认识达内从这里开始

CDA数据分析师培训班的核心学习内容涵盖以下模块，结合理论、工具与实战，系统培养学员的数据分析能力：

一、数据分析基础与职业认知

1. 数据分析概念与行业应用

- 理解数据分析的核心价值(如数据驱动决策、业务优化)。

- 掌握数据分析在金融、电商、医疗等行业的典型应用场景。

2. 职业发展路径规划

- 明确数据分析师、数据科学家、数据工程师等岗位的技能要求与晋升路径。

- 学习职场沟通技巧、报告撰写规范及数据故事化呈现方法。

二、统计学与数学基础

1. 描述性统计学

- 数据分布特征(均值、中位数、标准差)、数据可视化(直方图、箱线图)。

2. 推断性统计学

- 假设检验(T检验、卡方检验)、置信区间、方差分析(ANOVA)。

3. 回归分析

- 线性回归、逻辑回归模型构建与评估(R²、AIC/BIC指标)。

4. 高级统计方法

- 时间序列分析(ARIMA模型)、主成分分析(PCA)、聚类分析(K-Means)。

三、数据预处理与数据库管理

1. 数据清洗与转换

- 处理缺失值(均值填充、插值法)、异常值(3σ原则、IQR方法)、重复数据。

- 数据标准化(Z-Score)、归一化(Min-Max)、离散化(分箱法)。

2. 数据库与SQL

- 关系型数据库设计(ER图、范式理论)。

- SQL高级查询(JOIN、子查询、窗口函数)、存储过程与性能优化。

3. 大数据技术

- Hadoop生态(HDFS、Hive、HBase)与Spark框架(RDD、DataFrame操作)。

- 分布式计算原理与实时数据处理(Spark Streaming)。

四、编程与数据分析工具

1. Python编程

- 基础语法(变量、循环、函数)与面向对象编程。

- 数据分析库：Pandas(数据清洗)、NumPy(数值计算)、SciPy(统计检验)。

- 数据可视化库：Matplotlib(静态图)、Seaborn(统计图)、Plotly(交互图)。

2. R语言(选修)

- 数据处理(dplyr)、可视化(ggplot2)、统计建模(glmnet)。

3. Excel高级应用

- 动态图表制作(数据验证、条件格式)、数据透视表与VBA宏编程。

五、机器学习与数据挖掘

1. 监督学习

- 分类算法(决策树、随机森林、SVM)、回归算法(线性回归、岭回归)。

2. 无监督学习

- 聚类算法(K-Means、DBSCAN)、关联规则(Apriori算法)。

3. 模型优化与评估

- 交叉验证(K-Fold)、过拟合/欠拟合处理(正则化、早停法)。

- 模型调参(GridSearchCV、贝叶斯优化)。

4. 深度学习基础

- 神经网络原理(前向传播、反向传播)、TensorFlow/PyTorch框架入门。

六、数据可视化与商业智能

1. 可视化工具

- Tableau：仪表板设计、交互式图表(参数动作、筛选器)。

- Power BI：数据建模(DAX表达式)、实时数据监控。

2. 可视化原则

- 图表选择(柱状图 vs 折线图)、颜色搭配(色盲友好型)、信息层级设计。

3. 商业分析案例

- 零售行业销售分析(RFM模型、购物篮分析)。

- 金融风控(信用评分卡、反欺诈检测)。

七、实战项目与行业案例

1. 企业级项目实战

- 电商用户行为分析(点击流数据、漏斗模型)。

- 金融股票预测(LSTM神经网络、时间序列分解)。

2. 名企案例拆解

- 阿里巴巴用户画像构建、美团外卖配送路径优化。

3. 开源项目参与

- 贡献GitHub数据分析库(如Pandas优化、Scikit-learn算法扩展)。

八、职业道德与数据安全

1. 数据隐私保护

- GDPR合规要求、敏感数据脱敏技术(哈希加密、差分隐私)。

2. 数据分析伦理

- 避免数据偏见(算法公平性)、模型可解释性(SHAP值分析)。

3. 职业操守

- 数据真实性验证、结果客观性保障。

九、CDA认证专项培训

1. 考试大纲解析

- 覆盖CDA一级(业务数据分析)、二级(建模分析师)、三级(数据科学家)考点。

2. 模拟题库与真题演练

- 针对选择题、案例题、实操题的解题技巧训练。

3. 面试辅导

- 技术面(SQL/Python笔试)、行为面(项目经验深挖)、HR面(职业规划)。