深圳國富如荷CDA數據分析周末訓練營培訓班

cda數據分析就業(yè)技能周末訓練營課程介紹：
課程簡介
降低入行門檻，文科商科背景也能學
業(yè)務數據分析相關崗位是數據科學崗位中對專業(yè)背景、學歷背景要求的崗位，但是入職后工作經驗越長，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)務數據分析相關崗，學員只需要在培訓過程熟練掌握工具操作和業(yè)務邏輯，在導師的項目實操下掌握業(yè)務分析流程，可獲得進入業(yè)務數據分析崗所要求掌握的基本技能。
常用技能重點教學，針對就業(yè)夯實基礎
為了快速學習業(yè)務數據分析相關崗位所要求的技能，除了優(yōu)質的師資團隊，CDA還提供優(yōu)質的學員服務，包括班主任和助教答疑服務，為學員快速掃除知識障礙，提升學習效率提供保障。
培養(yǎng)職場數據素養(yǎng)，直通企業(yè)就業(yè)
對數據科學崗位認知程度比較淺的學員，可在CDA職業(yè)規(guī)劃團隊老師的幫助下選擇適合學員職業(yè)發(fā)展路線。

學習目標
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
可以獨立撰寫業(yè)務分析報告
SQL數據庫應用基礎
大型數據分析綜合項目現場實戰(zhàn)
掌握數據分析在各行業(yè)的應用場景
掌握業(yè)務數據分析模型與分析方法

學習對象和基礎
零基礎學生、轉行人士，低門檻無憂就業(yè)
基礎薄弱數據類崗位從業(yè)者，系統(tǒng)提升專業(yè)技能
產品、運營、營銷、財務等業(yè)務在職者，提升數字化工作效率
研發(fā)、中臺、技術類在職者，數字化賦能支持業(yè)務發(fā)展
企業(yè)創(chuàng)始人、經理人、管理咨詢類崗位從業(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章預科學習（業(yè)務篇）
2-1業(yè)務前臺人員數據思維訓練營
3章業(yè)務數據分析(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、查詢與計算方法
3-3數據驅動型業(yè)務管理（數據埋點、數據治理、數據應用等）
3-4指標的應用 - 搭建營銷運營指標體系
3-5財務指標的分析與應用
3-6業(yè)務場景指標 - 多場景業(yè)務場景指標應用精講（運營、客戶、商品、活動等）
3-7指標的設計 - 多場景指標設計、使用及分析案例（績效、運營、銷售等）
3-8業(yè)務指標綜合分析案例 - 互聯網運營業(yè)務指標綜合分析案例
3-9可視化分析方法
3-10業(yè)務分析方法應用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
3-11業(yè)務模型應用 - 價值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
3-12撰寫業(yè)務分析報告方法
3-13電商、互聯網、零售行業(yè)的數據分析場景介紹
3-14客戶分析 - 電商客戶維度綜合分析案例（用戶生命周期、用戶特征、用戶行為分析）
3-15產品分析 - 電商產品維度綜合分析案例（商品畫像、商品標簽、商品定位策略分析）
3-16運營分析 - 互聯網運營業(yè)務綜合分析案例（運營效果分析、電商漏斗模型分析應用）
3-17市場分析 - 汽車行業(yè)市場分析案例（市場分析報告撰寫方法）
3-18銀行綜合分析案例 - 銀行綜合業(yè)務分析報告
4章數據管理與數據治理簡介
4-1企業(yè)決策的四個層次：戰(zhàn)略、管理、運營、操作
4-2企業(yè)數據分析能力的演進
4-3企業(yè)運營和操作數據應用
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(tǒng)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(tǒng)計與數據預處理
6-3統(tǒng)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客戶分析 - 電商客戶運營分析儀表板（潛在客戶挖掘、電商運營效果監(jiān)控、運營指標分析應用）
7-8產品分析 - 產品進銷存追蹤監(jiān)控看板（進銷存業(yè)務流程分析與監(jiān)控）
7-9運營分析 - 電商運營分析駕駛艙（電商獲客分析、營銷漏斗模型監(jiān)控分析）
7-10銷售分析 - 服裝行業(yè)銷售情況分析（銷售情況監(jiān)控看板制作方法）
7-11財務分析 - 地產企業(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綜合實戰(zhàn)案例 - 電商綜合運營分析儀表板（流量、轉化、客單相關指標分析監(jiān)控）
8章SQL數據庫(MySQL)
8-1DDL數據定義語言（創(chuàng)建、選用、刪除數據/表）
8-2DML數據操作語言（添加、修改、刪除數據）
8-3單表查詢
8-4查詢結果排序、限制查詢結果數量
8-5多表查詢
8-6函數
8-7SQL大廠面試題突擊訓練
8-8查詢應用案例1 -- 電商多表查詢案例
8-9查詢應用案例2 -- 零售業(yè)多表查詢案例
9章Hive SQL
9-1Linux系統(tǒng)
9-2Linux常用命令和文件系統(tǒng)
9-3分布式存儲與計算(Hadoop)
9-4系統(tǒng)的安裝與部署
9-5Hive 架構原理
9-6Hive 數據類型
9-7HiveQL與應用
10章大型數據分析綜合項目實戰(zhàn)(Power BI+SQL)
10-1跨國企業(yè)完整數據分析實戰(zhàn)案例
10-2學生探索性實操制作分析報告
10-3項目現場專家評審與1V1指導
11章數據產品設計
11-1數據產品概述
11-2數據產品設計
11-3產品管理
11-4數據產品演練
12章Python編程基礎
12-1Python 與 Anaconda 簡介
12-2Python 標準數據類型
12-3基本語法規(guī)則
12-4控制流語句
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 自動化
14-1Python 連接SQL
14-2Python 辦公自動化
14-3實現自動風控報表
15章Python 統(tǒng)計與綜合案例
15-1參數估計與假設檢驗基礎
15-2相關分析
15-3回歸分析
15-4回歸模型的診斷與調優(yōu)
15-5用戶行為顯著影響因素分析案例
15-6大型案例：用戶復購預測分析案例
16章數據分析師職業(yè)規(guī)劃課
16-1職業(yè)規(guī)劃
16-2職場溝通力
16-3團隊協(xié)作力培養(yǎng)
17章面試技巧一對一輔導
17-11V1面試技巧指導與簡歷修改
18章技能拓展（選修課）
18-1互聯網數字化運營【18課時】
18-2何為數據產品經理？【1課時】
18-3Python 爬蟲【15課時】
18-4人工智能(深度學習)實戰(zhàn)之圖像識別【6課時】
18-5采銷、物流與供應鏈數據分析應用實戰(zhàn)【10課時】 (需額外付費）
18-6Tableau 數據可視化視頻【1.5課時】(需額外付費）
18-7SPSS Modeler 數據挖掘實戰(zhàn)【34課時】（需額外付費）
18-8增長黑客入門【2.5課時】（需額外付費）

硬核服務：