CPDA项目数据分析师培训课程表

项目数据分析师培训数据分析师培训学习内容_光环大数据培训

项目数据分析师培训数据分析师培训学习内容_光环大数据培训项目数据分析师培训_数据分析师培训学习内容。

光环大数据了解到，项目数据分析师(CPDA）是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人，通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

项目数据分析师培训有必要参加吗？光环大数据认为，项目数据分析师培训是有必要参加的，随着我国经济体制变革的不断深入发展，银行和企业对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。

因此，项目数据分析师专业人员组成的项目数据分析事务所应运而生，填补了我国项目分析评估市场的空白。

参加项目数据分析师培训，能够快速上岗，是一个高效的捷径。

数据分析师培训学习内容有哪些？课程一阶段WEB前端实战开发学习内容：WEB前端开发学习目标：掌握原稿设计、HTML与CSS、JavaScriptjQuery框架、Bootstrap框架等前端开发实战。

完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS贪吃蛇游戏项目。

课程二阶段数据库实战学习内容：数据库实战开发学习目标：熟练进行数据库安装与管理、使用DDL/DML/DCL、掌握数据库编程开发。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段Python实战开发学习内容：Python实战开发学习目标：能够编写网络爬虫、Python进行网络编程PythonWeb全栈开发、Python机器学习。

完成项目：Python微博数据爬取、MapReduce设计ETLHive计数统计分析、SSM框架可视化分析。

课程四阶段Echart数据分析学习内容：Echarts数据分析学习目标：熟练使用Echarts进行开发设计、可视化开发、Echarts大数据可视化分析完成项目：全国各省旅游局投诉分析项目、某市智慧城市分析项目。

培训计划课程表

培训计划课程表一、课程目标本次培训旨在提高参与者的专业知识和技能，培养其在工作中所需的能力，使其能够更好地完成工作任务，提高工作效率和质量。

二、培训时间本次培训共计5天，每天8小时，共40小时。

三、培训内容第一天上午09:00-09:30 培训开班仪式09:30-10:00 公司介绍及培训内容讲解10:00-11:30 专业知识讲解11:30-12:00 专业知识练习下午13:30-15:30 专业技能讲解15:30-16:30 专业技能实操第二天上午09:00-11:30 团队合作与沟通11:30-12:00 实战演练下午13:30-15:30 项目管理技能15:30-17:00 项目管理案例分析第三天上午09:00-11:30 时间管理与工作效率11:30-12:00 时间管理实践下午13:30-15:30 领导力与管理技能15:30-17:00 领导力案例讨论第四天上午09:00-11:30 创新思维与问题解决11:30-12:00 创新思维实践下午13:30-15:30 情绪管理与团队建设15:30-17:00 团队建设案例分析第五天上午09:00-11:30 职业规划与个人发展11:30-12:00 结业仪式下午13:30-17:00 模拟项目实战演练四、培训材料1. 印制教材：包括专业知识、专业技能以及其他相关课程内容。

