上海CDA数据分析师认证培训班

1.基础差脱产学习,6个月学会大数据分析技术

2.计算机、统计、数学等专业学习效果更佳

3.,成为大数据稀缺人才,

4.CDA大数据就业帮,助你前程似锦

5.大数据未来已来,只等你改变自己

学习对象和学习基础

1.各行业数据分析、数据挖掘从业者

2.在校数学,计算机,统计等专业教师和学生

3.经济,医学,生物研究等院科研人员

4.数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士

大数据培训为什么选择我们?

1、纳米级知识体系,构建完备技能图谱

2、3个月强化集训>3年自主碎片化学习

3个月入门,从零进阶,业界老师传授实用技能,

学完课程后相当于掌握了大数据经典书本精华知识,让你毕业即有3年行业项目经验,拓展人脉圈子

3、案例展示

电力大数据实战主界面

案例介绍:基于用户用电行为典型数据,分析用户用电行为轨迹,抽象用户用电特征,输出用户群体的聚类分析结果和典型行为特征。

技能涉及:电力工业统计基础知识,用电负荷特性指标,数据清洗、归一化处理、聚类程序开发、结果分析。

速公路收费站各站点每日收费额情况图

案例介绍:将所有数据导入到mysql中,同时hive中,并编写spark程序,统计出每天的交易额,并输出到mysql中,hive

中的数据,编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因。

技能涉及:1、检查集群、节点、索引的健康情况;2、管理集群、节点,索引数据、元数据;3、执行CRUD,创建、读取、更新、删除以及查询;4、执行的查询操作,比如分页、排序、脚本、聚合等

电子商务网站用户行为分析

案例介绍:使用Flume来完成Apache服务器日志收集工作,并自动上传到指定的HDFS系统中存储,使用MapReduce将HDFS中进行数据清洗,使用Hive对清洗后的数据进行统计分析,使用Sqoop将Hive统计后的数据导出到关系型数据库MySQL,数据可视化技术呈现分析结果。

Web网站日志分析案例

4、大数据中文交流社区,加入学习圈子

CDA与Scikit-Learn社区达成合作,基于Apache2.0开源协议搭建大数据中交流社区,方便学员们的长期交流与资源共享。

课程大纲

01章、大数据技术架构

大数据技术概述;课程导学

02章、Linux系统

03章、关系型数据库

数据库概述;数据定义;数据操作;单表查询;多表查询;子查询;常用函数;MySQL进阶;电商案例

04章、Java核心编程

Java及Java与大数据关系介绍;开发环境搭建、变量、数据类型、运算符;流程控制语句、方法、数组;面向对象思想;类与对象;成员变量、局部变量;数据结构;节输入流、序列化、字节输出流;射、网络编程、多线程、注解;JDBC;Maven;Java综合实战

05章、Hadoop生态

大数据基础;Zookeeper;HDFS;apReduce基本原理;apReduce编程实战;YARN;Hive;Hbase;Sqoop

06章、Spark技术

0Scala编程;Sparkcore;SparkSQL;Sparkstreaming;SparkGraphx;SparkML

07章、Flink技术

Flink简介及原理讲解;Flink安装部署;Flink开发环境配置;FlinkStream;FlinkDataSet;FlinkRuntime;FlinkSQL;Flink+kudu实战

08章、数学基础

09、Python编程基础

Python入门与安装;Python语法入门;基本数据类型;控制语句;错误和异常;常用内置函数;函数创建与使用;Python特性;Python模块;PythonI0操作;类和面向对象;Python连接数据库

10章、数据预处理技术

NumPy基础;Pandas入门;Pandas基本数据处理方法;Pandas聚合与分组;Python数据清洗操作及案例实战

11章、数据的获取-爬虫技术

12章、数据可视化技术

Python数据可视化入门;matplotlib绘图参数;绘图工具

13章、统计分析

数据准备;线性回归;多元线性回归;logistic回归;logistic回归应用案例

14章、机器学习

机器学习入门;K-Means算法;决策树算法;行业案例;逻辑回归;关联规则;协同过滤;推荐系统案例;集成算法之随机森林;集成算法之AdaBoost;数据处理和特征工程;SVM;神经网络入门;XGBoost;XGBoost实战案例

15章、综合实战案例

简单回顾;大数据分析建模流程;大数据分析核心技术解决方案;交通大数据分析;社交媒体UGC数据分析;电信案例

硬核服务

伴学、督学,全方位教学服务帮你解决学习道路上的每一个问题,CDA就业服务团队为您解决就业难题,大厂offer触手可得!

1、作业、定期串讲

增加作业练习与测试,保障学习效果,定期进行直播串讲,攻克重难点知识

2、1v1督学辅导、全程跟班答疑

朝九晚九跟班答疑、5分钟有问必答、定期学习困难问诊,用心关怀每位学员学习状态

3、高质量学习社群

与的人同行,走进数据人的职场圈子

4、专业化求职服务流程

根据你的发展意愿与竞争力,为你规划职业方向、确定求职目标

5、1v1简历、面试辅导

就业老师全程定制化辅导,模拟1v1面试结果进行分析、总结

听取前辈们的求职经验,深入了解行业与企业、摸清自身职业发展路径

就业服务

上百家合作企业高薪推荐就业,将求职简历推送至目标名企,简历直达HR、技术经理,免去申请环节!

