武漢京東CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班

對于數(shù)據(jù)分析師來說，缺乏足夠的項目經(jīng)驗無疑讓個人履歷顯得平平無奇，泛乏可陳。在人才市場上，具有大廠項目經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析從業(yè)者，無疑可以讓用人單位另眼相看，重金以待。為了讓包括CDA俱樂部成員在內(nèi)的數(shù)據(jù)分析從業(yè)者吸取互聯(lián)網(wǎng)公司的項目經(jīng)驗，CDA聯(lián)合京東智聯(lián)云數(shù)據(jù)科學團隊聯(lián)合推出《京東&CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班》。該部分課程均由京東數(shù)據(jù)科學家與CDA數(shù)據(jù)科學研究院專家團聯(lián)合研發(fā)并授課，必修項目均來源于京東智聯(lián)云團隊參與的成功的項目，操作數(shù)據(jù)為京東真實的脫敏數(shù)據(jù)，學習過程逼近大廠項目。案例由淺入深進行講解，從客戶價值管理、商品管理、用戶行為分析、銷量預測等等，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)公司常見的數(shù)據(jù)挖掘任務。

京東數(shù)據(jù)科學家將會講解在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當下，使用數(shù)據(jù)進行高效決 策的方法。同時會講解利用電商數(shù)據(jù)對各行業(yè)進行賦能的前沿商業(yè)案例，包括構(gòu)建基于LBS的線下實體運營決策機制、線上數(shù)字化運營與線下實體結(jié)合運營的項目案例等。

然后，為了讓對數(shù)據(jù)挖掘感興趣的同學有更深入學習的機會，課程增加選修實戰(zhàn)項目，涵蓋金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、通信、醫(yī)療等行業(yè)，學生可根據(jù)所處行業(yè)以及未來擇業(yè)方向重點學習某些領域的案例。

學習目標

1. 掌握數(shù)據(jù)分析體系
2. 掌握用戶數(shù)據(jù)分析框架
3. 掌握EDIT模型在電商用戶數(shù)據(jù)分析場景的使用
4. 掌握AIPL以及4A用戶營銷分析方法
5. 掌握商品數(shù)據(jù)分析框架
6. 掌握EDIT模型在商品數(shù)據(jù)分析場景的使用
7. 掌握分析、庫存分析、市場分析、促銷分析等常用分析診斷方法
8. 掌握商品數(shù)據(jù)分析常用數(shù)據(jù)挖掘模型
9. 掌握流量數(shù)據(jù)分析框架
10. 掌握流量分析的基本工具
11. 掌握流量異常檢測方法和常用的流量分析模型
12. 掌握基于Power BI的動態(tài)數(shù)據(jù)可視化報告制作
13. 熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數(shù)據(jù)分析軟件
14. 熟練掌握數(shù)據(jù)清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等
15. 精通數(shù)據(jù)可視化，制作可視化分析報表
16. 可以獨立撰寫業(yè)務分析報告
17. SQL數(shù)據(jù)庫應用基礎
18. 大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(zhàn)
19. 掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應用場景
20. 掌握業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法

學習對象和基礎

• 缺少互聯(lián)網(wǎng)大廠數(shù)據(jù)分析與數(shù)字化決策的項目經(jīng)驗，希望個人履歷能添光溢彩者
• 希望了解互聯(lián)網(wǎng)大廠在數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)思路者
• 簡歷無亮點缺乏競爭優(yōu)勢
• 學習更多前沿項目思路的CDA老學員
• 零基礎學生、轉(zhuǎn)行人士，低門檻無憂就業(yè)
• 基礎薄弱數(shù)據(jù)類崗位從業(yè)者，系統(tǒng)提升專業(yè)技能
• 產(chǎn)品、運營、營銷、財務等業(yè)務部門在職者，提升數(shù)字化工作效率
• 研發(fā)、中臺、技術(shù)類部門在職者，數(shù)字化賦能支持業(yè)務發(fā)展
• 企業(yè)創(chuàng)始人、經(jīng)理人、管理咨詢類崗位從業(yè)者，把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案及流程