資料科學是一門實用性強、應用廣泛的學科。它本身包含的理論種類繁多，也一直處於蓬勃發展的狀態。對於初學者，大多望而生畏，淺嘗輒止；對於分析師，常常無從下手，退求其次。當今時代，什麼樣的人才是企業青睞的？什麼樣的內容是分析師最愛的？什麼樣的課程是業界大咖推薦的？

A+來自業界大咖的評價與推薦

A+課程目標在於打造複合型資料人才，從橫向和縱向兩個維度深入學習。學生可以根據自身情況選擇性學習，不僅有理論知識體系，也有行業的優秀實踐，快速將理論與實際相結合。本課程主要針對剛開始接觸資料分析或有一定經驗的同學們，不限於分析師、產品經理、市場運營等。GrowingIO以自身多年的研發實踐經驗，會從資料分析思維的建立到基本方法入門，再到實戰案例與分析，提供一套相對完整而高效地體系，能夠在有效的時間內，快速搭建自身資料分析框架。

希望同學們通過課程的學習掌握非常紮實的分析知識與行業最新的實踐。 

經管專業的同學，如何邁入網際網路、區塊鏈、AI的大潮？CDA資料分析師是個較好的選擇，以前還只有三個月就業班，一個月的等級考試班，現在CDA資料分析師品牌又隆重推出了“A+ 學位”課程，內容既有垂直行業深度，又有橫向知識寬度，還有向上創新力度；學習過程配有數十個真實案例，包括某跨國公司的營銷活動，零售業忠誠客戶預測建模，金融業銀行信用卡評分專案等。學完以後，馬上從只會經濟學、管理學的巨集觀經濟研究人才，變化成IT領域的精英，不僅會縱論天下，也會編碼上陣，可謂能文能武，就像中本聰一樣，不僅要熟知貨幣歷史，還要會程式語言，才能創造出改變歷史的比特幣！

A+學位課通過遠端，線上教育的方式獲得，方便不能來北京的，或時間不允許的同學線上學習，人工智慧的時代需要複合型的人才，這樣的人才也更不容易被替代，加入A+學位課程，給自己一個不一樣的未來！

CDA A+全方位、理論聯絡實際的的課程設計，不僅幫助學員快速掌握資料科學應用於實踐的必備知識技能，還幫助形成較好的資料科學的邏輯思維，為學員在今後的工作學習中充滿後勁的去提升打下良好的基礎。從基礎理論到業務場景實踐應用、從專業技能到軟體程式設計實現結果、從資料分析入門到形成科學的知識架構體系，本課程的行業精英和大牛們在點滴中分享知識和經驗，把學員從入門帶到一個新的高度，從而完成整個資料科學的認知和學習，為從事資料科學研究和走向資料科學崗位培養強有競爭力的人才。此課程是三個機構多年業務實踐、教學培訓中形成的經驗總結，優化的打造大資料和人工智慧時代的資料分析師，無疑是非常值得投資自身參與學習的。

A+學位課程是對準資料分析師的一個好的借鑑，內容有寬度也有深度，學習有階段、時間長。增長黑客內容作為課程中的模組之一，也是補充了資料分析技術在網際網路產品、使用者方面的應用。無論是產品經理，還是營銷人員，只要認同以資料驅動營銷、以市場指導產品，通過技術化手段貫徹增長目標，都可以來學習，成為具備專業資料分析技能的Growth Hacker。我推薦大家可以多瞭解CDA A+學位的詳細資訊，若全面掌握A+技能，將是企業搶手的資料分析師。

「A+」採訪一線師資，聽聽他們的想法

問：您如何評價A+學位課程？

答：A+學位課程用真實的商業案例去詮釋科學資料分析，沉浸式學習方法讓學員更準確的掌握最前沿的資料分析方法和工具。高真實度的模擬場景讓學員體驗網際網路+時代的教學改革與創新。

問：您在A+中負責哪些模組的授課？

答：我主要負責推薦演算法課程。這門課程主要講解了三種主流的推薦演算法，以及在演算法中應該注意的事情，應用和表現評估。課程比較貼近大家的生活，比如我們平時使用的當當，亞馬遜，豆瓣等網站都不同程度的採用了各種推薦演算法，對新老使用者進行個性化的產品推薦。在這門課程中，我會帶大家一起探索，個性化推薦是如何做到的？在什麼場景下適合哪種推薦？以及我們如何對推薦進行優化？在學完本次課程後，各位不僅應該有能力獨立建立一個簡單的個性化推薦系統，並且有能力對其進行優化，以及與其他推薦方式組合，使之成為一個真正能夠獨立使用的推薦系統。

問：對學員有何寄語？

你們生活在一個資訊和技術爆炸時代，這個時代充滿機遇與挑戰，這個時代給了你們更大的機會去變成自己想要成為的那個人。所以把握住機會，迎接屬於自己的未來。

問：您如何看待A+學位課？

答：我認為A+學位課有全面性、系統性、實用性三大特點。首先內容的全面性體現在A+學位課包括了資料分析工作中涉及到的不同維度上的各個重要知識點，能幫助學員全面瞭解及掌握資料分析技能。第二點內容的系統性體現在課程體系按照由淺入深、環環相扣、層層遞進的形式展開，即便是資料分析零基礎學員也能夠輕鬆入門並最終達到深入進階的學習效果。最後內容的實用性體現在課程中安排了大量企業實戰案例內容，而且在每章課程後還有結合實際應用場景的實操練習，幫助學員完成學以致用的目的。