仅展示部分合作机构/企业

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师?人才

在招聘市场上,越来越多的企业要求持CDA数据分析师?证书

CDA认证

CDA认证考试在就业市场上具有极高的竞争力。超过数百家雇主,愿意为CDA学员和会员提供培训及发展机会。

CDA数据分析师人才行业标准获得中成协认可,由数据科学领域、学者及企业共同制定并每年更新;获得如银行、招商银行、烟草、IBM大数据大学、电信、电网、苏宁易购、德勤、猎聘、CDMS等企业机构的认可。

专业

CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、化的人才标准。统考、命题、评分公平、流程严格,更具含金量。

权益

持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA查询,确保性与防伪性。证书三年审核一次,增加持证人的实力与权益。

THE END
1.行业数据分析招聘网2024年行业数据分析招聘信息猎聘2024年行业数据分析招聘信息,海量高薪猎头职位等你来选,了解行业数据分析岗位要求、薪资待遇等真实招聘信息,找高薪职位,上猎聘!https://www.liepin.com/zpxingyeshujufenxi/
2.行业数据各行业最新数据分析数据中心报告大厅数据中心为您提供各个行业数据分析,包括了各行业最新数据分析、地方行业数据分析。涉及农业、医疗医药保健、家用电器、建筑、化工、纺织、通讯、能源等30多个行业数据分析。https://www.chinabgao.com/stat/industry.html
3.大数据分析这个职位属于哪个行业数据分析行业属于一个边缘学科,交叉学科,准确的说它不属于哪个行业,不属于IT,也不属于金融业,但是...https://edu.iask.sina.com.cn/jy/1Dt2oU7TsyOW.html
4.数据分析师数据分析培训数据培训课程CPDA数据分析师,是中国商业联合会数据分析专业委员会主办的数据分析师培训课程,旨在通过大数据分析人工智能实战案例等形式为企业培养经营决策提供服务的专业数据分析师人才。https://m.chinacpda.com/
5.数据分析和数据科学行业SWOT分析报告.docx第二部分 数据分析和数据科学行业技术趋势分析 6 第三部分 数据分析和数据科学行业SWOT分析 8 第四部分 数据分析和数据科学行业投资与前景预测 11 第一部分 数据分析和数据科学行业市场分析 标题:数据分析和数据科学行业市场分析 摘要: 本文旨在对数据分析和数据科学行业进行市场分析,以了解其当前和未来的趋势和发展。https://max.book118.com/html/2023/0803/5132010020010303.shtm
1.3大领域,4大方向,做好数据分析岗位的职业规划如果已经有一定行业履历,只是想要转岗数据分析师,那么跨岗不跨行,避免跳到一个陌生的领域。 领域经验太宽泛,我给不了太多的指点,主要也就三点:1.自己感兴趣的,2.自己擅长的,3.有钱途的。从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 https://36kr.com/p/5094852
2.解析大数据分析行业的现状与前景:全球视角下的中国力量在一个充满数据的时代,大数据分析已经成为推动各行各业发展的核心动力。最近,一位来自其他行业的前辈向我咨询大数据分析行业的从业情况。为了更好地回答他的疑问,我决定写一篇文章,结合全球视角,重点介绍中国大数据分析行业的现状与未来前景。希望通过这篇文章,能够为有志于进入大数据分析领域的朋友们提供一些有价值的见...https://blog.csdn.net/qq_41780234/article/details/140755655
3.数据分析是什么行业数据分析已经渗透到各行各业中,涵盖了很多不同的应用领域,包括金融业、零售业、医疗保健业、制造业、电子商务行业、人力资源行业、物联网行业等。虽然,数据分析行业目前尚处在发展初期,但随着人工智能技术的发展,未来几年将会见证更多可能性的实现。 一、数据分析的应用与发展 ...https://www.linkflowtech.com/news/2705
4.工作十年的数据分析师被炒,没有方向,你根本躲不过中年危机单纯聚焦于数据分析行业本身来说不是青春饭,或者说这个行业跟年纪大小压根就没关系,但是劝大家也不要太乐观,三百六十行,行行有难处。 跟程序员很像,数据分析的职业分水岭也在30-35岁左右,因为大多数做数据分析的人,不到十年一定会遇到职业的天花板问题,这个行业的天花板下限太低,很多人都触底之后就会选择转行或者...https://www.51cto.com/article/687244.html
5.从执行到专家详解数据分析师的职业层级划分1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义...https://sjfx.hbue.edu.cn/72/ad/c4354a94893/page.htm
6.行业分析/数据岗的四大类型八大行业腾讯云开发者社区针对很多同学想深入了解数据岗的情况,今天小编跟大家来介绍下大数据岗位的四大类型及涉及的八大行业。 我们一起看看数据分析还能去那些数据岗位? 一、数据分析师 二、数据科学家 三、数据工程师 四、数据产品经理 所以,掌握数据分析技术职业发展空间很大,通过工作经验的积累,可塑性非常强,当下数据万联的时代,职业路径呈...https://cloud.tencent.com/developer/news/1194147
7.帆软FineBI大数据Spider引擎——为海量数据分析而生保险行业常用传统展示分析工具如BO、SSAS、cognos、Microstrategy等,常规汇总分析数据与粗粒度维度汇总计算较为方便,固定的指标查看等都没有问题。但是到明细数据的展示分析与汇总时候,就存在各种性能瓶颈以及传统BI工具的约束,比如维度过多导致cube难以支撑; 无法在线查看实际明细数据,而下载导出的数据有数据量的限制;任意...https://maimai.cn/article/detail?fid=1087958660&efid=cFC-D1L_rX-NNAoQf2Qh1A
8.《2020疫情数据报道分析报告》澎湃号·湃客澎湃新闻得益于近几年大数据行业的蓬勃发展和疫情数据的公开可得,数据新闻生产主体的下沉迹象愈来愈明显,不少高校媒体、个人自媒体也陆续着手组建专业的数据新闻团队。除此之外还涌现出了大批数据服务提供商,在有偿提供数据分析服务的本职工作外,借助自身数据采集优势无偿向公众传递信息。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_9182883