CDA数据分析师.docx

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CDA数据分析师

第一阶段：

Excel数据分析

1.Excel数据处理技巧和高效方法

2.Excel数据收集、整合、规范化

3.Excel公式、函数、数组及数据分析

4.Excel可视化数据分析（排序、筛选、透视表等）

5.Excel图表化数据呈现

6.商业智能分析（PowerBI）

第二阶段：

数据分析理论基础

1.集中趋势、离散测度、均值、中位数、众数、方差、点估计、区间估计等相关的知识

2.假设检验T检验、方差、相关性、列联分析

3.回归分析

4.主成分分析

5.时间序列

第三阶段：

数据库管理

1.MySQL数据库基本操作；

2.MySQL数据类型和运算符、数据的CRUD操作；

3.MySQL用户管理;

4.MySQL数据备份与还原;

5.MySQL函数；

6.中型、大型数据清洗查询案例；

第四阶段：

SPSS数据分析

（1）数据处理流程、数据的输入输出

（2）描述统计分析，常用的统计图形

（3）T检验、方差分析、与数据库连接

（4）相关、偏相关分析，线性回归

（5）Logistic、分类变量回归、ROC曲线

（6）缺失值的处理、主成分分析

（7）因子分析、K-means聚类，层次聚类

（8）神经网络、RFM模型、对应分析、联合分析

（9）时间序列、总结

第五阶段：

数据挖掘算法

1.关联规则；

2.决策树；

3.贝叶斯；

4.SVM；

5.神经网络。

第六阶段：

R语言

1.R基础编程

2.R中高级图表（Echart）与信息压缩

3.数据清洗

4.统计推断

5.客户价值预测_线性回归模型诊断

6.逻辑回归与决策树

7.KNN、朴素贝叶斯、svm、聚类与客户画像

8.汽车金融信用违约预测模型案例

第七阶段：

案例分析实战

1.互联网广告中的大数据应用；

2.利用时间序列精准预估零售业的销量及营业额；

3.如何在保险行业中使用决策树并展示其成果；

4.如何在零售行业中应用Logistic回归和线性回归估计客户生命价值。

选修方向一：

Python数据分析（13期上海）

1.Python编程基础；

2.Numpy数组和矢量计算；

3.Pandas基础&进阶；

4.Python爬虫初级；

5.python推荐系统实践；

6.案例分析。

选修方向二：

SAS数据挖掘（12期深圳）

1.SASBase基础编程；

2.SASBase高级编程；

3.SAS统计分析；

4.SAS电商数据挖据；

5.SAS信用评级模型；

案例：

如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位

案例：

如何针对行业特性进行营销组合优化.

『视频』大数据分析周末班第10期

CDA2级大数据前沿知识介绍，免费观看

大数据基础知识点击观看

第一阶段：

大数据前沿知识及hadoop入门

1.大数据前沿知识介绍

2.课程介绍

3.Linux及unbuntu系统基础

4.hadoop的单机和伪分布模式的安装配置

第二阶段：

Hadoop部署进阶

1.Hadoop集群模式搭建

2.Hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析

3.使用hdfs提供的api进行hdfs文件操作

4.Mapreduce概念及思想

第三阶段：

大数据导入与存储

1.mysql数据库基础知识

2.hive安装部署与案例

3.sqoop安装及使用

第四阶段：

Hbase理论及实战

1.hbase简介

2.安装及配置

第五阶段：

Spark配置及使用场景

1.spark简介、安装及配置

2.scala简介、安装及语法讲解

第六阶段：

spark大数据分析原理

1.Spark内核：

基本定义、Spark任务调度

2.SparkStreaming实时流计算

3.SparkMLlib机器学习

4.SparkSQL实战

第七阶段：

hadoop+Spark大数据分析

1.实战案例深入解析

2.hadoop+Spark的大数据分析之分类

3.Logistic回归与主题推荐

与南京大学、东南大学合作，颁发“CDA数据分析师”“高级、中级、初级”证书

丁亚军

南京上度咨询数据分析总监、经管之家论坛SAS、SPSS版版主，CDA数据分析研究院研究员和SAS、SPSS软件讲师。

研究方向为“统计软件与数据分析”、“市场调查分析”、“数据挖掘咨询”。

王小川

神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家，国内最大的MATLAB论坛管理员，在硕士与博士期间，参与发表了SCI论文6篇，核心期刊论文5篇，获得同济大学奖学金，精通各类统计学软件，参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》等书籍。