問：您所負責的授課是哪些？

我在本課程負責《讓資料說話-玩轉EXCEL BI商業報表》與《分析師的第一道面試題-SQL資料庫》兩個模板的內容，幫助大家理解及掌握這兩個工具在實際業務資料分析工作中的作用及高階使用方法，具有使用Excel+SQL獨立建立能夠解決業務問題的商業智慧視覺化分析報表的能力。

問：您有什麼話對學員說嗎？

答：資料分析是大勢所趨，在大資料時代下資料分析技能已經成為了職場生存中的必備技能。所以希望大家珍惜課程資源，努力學習並最終能夠學以致用。現在的付出一定會為我們將來的發展帶來意想不到的好處。感謝大家對CDA的關注及對A+課程的興趣，希望能和您在課上相遇。

問：您對A+學位課有何看法？

答：隨著資料科學行業的快速發展，一門系統的、幫助同學們從入門到進階的課程也是應需而生。A+學位課從設計之初就是秉承著系統全面、深入透徹的理念，因此無論是從課程框架和內容安排都很好地兼顧了初學入門，和進階提高的需求。特別是授課的老師也都是我非常尊敬的同業和前輩，相信一定會讓同學們對這麼科學有更深更準確的理解。學海無涯，如果有一艘更好的領路船，才能更快更穩地駛入最前沿的領域，探索更加奇妙的知識。所以我會推薦不知道如何入門，或者認為自己在某些方面還存在疑惑的同學，可以嘗試用這門系統的課程查缺補漏，夯實基礎。

問：您負責哪些模組的授課？

答：我在本次A+學位課程中負責第一部分，也就是深入淺出資料科學基礎。其實資料科學是一門實用性很強，而且應用非常廣泛的學科。但是由於它本身包含的理論種類繁多，又一直處於蓬勃發展的狀態，所以讓很多同學望而生畏，淺嘗輒止。這次我們的A+學位課程特別設計了第一個模組，就是希望能夠通過生動、有趣的場景和系統高效的分析思維方法，幫助大家克服一開始的陌生，不知不覺中對這麼科學產生興趣。因為只有興趣，才是最好的老師。在這部分的最後，我們也有一個專門的版塊是關於資料行業的職業發展。相信各位同學既然選擇了這門課程，對這個行業一定也是關注和感興趣的。希望通過這個部分，也能夠助力大家在未來的職業生涯一路前行，實現自己的小目標。在熱愛的崗位，做喜歡的事情。

問：對學員有何寄語？

答：正如我在講義最後引用的一段話，“用資料說謊很容易，但是用資料說出真相卻很難。” 希望各位同學們，能夠在資料探索的道路上，堅定前行，用資料解讀生活，也用資料科學，把我們的生活變得更加美好。

問：請問您如何看待A+學位課？

答：A+學位課程的目的在培養大資料時代的十字型人才，擁有專業完整的課程設計，從簡單的資料庫處理、統計分析到複雜的資料探勘、文字挖掘、社群網路分析、機器學習及深度學習，循序漸進，輔以企業的實務案例，讓大家從入門到進階，成為專業的資料分析人才。我認為A+學位課程的亮點在於「完整」、「精通」、「跨域」及「創新」，值得大家花時間進行學習提升。

問：您在A+學位課中負責哪一些模板？ 

答：我負責資料分析師（進階）大部分的模板，包含傳統基礎的客戶畫像、K最近鄰、貝式網路、決策樹、神經網路、羅吉斯迴歸、支援向量機等，也包含一些最新較熱門的模板，像是整合學習、社會網路分析、文字分析、深度學習等。此外，我也負責一個零售業大型實作專案的講解。由於我與企業進行資料及文字挖掘的合作已將近18年，因此我會在我教授的模板中，大量引進一些實務的案例來輔助理論的講解，讓大家能從「做中學、學中覺、覺中悟」，達到融會貫通的目的。在零售業大型實作專案上，它的資料大小就高達23G，讓大家體會大資料分析的實際場景。

問：有什麼話想對學員說？

答：對資料分析來說，現在是最好的時代，也是最佳的機會。一是未來資料分析已是各行各業不可逆的趨勢，二則是現在CDA已將優秀的老師及企業聚集，現在不學更待何時。因此我想對學員說，好好保握優質資源，集中全力往最專業的資料分析師道路前進。

問：請問您如何看待A+學位課？

答：A+學位課程的內容涵蓋了資料分析師的不同技能項，有理論有案例，更適合同學們在練中學，更好的掌握相關的知識和技能。

問：請問您在A+學位課中負責哪一模組的講授？

答：我負責課程最後的決策黑客的部分，這部分內容是在多年的資料相關工作後提煉的。

因為作為分析師在學好資料分析方法技能職能之後，讓資料產生價值還需要很多資料之外的知識和能力。比如在尋找有價值的問題，評估決策場景價值觀的過程中需要批判性思維，概率決策思維，在推動資料結果在業務中落地過程中，需要博弈思維，系統思維，同時需要建立自己的影響力，引導各方，推廣資料驅動的理念。

決策黑客這部分內容就是圍繞從資料到價值的更廣泛的環節展開的，希望能夠給同學們一個相關知識的入門引導，通過課程的推薦閱讀和擴充套件閱讀，更深入的瞭解相關的知識和技能。

問：對學員的寄語

答：希望學員們通過課程的學習，更全面的瞭解資料分析的各個環節，能把技能應用的業務實踐，推動各個公司業務的更好發展，同時也能建立個人品牌，增加自己的影響力，推廣資料驅動的理念， IN DATA WE TRUST！

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