2. 视频教学资料：提供相关视频教学资料，方便学员在课后进行加深学习。

五、培训方法1. 理论讲解：讲师通过讲解相关理论知识，帮助学员建立理论基础。

2. 实操训练：通过实际操作和案例分析，加深学员对知识和技能的理解和掌握。

3. 情景模拟：模拟真实工作场景，进行角色扮演，培养学员的应变能力和解决问题的能力。

4. 案例讨论：通过案例分析、讨论和分享，帮助学员从实际经验中汲取教训，提高问题解决能力。

六、考核方式1. 课堂互动：学员积极参与课堂互动，提问和回答问题。

2. 专业知识考核：学员进行专业知识的笔试。

项目数据分析师指南-课程介绍30页PPT

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课程特点：从业认证、行业引导
问题1（为什么要把这么多内容都放进来，这么多条线索，体系庞大，原来的投资分析思路多清晰，就一条线索，很清晰，老师好讲、学生好学）和问题2（学员多是处于企业决策的某一个环节，不见得对课程体系的所有内容都需要，这套课程对学员的确切定位是什么），实际上是课程该如何定位的问题。
CPDA 完善的配套产品——总述
•课程学习提供资料
《投资数据分析实务》《市场调研与预测》《项目数据分析师考试习题册》 CPDA课程讲义远程学习卡项目数据分析专用软件
•拓展辅修教材（学员自行购买）
《价值评估》《并购制胜战略》等
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CPDA 完善的配套产品——教材
特点1
特点2 特点3 特点4
项目数据分析方法与实务操作相结合，突出方法论的作用
每章配有针对性习题及重点，利用读者在练习中加深理解
体系完整、重点突出、全真案例教学项目研究资深专家编撰教材并讲授课程
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CPDA 完善的配套产品——讲义
案P案P例T例课讲实件解操
案浓例缩互教动材教，学图，表开表拓现学，员易思于维学方员式在，短增时强间学内员迅项速目的体搭验架知识体系，掌案握例要实点操，学员动手模拟项目分析流程，培养实战本领
CPDA的发展方向有两个：第一，成立项目数据分析事务所，承接企业和投资机构的投融资咨询和评估项目第二，到投资公司、证券公司、会计评估事务所承接投融资项目；到银行做企业信贷；到企业市场部、战略部、数据中心做市场分析和开拓工作等等
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目录
➢ CPDA课程体系介绍 ➢ CPDA课程的配套产品 ➢ CPDA培训与考试
问题1是问为什么要将课程体系做大呢？这是由认证课程的定位决定的。CPDA的课程是从业认证培训要起到行业引导的作用。通过认证培训，要教育学员，数据分析具有广泛的应用领域，如果因为好讲好学而只讲投资分析，会给学员以误导，认为数据分析就是做投资项目评估的。这会使我们失掉很多学员会使我们的路越走越窄。到新浪微薄去看，会发现有一些数据分析行业的专家把我们说成就是做评估的这对于我们未来开拓更广阔的数据分析业务是非常不利的。

数据分析培训课程

项目投资风险分析项目决策与公司价值分析
数据分析项目流程及工作方法
考前综合案例复习
不确定性与风险盈亏平衡分析、敏感性分析、风险概率分析独立项目决策、互斥项目决策、资本限量下的项目决策远程拓展：公司价值评估第八天数据分析咨询项目的常规流程和重要原则、需求的把握、项目建议书的撰写项目的执行阶段、项目的汇报阶段、数据分析报告的常规模式知识串讲和重点考点复习、量化经营实操复习题、量化投资实操复习题
数据分析概述
企业战略管理数据分析
数据产生
数据导入与预处理
数据分析
数据挖掘
数据展示
营销决策数据分析概述
市场分析与预测
客户数据分析与市场定位
营销组合数据分析
生产与采购决策数据分析
投资决策概述
项目投资收益分析
第三天什么是营销决策、营销决策的理论框架、营销决策的业务流程市场分析概述、市场预测原则、定性预测方法回归分析与预测（二手房，车险，保险等案例）、时间序列分析与预测 Datahoop 平台预测分析第四天客户数据分析概述、客户细分与市场定位客户数据分析综合案例（电信用户细分，微信运营） Datahoop 平台聚类分析第五天营销组合决策、产品决策、价格决策、促销决策、渠道决策第六天生产与采购决策概述、生产单位决策、生产计划与产品混合供应链管理决策、库存管理决策、供应商选择决策、生产质量控制交货期管理第七天量化投资相关概念、量化投资的特点、量化投资决策框架量化投资数据分析框架、量化投资基础数据、资金时间价值投资关注现金流量分析投资收益分析结构逻辑、现金流量基本概念、现金流量表编制实务、经济评价

