cda數據分析就業(yè)技能周末訓練營(yíng)課程介紹:
課程簡(jiǎn)介
降低入行門(mén)檻,文科商科背景也能學(xué)
業(yè)務(wù)數據分析相關(guān)崗位是數據科學(xué)崗位中對專(zhuān)業(yè)背景、學(xué)歷背景要求的崗位,但是入職后工作經(jīng)驗越長(cháng),薪資待遇提高越快的崗位。數據分析就業(yè)班所培訓的技能,對口業(yè)務(wù)數據分析相關(guān)崗,學(xué)員只需要在培訓過(guò)程熟練掌握工具操作和業(yè)務(wù)邏輯,在導師的項目實(shí)操下掌握業(yè)務(wù)分析流程,可獲得進(jìn)入業(yè)務(wù)數據分析崗所要求掌握的基本技能。
常用技能重點(diǎn)教學(xué),針對就業(yè)夯實(shí)基礎
為了快速學(xué)習業(yè)務(wù)數據分析相關(guān)崗位所要求的技能,除了優(yōu)質(zhì)的師資團隊,CDA還提供優(yōu)質(zhì)的學(xué)員服務(wù),包括班主任和助教答疑服務(wù),為學(xué)員快速掃除知識障礙,提升學(xué)習效率提供。
培養職場(chǎng)數據素養,直通企業(yè)就業(yè)
對數據科學(xué)崗位認知程度比較淺的學(xué)員,可在CDA職業(yè)規劃團隊老師的幫助下選擇適合學(xué)員職業(yè)發(fā)展路線(xiàn)。

學(xué)習目標
熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數據分析軟件
熟練掌握數據清洗,可以完成缺失值填補、異常值處理等
精通數據可視化,制作可視化分析報表
可以獨立撰寫(xiě)業(yè)務(wù)分析報告
SQL數據庫應用基礎
大型數據分析綜合項目現場(chǎng)實(shí)戰
掌握數據分析在各行業(yè)的應用場(chǎng)景
掌握業(yè)務(wù)數據分析模型與分析方法

學(xué)習對象和基礎
零基礎學(xué)生、轉行人士,低門(mén)檻無(wú)憂(yōu)就業(yè)
基礎薄弱數據類(lèi)崗位從業(yè)者,系統提升專(zhuān)業(yè)技能
產(chǎn)品、運營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)、財務(wù)等業(yè)務(wù)在職者,提升數字化工作效率
研發(fā)、中臺、技術(shù)類(lèi)在職者,數字化賦能支持業(yè)務(wù)發(fā)展
企業(yè)創(chuàng )始人、經(jīng)理人、管理咨詢(xún)類(lèi)崗位從業(yè)者,把握數字化轉型方案及流程

