引領數智賦能，精通模型應用
  在數字經濟時代，利用數字化知識可以使企業擺脫單一供給，并深度挖掘用戶需求，探索多元的業務場景。本課程將會從企業的角度出發講解不同階段數據應用的建設思路，培養學員掌握企業需要的敏捷算法建模能力，并規劃未來發展的路線圖。同時，從找出問題→確定問題→數據清洗→數據建模→數據驗證到挖掘出有價值的數據分析思路，并確認適合企業的解決方案。讓學員掌握可落地、易操作的數據科學思維和技術模板構建出優秀模型。
  涵蓋常用工具，完善技術精進
  課程中涵蓋了Sklearn、LightGBM、NLP、PyTorch、Transformer等常用工具的應用實現，并根據輸出的結果分析業務需求，為進行合理、有效的策略優化提供數據支撐。在課程學習中以問題為導向，加強知識點的理解和應用，提高學員面對復雜問題的思考能力。聚焦策略分析技術及企業常用的分類、NLP、深度學習、特征工程等數據算法，只教實用干貨，以專精技術能力提升業務效果與效率。
  玩轉案例實戰，直通企業
  課程涉及大量企業項目案例：精準營銷預測、營銷策略優化、客戶行為分析、風險管理、客戶管理、智能推薦、情感分析、反欺詐等，加持實戰經驗，為學員進入名企提供項目背書。對數據科學崗位認知程度比較淺的學員，可在職業規劃團隊老師的幫助下選擇適合學員的職業發展路線。進一步從職場綜合能力要求出發，通過經驗賦能快速提升崗位匹配度。

  在職提升人群
  算法建模少想獲得最優策略算法的人員
  工作經驗少想提升數據挖掘技能的人員
  業余時間多想提高數據思維能力的人員
  在職提升和轉崗人群
  工作任務重想提高工作效率的財務、市場等人員
  競爭壓力大想突破職業瓶頸的產品、運營等人員
  行業挑戰多想提升戰略思維的決策、管理等人員
  轉行數據分析人群
  自學難度大想零基礎快速入門的人員
  升職加薪難想要跳槽大幅漲薪的人員
  行業不景氣想進新興數據行業的人員
  CDA報考人群
  報名參加CDA LevelI等級考試的考生
  報名參加CDA LevelIl等級考試的考生
  報名參加CDA Level lll等級考試的考生

  數據庫MvSOL語句與實戰
  Python連接SQL數據庫
  SQL使用案例
  零售電商多表分析案例1
  分析基礎-數據分析的概念、過程、能力
  指標體系的意義與構建
  常用指標體系示例
  統計分析可視化
  企業經營分析-指標體系
  Python基礎與數據清洗可視化回顧
  Python實撰案例
  教育行業分析-學校學科教育可視化案例
  數據分析師崗位需求-lagou教據處理及分析案例
  方差分析
  線性回歸(模型的建立與估計)
  統計模型的檢驗
  識別分析-用戶支出影響因素分析案例
  邏輯回歸(模型的建立與估計)
  模型評估
  信息壓縮-主成分分析與因子分析(數據降維
  成交分析-Talkingviews案例
  因子分析-城市發展水平綜合分析
  標簽體系的設計原理2.用戶標簽的制作方法
  客群分析-標簽體系與用戶畫像
  應用用戶畫像-信用卡持卡用戶畫像實戰案例
  時間序列分析(ARIMA算法)
  Box-Jenkins建模流程
  時間序列回歸
  銷售額預測-線上平臺銷售額預測實戰案例
  層次聚類
  Kmeans聚類
  聚類分析評價方法-決策樹應用
  用戶分群-金融行業運營案例
  數據采集(概率與非概趙抽樣)
  數據處理方法(數據錄入，數據清洗，數據編碼3特征工程基礎(特征預處理，特征的選擇與轉換
  數字化工作方法運籌優化方法(線性規劃與二次優化，基于業務流程的優化)

      數字化運營綜合案例-某機構營銷響應概率預測與風險預測案例