引领数智赋能，精通模型应用
在数字经济时代，利用数字化知识可以使企业摆脱单一供给，并深度挖掘用户需求，探索多元的业务场景。本课程将会从企业的角度出发讲解不同阶段数据应用的建设思路，培养学员掌握企业需要的敏捷算法建模能力，并规划未来发展的路线图。同时，从找出问题→确定问题→数据清洗→数据建模→数据验证到挖掘出有价值的数据分析思路，并确认适合企业的解决方案。让学员掌握可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型。
涵盖常用工具，完善技术精进
课程中涵盖了Sklearn、LightGBM、NLP、PyTorch、Transformer等常用工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。在课程学习中以问题为导向，加强知识点的理解和应用，提高学员面对复杂问题的思考能力。聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法，只教实用干货，以专精技术能力提升业务效果与效率。
玩转案例实战，直通企业
课程涉及大量企业项目案例：精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、智能推荐、情感分析、反欺诈等，加持实战经验，为学员进入名企提供项目背书。对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在职业规划团队老师的帮助下选择适合学员的职业发展路线。进一步从职场综合能力要求出发，通过经验赋能快速提升岗位匹配度。
在职提升人群
算法建模少想获得最优策略算法的人员
工作经验少想提升数据挖掘技能的人员
业余时间多想提高数据思维能力的人员
在职提升和转岗人群
工作任务重想提高工作效率的财务、市场等人员
竞争压力大想突破职业瓶颈的产品、运营等人员
行业挑战多想提升战略思维的决策、管理等人员
转行数据分析人群
自学难度大想零基础快速入门的人员
升职加薪难想要跳槽大幅涨薪的人员
行业不景气想进新兴数据行业的人员
CDA报考人群
报名参加CDA LevelI等级考试的考生
报名参加CDA LevelIl等级考试的考生
报名参加CDA Level lll等级考试的考生
数据库MvSOL语句与实战
Python连接SQL数据库
SQL使用案例
零售电商多表分析案例1
分析基础-数据分析的概念、过程、能力
指标体系的意义与构建
常用指标体系示例
统计分析可视化
企业经营分析-指标体系
Python基础与数据清洗可视化回顾
Python实撰案例
教育行业分析-学校学科教育可视化案例
数据分析师岗位需求-lagou教据处理及分析案例
方差分析
线性回归(模型的建立与估计)
统计模型的检验
识别分析-用户支出影响因素分析案例
逻辑回归(模型的建立与估计)
模型评估
信息压缩-主成分分析与因子分析(数据降维
成交分析-Talkingviews案例
因子分析-城市发展水平综合分析
标签体系的设计原理2.用户标签的制作方法
客群分析-标签体系与用户画像
应用用户画像-信用卡持卡用户画像实战案例
时间序列分析(ARIMA算法)
Box-Jenkins建模流程
时间序列回归
销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
层次聚类
Kmeans聚类
聚类分析评价方法-决策树应用
用户分群-金融行业运营案例
数据采集(概率与非概赵抽样)
数据处理方法(数据录入，数据清洗，数据编码3特征工程基础(特征预处理，特征的选择与转换
数字化工作方法运筹优化方法(线性规划与二次优化，基于业务流程的优化)
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