项目数据分析师(CPDA)的课程学习内容

项目数据分析师CPDA的课程学习内容
CPDA项目数据分析师上海授权管理中心的项目数据分析师课程内容包括：战略管理、市场研究、数据采集、数据预测、财务管理分析、投资研究、管理学等，是将财务管理、市场研究、投资分析和风险评估等的这些学科课程中与数据分析相关的理论提取出来形成的一门边缘学科。

分析师注重综合解决问题的能力，所以以上提及过的课程内容，项目数据分析师课程都有涉及，但这些课程又没有一个可以涵盖数据分析课程全部的，只是数据分析中的一个环节。

申报参加项目数据分析专业技术培训考核人员，应具备数学、统计学、市场营销、管理、财务或投资类等相关专业大专以上学历；如果其他专业大专以上学历人员，须从事与数据分析相关专业工作一年以上。

申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历。

项目数据分析师CPDA的考试通过后，学员将获得以下证书：
Ⅰ中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《项目数据分析师证书》
该证书是唯一被行业协会认可的证书体系，可组建事务所和在企业中从业，该证书是市场及客户认可的承接数据分析报告项目的从业证书，登录中国项目数据分析师网数据库可查询项目数据分析师专业技能证书获得者信息。

Ⅱ工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》。

数据分析师培训PPT课件完整版(精)

等部分。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式直观展示数据分布和特
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻译者的角色，他们将复杂的数据转化为易于理解的形式，为决策者提供有价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈现给非技术人员，与团队成员有效沟通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日期型等常见数据类型及其特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性，包括准确性、完整性、一致性等方面。

大数据分析师培训课程

THANKS
感谢观看
了解多维数据降维、聚类分析等高级统计方法。
编程基础及工具使用
Python/R语言编程
01
熟悉至少一种数据分析编程语言，掌握基本语法和常用库函数
。
数据可视化工具
02
学习使用Tableau、PowerBI等数据可视化工具进行图表展示。
Git版本控制
03
了解Git基本原理，掌握代码版本管理和协作流程。
大数据分析师培训课程
汇报人：XX 2024-02-01
目录
• 课程介绍与背景 • 基础知识与技能 • 大数据存储与管理技术 • 数据分析方法与模型应用 • 数据可视化与报告呈现技巧 • 实践项目与案例分析
01
课程介绍与背景
大数据分析师职业概述
职业定义
大数据分析师是运用数据分析技术，对海量数据进行挖掘、分析、处理、呈现，并为企业决策提
06
实践项目与案例分析
实践项目选题和指导思路
选题方向
根据行业发展趋势和热点，选择具有实际应用价值的课题，如电商用户行为分析、金融风控模型构建等。
指导思路
明确项目目标和任务，提供数据资源和技术支持，引导学生自主探索和解决问题，注重实践能力和创新思维的培养。
团队协作和沟通技巧培养
团队协作
培训周期一般为3-6个月，具体时间根据学员实际情况进行安排。
课后支持
提供课程回放、在线答疑等课后服务，确保学员能够随时巩固所学内容。
02
基础知识与技能
数学统计学基础
概率论与数理统计
理解概率分布、假设检验、回归分析等基本概念和方法。
线性代数
掌握矩阵运算、特征值与特征向量等基础知识。

