函数5异常和错误6类与面向对象编程7Numpy数组操作8用Python做数据分析，必会的库Pandas9用Pandas做数据清洗与数据探索10Python数据可视化库（Matplotlib，Seaborn）
3控制流语句4自定义函数5异常和错误6类与面向对象编程7Numpy数组操作8用Python做数据分析，必会的库Pandas9用Pandas做数据清洗与数据探索10Python数据可视化库（Matplotlib，Seaborn）
数学与统计学基础
1线性代数2微积分
3描述性统计
4参数估计5假设检验
6相关分析
7卡方分析
8一元线性回归理论推导
1线性代数2微积分
3描述性统计
4参数估计5假设检验
6相关分析
7卡方分析
8一元线性回归理论推导
商业策略分析(Level 2)第1周-SQL
1数据库MySQL语句与实战
2Python连接SQL数据库
3SQL使用案例
4零售电商多表分析案例
1数据库MySQL语句与实战
2Python连接SQL数据库
3SQL使用案例
4零售电商多表分析案例
商业策略分析(Level 2)第1周-指标体系与统计分析可视化1分析基础-数据分析的概念、过程、能力2指标体系的意义与构建3常用指标体系示例4统计分析可视化
5企业经营分析-指标体系
5企业经营分析-指标体系
商业策略分析(Level 2)第2周-Pandas1Python基础与数据清洗可视化回顾2Python实操案例
3教育行业分析-学校学科教育可视化案例4数据分析师岗位需求-lagou数据处理及分析案例
3教育行业分析-学校学科教育可视化案例4数据分析师岗位需求-lagou数据处理及分析案例
商业策略分析(Level 2)第2周-方差分析，线性回归
1统计分析（相关分析，方差分析）
2线性回归（建立模型和模型检验）
3识别分析-用户支出影响因素分析案例
1统计分析（相关分析，方差分析）
2线性回归（建立模型和模型检验）
3识别分析-用户支出影响因素分析案例
商业策略分析(Level 2)第3周-逻辑回归，主成分分析1逻辑回归（模型的建立与估计2模型评估3分类与回归的结合4信息压缩-主成分分析与因子分析（数据降维）
5用户流失分析-员工流失预警案例
6因子分析-城市发展水平综合分析
5用户流失分析-员工流失预警案例
6因子分析-城市发展水平综合分析
商业策略分析(Level 2)第3周-标签体系与用户画像
1标签体系的设计原理2用户标签的制作方法3客群分析-标签体系与用户画像4AB test-应用广泛的对比分析方法5应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例
1标签体系的设计原理2用户标签的制作方法3客群分析-标签体系与用户画像4AB test-应用广泛的对比分析方法5应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例
商业策略分析(Level 2)第4周-时间序列
1时间序列分析（ARIMA算法）
2Box-Jenkins 建模流程
3时间序列回归
4销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
1时间序列分析（ARIMA算法）
2Box-Jenkins 建模流程
3时间序列回归
4销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
商业策略分析(Level 2)第4周-数据采集与处理，数据管理11数据采集处理方法（数据采集，数据录入，数据预处理）12数据管理（数据分类，数据建模，数据仓库和ETL）
13产品目标人群分析-市场数据的应用案例商业策略分析(Level 2)
13产品目标人群分析-市场数据的应用案例商业策略分析(Level 2)
商业策略分析(Level 2)第5周-数字化工作方法，化方法11数字化工作方法12运筹优化方法（线性规划与二次优化，基于业务流程的优化）
13数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例商业策略分析(Level 2)第6周-数据接入与大数据平台11分布式存储与计算
12Spark与Flink工作原理13使用PySpark实现分布式计算
14数据接入策略与调度工具
13数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例商业策略分析(Level 2)第6周-数据接入与大数据平台11分布式存储与计算
12Spark与Flink工作原理13使用PySpark实现分布式计算
14数据接入策略与调度工具
第5周-聚类分析，决策树应用
11层次聚类
12Kmeans聚类
13聚类分析评价方法-决策树应用
14用户分群-零售行业运营案例
11层次聚类
12Kmeans聚类
13聚类分析评价方法-决策树应用
14用户分群-零售行业运营案例
CDA 认证考试辅导（报名考试的学生）11数据基本概念12指标体系13标签体系与用户画像
14数据采集与处理15数据模型管理
16统计分析17数据分析模型与应用
18数字化工作方法与应用
14数据采集与处理15数据模型管理
16统计分析17数据分析模型与应用
18数字化工作方法与应用
拓展选修课
11数字化运营12数据产品经理
13Python爬虫
14深度学习之图像识别
15Tableau 多维可视化分析
16 SPSS 统计分析
11数字化运营12数据产品经理
13Python爬虫
14深度学习之图像识别
15Tableau 多维可视化分析
16 SPSS 统计分析
