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本套课程来自CDA数据分析师官网：CDA数据分析就业班视频，第29期现在培训课程，课程官方售价15800元，目前课程已涨价至20800元，本套课程为线下为期6个月面授培训，课程完整版共10大章节，包含无加密培训视频课件资料样例等，共33.3G，本套是专业商业分析师课程，价值较高。文章底部附下载地址。
如果小伙伴们觉得这套课程太难太专业的话，可以学一些入门型数据分析课程或者使用性较强的课程，如电商数据分析师，基础入门+全电商数据体系+360°实战案例、Python数据分析师特训营、地产数据分析师等。这些课程属于职场人士必修课，具有较强的实用性，可以直接应用到工作中。
课程介绍：
本课程以CDA数据分析师标准大纲体系为基础，课程内容涵盖数据库管理-统计学分析方法-数据分析软件应用（涵盖Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等）-数据挖掘算法模型一整套数据分析流程进行系统讲解，最后结合热门行业电商、金融、电信、等真实案例和业务出发，升华技术应用场景，使所学更符合就业要求， 达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目，能够掌握数据数据分析大多数岗位（包括数据分析师、可视化工程师、机器学习工程师、算法工程师等岗位等）技能。
学习目标
1、熟练掌握Excel、SQL、Tableau、Python等数据分析软件；
2、学会简单的网络数据爬取技术
3、熟练掌握数据探索和数据清洗技能，可以独立完成特征工程的工作
4、精通数据可视化，掌握BI可视化工具
5、掌握数理统计基本理论知识；
6、熟悉分类、回归、聚类、降维等常用数据挖掘算法；
7、掌握数据分析在各行业的实际应用场景；
8、可以独立完成数据建模工作；
9、可以独立完成数据报告撰写；
10、学会团队协作，分工完成大型数据分析项目。
学习对象和基础
1、产品、运营、市场和项目管理人士
2、在校高年级学生、转行欲从业人士
3、在职数据分析师
4、对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士
5、学习前最好具备大学数学和概率统计基础
课程官方地址：https://www.cda.cn/kecheng/87.html
课程文件目录：CDA数据分析师：CDA数据分析就业班视频_29期（价值15800元） [33.3G]
001-Excel基本介绍.mp4 [138.5M]
002-自定义单元格、填充柄.mp4 [132.5M]
003-单元格拆分.mp4 [174.5M]
004-单元格匹配与替换.mp4 [127M]
005-公式求职+if语句.mp4 [86.1M]
006-函数解析.mp4 [171.5M]
007-函数数组.mp4 [138.3M]
008-数组计算.mp4 [110M]
009-查找引用函数.mp4 [116.4M]
010-查找引用函数应用.mp4 [102.7M]
011-查找与引用函数.mp4 [131.8M]
012-基础绘图.mp4 [116.9M]
013-高级绘图.mp4 [121.4M]
014- 数据透视表.mp4 [230.2M]
015-Excel PowerBi 案例（1）.mp4 [134.4M]
016-Excel PowerBi 案例（2）.mp4 [115.5M]
017-Power View.mp4 [115.3M]
018-Power Query（1）.mp4 [123.2M]
019-Power Query（2）.mp4 [93M]
020-Power View 介绍.mp4 [135.5M]
021-Power View 餐饮案例 & Power Poivt基础介绍.mp4 [96.3M]
022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4 [162.7M]
023-Power Poivt DAX表达式.mp4 [148.8M]
02、MySQL [2.6G]
024-数据库介绍.mp4 [149.4M]
025-SQL语句基本介绍.mp4 [100.2M]
026-默认的约束条件.mp4 [140.9M]
027-加入外部数据集使用.mp4 [91.6M]
028-数据表、库结构的更新.mp4 [72.6M]
029-基础查询和数据的更新.mp4 [91.7M]
030-在Work Bench中查询.mp4 [114.9M]
031-单表查询.mp4 [80.2M]
032-case语句和索引.mp4 [112.4M]
033-多表查询.mp4 [91M]
034-MySQL数据表连接和数据录入.mp4 [158.4M]
035-电商数据挖掘案例介绍.mp4 [120M]
036-电商数据挖掘数据介绍.mp4 [171.3M]
037-电商数据挖掘数据SQL实现（1）.mp4 [114.7M]
038-电商数据挖掘数据SQL实现（2）.mp4 [123.1M]
039-MySQL经典案例讲解（1）.mp4 [83.1M]
040-MySQL经典案例讲解（2）.mp4 [134.1M]
041-智能报表制作流程.mp4 [180.4M]
042-图表.mp4 [173.1M]
043-电商案例讲解.mp4 [115.1M]
044-餐饮数据分析理解.mp4 [86.8M]
045-餐饮数据分析描述.mp4 [73.9M]
046-餐饮数据分析操作.mp4 [101.9M]
03、统计基础 [2.3G]
047-高等数学基础.mp4 [92.9M]
048-数据模型基础.mp4 [180.3M]
049-矩阵.mp4 [116M]
050-数据处理与函数.mp4 [127.6M]
051-统计学基础.mp4 [127.7M]
052-权限和微分.mp4 [115M]
053-导数.mp4 [141.5M]
054-洛必达法则.mp4 [108.4M]
055-级数的收敛和发散.mp4 [152.6M]