大数据分析师行业的培训课程和学习资源

大数据分析师行业的培训课程和学习资源随着大数据时代的到来，大数据分析师成为了当今热门的职业之一。

大数据分析师通过挖掘和分析海量数据，为企业决策提供重要的依据。

然而，要成为一名合格的大数据分析师，并不仅仅需要具备计算机技术，还需要系统性的培训和广泛的学习资源。

本文将介绍大数据分析师行业的培训课程和学习资源，帮助读者更好地了解和选择相关学习途径。

一、培训课程1. 数据分析基础课程数据分析基础课程是大数据分析师入门的必修课程之一。

这类课程主要介绍数据分析的基本原理、常用的数据分析工具和技术，帮助学员了解数据分析的基本概念和方法。

课程内容包括数据收集、数据清洗、数据处理和数据可视化等方面的知识。

通过系统学习这些课程，学员能够建立起扎实的数据分析基础，为进一步深入学习和实践打下坚实的基础。

2. 大数据技术课程大数据分析师需要掌握大数据技术工具和平台的使用，因此大数据技术课程也是必不可少的一部分。

这类课程主要介绍大数据平台和工具的原理、架构及其在实际应用中的使用方法。

学员将学习到如何使用Hadoop、Spark等大数据处理框架，并了解如何进行数据的存储、管理和分析。

通过这些课程的学习，学员能够掌握大数据处理的核心技术，为实际工作做好准备。

3. 机器学习与数据建模课程机器学习是大数据分析的重要组成部分，也是大数据分析师必备的技能之一。

机器学习与数据建模课程主要介绍机器学习的基本原理、算法和应用。

学员将学习到如何构建机器学习模型，如何进行数据预处理、特征选择和模型评估等方面的知识。

通过这些课程的学习，学员能够应用机器学习算法对数据进行分析和预测，为企业决策提供有力的支持。

二、学习资源1. 开放式学习平台目前，许多知名的大学和教育机构都提供了大数据分析相关的在线课程。

例如，Coursera、edX、Udacity等开放式学习平台都有大数据分析的课程资源。

学员可以根据自己的兴趣和需求选择合适的课程进行学习。

这些平台提供了丰富的学习资源，包括课程视频、教材、作业和讨论区等，学员可以通过学习平台与其他学员和教师进行交流和讨论。

数据分析师培训课件完整版)x

4. 流量分析
通过对电商平台的流量来源、流量质量等进行分析，了解流量的获取情况、流量转化率等，优化网站的SEO和推广策略。
金融风控分析
1. 信贷风险分析
通过对借款人的信用状况、还款能力等进行评估，预测借款人的违约风险，为
信贷决策提供依据。
3. 操作风险分析
通过对金融机构内部操作流程、系统安全等进行监测和分析，识别和预防
数据分析方法
描述性统计
总结词
描述性统计是数据分析的基础，它通过收集、整理、描述数据的方式来理解和解释数据。
详细描述
描述性统计包括数据的收集、整理、展示和解释。它通过对数据的概括性度量，如均值、中位数、众数、标准差等，来描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态。
预测性建模
总结词
预测性建模是数据分析的核心，它通过建立数学模型来预测未来的数据趋势。
04
CATALOGUE
数据可视化与报告
数据可视化工具
Excel
Tableau
Excel是数据分析师常用的工具之一，可以用来制作各种图表和数据可视化。
Tableau是一款强大的数据可视化工具，提供了丰富的图表类型和可视化效果，支持实时数据分析和数据探索。
Power BI
Python库
Power BI是微软开发的一款商业智能工具，支持数据可视化、数据分析和数据报告等功能。
数据分析与解读
对数据进行深入的分析和解读，挖掘数据的内在规律和趋势，为报告提供有力的支撑。
图表选择与设计
根据报告目的和数据特点，选择合适的图表类型和设计风格，使数据可视化更直观、易理
解。
数据解读与沟通
准确解读数据
数据分析师需要具备对数据的敏感性和准确性，能够从数据中提取有用的信息和洞察。

数据员培训计划表模板

数据员培训计划表模板
培训时间：2021年7月1日-2021年7月15日
培训目标：
1. 帮助数据员掌握数据处理和分析的基本技能；
2. 提高数据员的沟通协作能力；
3. 培养数据员的数据洞察能力；
4. 增强数据员的团队精神和责任感。