翟祥

CDA数据分析师讲师/北京林业大学管理学院统计系教授/人民大学统计学博士具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景，SAS公司骨灰级讲师，具有八年数据分析、数据挖掘的从业经验，，独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。

李奇

中国电子表格应用大会主席，曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。

专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。

赵仁乾

北京邮电大学管理科学与工程硕士，现就职于北京电信规划设计院，从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。

重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。

易向军

大数据及云计算领域创业者，创始人。

在电信及互联网行业有多年从业经验，熟悉数据挖掘实际应用场景，具备丰富的一线实践经验。

在运营分析、产品用户体验评测等方面有着深刻认识，致力于数据挖掘知识的宣传推广及相关技术的探索研发。

马伯

经管之家CDA数据分析研究院讲师，从事互联网、电子商务方向数据分析与数据挖掘的研究与CDA数据分析师的教学工作，研究方向为文本挖掘、电商推荐系统开发、潜在价值客户挖掘，互联网大数据挖掘等。

曾珂

管理科学工程硕士/CDA数据分析研究院讲师从事数据分析与数据挖掘的研究与教学，研究方向为互联网、电子商务数据分析与挖掘，擅长基于客户关系管理的数据挖掘、数据可视化、文本挖掘。

量化分析课程

第一阶段：

金融数据处理

1.导入，检查，及操作财务数据

2.单一资产收益之各种定义

3.投资组合收益计算

4.数据预处理

第二阶段：

风险度量

1.收益与风险权衡

2.单一资产风险

3.投资组合风险

4.波动率估计与建模

5.风险价值

6.风险模型回测

6.期望损失

7.其他风险测度

8.风险调整之投资组合绩效

第三阶段：

资产定价模型

1.套利定价模型

6.期望损失

2.模型系数估计

6.期望损失

3.模型检验

第四阶段：

投资组合理论

第五阶段：

因子模型

第六阶段：

金融衍生品

1.期权定价

2.买卖权平价关系

3.隐函波动率

4.套期保值方法

5.套期保值优化

6.套期保值与交易成本

第七阶段：

财报与基本面分析

1.财报分析基础

2.BenjaminGraham经典价值型投资法

3.兼具价值与成长之GARP策略

第八阶段、量化交易策略

1.技术分析介绍

1.1K线图形态分析

1.2均线系统

1.3动量交易策略

1.4相对强弱指标（RSI）与市场反转

1.5随机指标KDJ与价格波动

2.高频金融数据分析

3.投资策略实战

3.1通道策略

3.2多指标组合投资策略

3.3量价关系分析

3.4配对交易策略

3.5轮动投资策略

3.6仓位控制

3.7一个趋势存在與否的判断策略

3.8趋势追踪策略

3.9利用均值回归在震荡中获取交易机会

蔡立耑

美国伊利诺伊大学金融硕士/华盛顿大学经济学博士

亲身实践各种金融应用，主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究，例如量化投资、风险分析等。

在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。

带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。

CDA数据分析就业班第九期视频

EXCEL数据分析入门工具

Excel数据收集、整合及高效处理技术和方法

Excel函数、数组与数据分析

Excel透视表和图表化数据呈现

Excel自动化工具宏与交互式界面设计

Excel高效分析数据利器VBA

案例

数理统计-数据分析根基

描述性统计

抽样估计

假设检验

方差分析