內容升級:
1章預科學(xué)習(工具篇)
1-1Excel 預習視頻
1-2數據庫預習視頻
1-3Power BI 預習視頻
2章預科學(xué)習(業(yè)務(wù)篇)
2-1業(yè)務(wù)前臺人員數據思維訓練營(yíng)
3章業(yè)務(wù)數據分析(Excel)
3-1表格結構數據的特征、獲取方法
3-2表格結構數據引用、查詢(xún)與計算方法
3-3數據驅動(dòng)型業(yè)務(wù)管理(數據埋點(diǎn)、數據治理、數據應用等)
3-4指標的應用 - 搭建營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)指標體系
3-5財務(wù)指標的分析與應用
3-6業(yè)務(wù)場(chǎng)景指標 - 多場(chǎng)景業(yè)務(wù)場(chǎng)景指標應用精講(運營(yíng)、客戶(hù)、商品、活動(dòng)等)
3-7指標的設計 - 多場(chǎng)景指標設計、使用及分析案例(績(jì)效、運營(yíng)、銷(xiāo)售等)
3-8業(yè)務(wù)指標綜合分析案例 - 互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)業(yè)務(wù)指標綜合分析案例
3-9可視化分析方法
3-10業(yè)務(wù)分析方法應用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-11業(yè)務(wù)模型應用 - 價(jià)值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
3-12撰寫(xiě)業(yè)務(wù)分析報告方法
3-13電商、互聯(lián)網(wǎng)、零售行業(yè)的數據分析場(chǎng)景介紹
3-14客戶(hù)分析 - 電商客戶(hù)維度綜合分析案例(用戶(hù)生命周期、用戶(hù)特征、用戶(hù)行為分析)
3-15產(chǎn)品分析 - 電商產(chǎn)品維度綜合分析案例(商品畫(huà)像、商品標簽、商品定位策略分析)
3-16運營(yíng)分析 - 互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)業(yè)務(wù)綜合分析案例(運營(yíng)效果分析、電商漏斗模型分析應用)
3-17市場(chǎng)分析 - 汽車(chē)行業(yè)市場(chǎng)分析案例(市場(chǎng)分析報告撰寫(xiě)方法)
3-18銀行綜合分析案例 - 銀行綜合業(yè)務(wù)分析報告
4章數據管理與數據治理簡(jiǎn)介
4-1企業(yè)決策的四個(gè)層次:戰略、管理、運營(yíng)、操作
4-2企業(yè)數據分析能力的演進(jìn)
4-3企業(yè)運營(yíng)和操作數據應用
4-4數據管理基礎知識與DMBOK知識體系
4-5企業(yè)數據能力建設
4-6數據治理實(shí)操框架
5章企業(yè)架構與數據架構基礎
5-1企業(yè)架構(EA)基本理論
5-2數據架構基本理論
6章統計基礎與數據預處理(Excel)
6-1分析的基本概念
6-2描述性統計與數據預處理
6-3統計分布
7章多維數據分析與可視化分析(Power BI)
7-1表結構數據的特征與獲取
7-2表結構數據加工與使用
7-3多表透視分析邏輯
7-4透視分析方法
7-5多維數據模型
7-6多表透視分析應用案例 -- 多維透視分析應用案例
7-7客戶(hù)分析 - 電商客戶(hù)運營(yíng)分析儀表板(潛在客戶(hù)挖掘、電商運營(yíng)效果監控、運營(yíng)指標分析應用)
7-8產(chǎn)品分析 - 產(chǎn)品進(jìn)銷(xiāo)存追蹤監控看板(進(jìn)銷(xiāo)存業(yè)務(wù)流程分析與監控)
7-9運營(yíng)分析 - 電商運營(yíng)分析駕駛艙(電商獲客分析、營(yíng)銷(xiāo)漏斗模型監控分析)
7-10銷(xiāo)售分析 - 服裝行業(yè)銷(xiāo)售情況分析(銷(xiāo)售情況監控看板制作方法)
7-11財務(wù)分析 - 地產(chǎn)企業(yè)盈利分析(企業(yè)利潤結構構成及盈利能力分析看板)
7-12綜合實(shí)戰案例 - 電商綜合運營(yíng)分析儀表板(流量、轉化、客單相關(guān)指標分析監控)
8章SQL數據庫(MySQL)
8-1DDL數據定義語(yǔ)言(創(chuàng )建、選用、刪除數據/表)
8-2DML數據操作語(yǔ)言(添加、修改、刪除數據)
8-3單表查詢(xún)
8-4查詢(xún)結果排序、限制查詢(xún)結果數量
8-5多表查詢(xún)
8-6函數
8-7SQL大廠(chǎng)面試題突擊訓練
8-8查詢(xún)應用案例1 -- 電商多表查詢(xún)案例
8-9查詢(xún)應用案例2 -- 零售業(yè)多表查詢(xún)案例
9章Hive SQL
9-1Linux系統
9-2Linux常用命令和文件系統
9-3分布式存儲與計算(Hadoop)
9-4系統的安裝與部署
9-5Hive 架構原理
9-6Hive 數據類(lèi)型
9-7HiveQL與應用
10章大型數據分析綜合項目實(shí)戰(Power BI+SQL)
10-1跨國企業(yè)完整數據分析實(shí)戰案例
10-2學(xué)生探索性實(shí)操制作分析報告
10-3項目現場(chǎng)評審與1V1指導
11章數據產(chǎn)品設計
11-1數據產(chǎn)品概述
11-2數據產(chǎn)品設計
11-3產(chǎn)品管理
11-4數據產(chǎn)品演練
12章Python編程基礎
12-1Python 與 Anaconda 簡(jiǎn)介
12-2Python 標準數據類(lèi)型
12-3基本語(yǔ)法規則
12-4控制流語(yǔ)句
12-5自定義函數
13章Python 數據清洗與可視化
13-1Numpy 數組分析
13-2Pandas 數表分析
13-3Pandas 數據清洗與可視化
13-4Python 數據可視化包-Matplotlib 介紹
13-5Python 數據可視化包-Seaborn 介紹與圖形繪制
13-6Python BI包-Pyecharts 介紹與圖形繪制
13-7分析案例—斯德哥爾摩氣候可視化分析
13-8分析案例—餐飲訂單數據清洗與分析
13-9分析案例—文本數據分析之QQ聊天信息可視化分析
14章Python+SQL 及 Python 自動(dòng)化
14-1Python 連接SQL
14-2Python 辦公自動(dòng)化
14-3實(shí)現自動(dòng)風(fēng)控報表
15章Python 統計與綜合案例
15-1參數估計與假設檢驗基礎
15-2相關(guān)分析
15-3回歸分析
15-4回歸模型的診斷與調優(yōu)
15-5用戶(hù)行為顯著(zhù)影響因素分析案例
15-6大型案例:用戶(hù)復購預測分析案例
16章數據分析師職業(yè)規劃課
16-1職業(yè)規劃
16-2職場(chǎng)溝通力
16-3團隊協(xié)作力培養
17章面試技巧一對一輔導
17-11V1面試技巧指導與簡(jiǎn)歷修改
18章技能拓展(選修課)
18-1互聯(lián)網(wǎng)數字化運營(yíng)【18課時(shí)】
18-2何為數據產(chǎn)品經(jīng)理?【1課時(shí)】
18-3Python 爬蟲(chóng)【15課時(shí)】
18-4人工智能(深度學(xué)習)實(shí)戰之圖像識別【6課時(shí)】
18-5采銷(xiāo)、物流與供應鏈數據分析應用實(shí)戰【10課時(shí)】 (需額外付費)
18-6Tableau 數據可視化視頻【1.5課時(shí)】(需額外付費)
18-7SPSS Modeler 數據挖掘實(shí)戰【34課時(shí)】(需額外付費)
18-8增長(cháng)黑客入門(mén)【2.5課時(shí)】(需額外付費)

硬核服務(wù):