培训内容：
第一阶段（7月1日-7月5日）：数据处理与分析基础知识
1. 数据收集与清洗
2. 数据分析与建模
3. 数据可视化
第二阶段（7月6日-7月10日）：沟通协作能力培养
1. 团队合作案例分析
2. 沟通技巧与表达能力
3. 团队项目管理
第三阶段（7月11日-7月15日）：数据洞察能力培养
1. 数据挖掘与方向选择
2. 数据预测与解决问题
3. 行业案例分析
培训方法：
1. 专业讲师授课
2. 实践案例演练
3. 小组合作项目
4. 自主学习和总结
培训评估：
1. 每阶段结束进行知识检测，了解学员掌握情况；
2. 每日实践案例综合评价；
3. 最终以考核成绩作为培训结业证书的评定标准。

培训支持：
1. 提供学习资料与课件；
2. 分组辅导和交流；
3. 确保学员学习环境和资源的保障。

培训授课师资：
1. 数据分析专家
2. 企业数据处理师
3. 数据科学家
培训结业：
1. 举行结业典礼，颁发结业证书；
2. 推荐优秀学员参与企业实习，提供就业机会。

备注：
本培训计划表仅作参考，具体实施情况以实际情况为准。

数据分析系统项目培训方案

数据分析系统项目培训方案
前言
随着数据分析越来越重要，数据分析系统的使用也越来越广泛。

为了保证员工具备相关技能，本文将提供一份培训方案，介绍数据
分析系统的基本使用和操作。

培训内容和进度安排
第一天
1. 数据分析系统基本概念介绍（1小时）
2. 数据导入导出操作（2小时）
第二天
1. 数据筛选和排序（1小时）
2. 数据透视表的使用（2小时）
第三天
1. 数据可视化展示（2小时）
2. 报表自动化制作（1小时）
培训方式
本次培训将采取在线方式进行，采用Zoom、Teams等软件进
行视频会议，讲师将提供现场演示和实操指导，参训人员可以通过
屏幕分享、讨论等方式进行互动研究。

培训评估
为了确保培训效果，我们将进行以下评估：
1. 培训前的问卷调查，了解参训人员的实际水平和需求；
2. 培训过程中的反馈调查，了解参训人员的研究效果和满意度；
3. 培训后的测评，检验参训人员的掌握情况，确保培训效果。

结束语
本次培训旨在提高员工的数据分析系统使用水平，建议参训人
员充分利用培训机会，与讲师和同行交流，不断提高自身技术水平，为企业发展贡献力量。

CPDA数据分析师课程大纲

数据及数据分析企业战略管理
数据分析流程数据分析思维模式
客户分析
CPDA 数据分析师课程大纲
第一周
数据及数据分析概述@
案例引入（衣食住行）
数据分析和人才需求
大数据时代的必然性：硬件发展、软件发展、云计算等神奇作用：企业决策、企业成效
案例应用：企业级用户数据分析应用等
从业需求现状
CPDA 课程简介
CPDA 课程介绍和考试说明@
远程和教材学习
战略环境分析
环境分析@ SWOT 分析法@
战略分析概述
定义、层次、目的、过程
宏观-PEST
模型与方法
微观-波特五力内外结合-SWOT
业务投资组合-波士顿矩阵、GE 矩阵
数据化决策
数据挖掘技术与传统模型的映射
用户画像与企业战略
场景案例导入@
一手数据 VS 二手数据@
供应商选择案例
生产计划决策思路
生产计划分析方法
生计划案例
选址影响因素@
物流选址
单个物流中心选址@
多个物流中心选址@
物流配送
优化配送线路分送式配送运输案例
什么是市场预测@
市场预测分析
为什么做市场预测@ 如何做市场预测@
市场预测定性分析方法
实业投资
广告投放分析
基础收益风险
投资分析
量化金融投资概述
认识数据
结构化数据 VS 非结构化数据@
结构化数据的变量（数据）类型分类@
描述性数据处理@
数据获取的原则
数据库 VS 数据仓库
内部数据获取
SQL 实操入门@
数据获取
结构化数据 VS 非结构化数据外部数据获取概述

2024年数据分析培训课程

毕业证书颁发
在培训结束后，将举行简短的毕业证书颁发仪式，为所有成功完成培训课程的学员颁发证书，以表彰他们的努力和成就。
学员心得分享
体会分享
各位学员分享在课程中的成长体
会
分享成果
展示学员在课程中的学习成果
经验交流
学员之间的交流互动，共同学习
结尾
通过本次课程的学习与分享，我们期待学员能够在数据分析领域取得更多的成就，不断进步，不断创新。希望大家保持热情，继续学习，为未来的发展做好准备！
02 数据分析能力提升
强调深度学习实践对于数据分析能力的提升和培养
03 应用能力培养
探讨深度学习在实际项目中对应用能力的重要性
数据挖掘概述
数据挖掘是一种从大量数据中自动或半自动地提取有效信息的过程。其价值在于帮助企业解决实际问题、发现商机并提升竞争力。数据挖掘技术可应用于市场营销、产品推荐、风险管理等多个领域。
● 04
第4章数据挖掘与深度学习
数据挖掘概述
数据挖掘是指通过各种方法和技术从大量数据中发现规律和价值信息的过程。其流程包括数据采集、清洗、建模、评估和应用。在实际应用中，数据挖掘可以帮助企业发现潜在商机、提升决策效率和优化服务质量。
深度学习基础
深度学习原理
介绍深度学习的基本原理和算法
2024年数据分析培训课程
汇报人：XX
2024年X月
目录
第1章课程简介第2章数据分析基础第3章机器学习入门第4章数据挖掘与深度学习第5章数据分析在行业中的应用第6章课程总结与展望
● 01
第1章课程简介
课程背景
数据分析在当今社会扮演着至关重要的角色，不仅可以帮助企业做出更明智的决策，还可以揭示隐藏在数据背后的宝贵信息。本课程旨在培养学员对数据的理解和分析能力，为他们未来的职业发展提供支持和指导。

数据分析培训三周计划

数据分析培训三周计划第一周：基础知识培训第一周的培训主要是为参与者提供数据分析的基础知识。

在这一周中，我们将主要涉及以下内容：1. 数据分析的基本概念和原理2. 数据收集和整理的方法和技巧3. 数据可视化和展示的技术4. 基本的统计分析方法5. 数据分析工具的使用这一周的培训将帮助参与者建立一个扎实的数据分析基础，为接下来的学习奠定基础。

第二周：数据分析工具的深入学习在第二周的培训中，我们将重点关注数据分析工具的使用和深入学习。

我们将主要涉及以下内容：1. Excel的高级应用2. Python或者R语言的学习和使用3. SQL数据库的基本操作4. Tableau或者Power BI等数据可视化工具的应用这一周的培训将帮助参与者熟练掌握各种数据分析工具，为日后的实际工作做好准备。

第三周：实战项目实践在第三周的培训中，我们将组织参与者进行实战项目的实践。

我们将选取一个真实的数据集，让参与者利用前两周学习到的知识和技能，来进行数据分析和解决实际的问题。

在这个过程中，参与者将能够真正地运用自己所学到的知识，提高自己的数据分析能力。

此外，在整个培训过程中，我们还将邀请一些资深的数据分析师来给参与者进行分享和指导，帮助他们更好地了解数据分析行业的最新动态和趋势。

在三周的培训结束之后，我们还将对参与者进行一次小测验，以检查他们在培训过程中的学习情况和成果。

同时，我们还将给予参与者一定的结业证书，以肯定他们在培训过程中的努力和成绩。

通过这样一套完整的数据分析培训计划，我们相信参与者将能够获得丰富的数据分析知识和实践经验，为日后的工作做好充分的准备，提高自己的数据分析能力。

希望这样的培训计划能够帮助更多有志于从事数据分析工作的人，实现自己在这个领域里的理想和抱负。