056-数据的度量.mp4 [103M]
057-方差标准差.mp4 [120M]
058-统计量和分布.mp4 [127.3M]
059-点估计、区间估计.mp4 [106.6M]
060-极大似然估计.mp4 [159M]
061-两个总计参数的估计.mp4 [126.2M]
062-双侧检验和单侧检验.mp4 [9.3M]
063-拟合优度检验.mp4 [147.4M]
064-拟合优度检验.mp4 [138.5M]
065-多元线性回归.mp4 [5.1M]
066-线性回归R代码实现.mp4 [152.3M]
04、SPSS [2.6G]
067-SPSS课程简单介绍.mp4 [11M]
068-SPSS软件功能.mp4 [28.6M]
069-数据类别的介绍.mp4 [115.1M]
070-SPSS数据库连接和图表.mp4 [37.2M]
071-正态分布.mp4 [42.8M]
072-SPSS中假设检验介绍.mp4 [138.1M]
073-统计相关系数.mp4 [127M]
074-相关性和回归平方和.mp4 [148.8M]
075-方差分析.mp4 [115.4M]
076-线性回归模型介绍.mp4 [99.5M]
078-分析菜单简介.mp4 [144.6M]
079-交叉表.mp4 [115.1M]
080-绩效方案.mp4 [122.3M]
080-逻辑回归.mp4 [137.2M]
081-缺失值处理.mp4 [141.5M]
082-线性回归介绍.mp4 [180.7M]
083-残差的介绍.mp4 [17.2M]
084-线性回归的SPSS结果解释.mp4 [169.9M]
085-用户画像的介绍.mp4 [187.3M]
086-F检验.mp4 [150M]
087-RFM模型.mp4 [124.7M]
088-SPSS联合分析.mp4 [125.2M]
089-联合分析结果介绍.mp4 [100.5M]
090-绩效综合案例讲解.mp4 [116.6M]
05、R语言 [13.4G]
091-R语言的大致介绍.mp4 [155M]
092-R语言的常用运算.mp4 [88.4M]
093-列表、矩阵和数组.mp4 [159.1M]
094-因子和DateFrame.mp4 [95.7M]
095-数据读取函数.mp4 [130.3M]
096-快速读取函数.mp4 [98M]
097-读取练习.mp4 [180.2M]
098-向量化运算.mp4 [132.5M]
099-创建随机数&日期.mp4 [185.2M]
100-字符处理.mp4 [139M]
101-控制结构.mp4 [59.2M]
102-自编函数.mp4 [32.3M]
103-循环函数.mp4 [55.5M]
106-使用SQL汇总.mp4 [67.4M]
107-描述探索性数据分析.mp4 [418K]
108-图形绘制.mp4 [43.2M]
109-绘图系统介绍.mp4 [109.6M]
110-基本绘图函数.mp4 [169.6M]
111-基本统计量&中心极限定理.mp4 [127.3M]
112-区间估计&假设检验.mp4 [150.7M]
113-T检验.mp4 [176.8M]
114-方差分析.mp4 [87.2M]
115-相关性检验.mp4 [3.9M]
116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4 [201.4M]
116-线性回归背景介绍及数据理解.mp4..downloading [201.4M]
117-R软件中的相关性.mp4 [40.9M]
118-相关性系数矩阵.mp4 [167.3M]
119-偏相关系数及相关系数.mp4 [117.3M]
120-两样本T检验.mp4 [98.7M]
121-回归模型的实现及讲解.mp4 [141.9M]
122-残差的介绍.mp4 [189.8M]
123-异常值处理.mp4 [135.9M]
124-建模与预测.mp4 [142.4M]
125-建模评估.mp4 [102.5M]
126-图形解释.mp4 [157.1M]
127-逐步回归的介绍.mp4 [11.1M]
128-多元线性回归代码展示及结果解释.mp4 [159.2M]
129-Logists回归大致介绍.mp4 [121.2M]
130-变量处理.mp4 [126M]
131-筛选变量.mp4 [178.5M]
132-建模与评估.mp4 [131.9M]
133-主成分分析和因子分析方法介绍.mp4 [153.5M]
134-主成分和因子分析在R中的实现.mp4 [142.7M]
135-主成分分析具体剖析.mp4 [154M]
136-关联规则的基本介绍.mp4 [140.3M]
137-Apriori算法原理介绍.mp4 [116.9M]
138-关联规则数据处理.mp4 [180.7M]
139-关联规则可视化.mp4 [173.2M]
140-关联规则的评估.mp4 [99M]
141-数据挖掘简介.mp4 [141.2M]
142-数据挖掘算法分类.mp4 [105.4M]
143-聚类分析基本概念及距离计算.mp4 [155.6M]
144-聚类的几个算法.mp4 [129.5M]
145-R实施聚类分析.mp4 [90.3M]
146-聚类分析总结.mp4 [106.3M]
148-决策树基本介绍.mp4 [111.3M]
149-ID3算法.mp4 [165.4M]
150-决策树R实施.mp4 [71.3M]
151-决策树总结.mp4 [143.1M]
152-Boosting.mp4 [107.7M]
154-ADABOOST.mp4 [107.9M]
155-随机森林实施.mp4 [89.1M]
156-SVM引言.mp4 [105.2M]
157-线性SVM.mp4 [107.4M]
158-非线性SVM.mp4 [127.2M]
159-SVM的R建模.mp4 [199.6M]
160-条件概率.mp4 [148.5M]
161-贝叶斯公式.mp4 [94.7M]
162-贝叶斯分类.mp4 [126.2M]
163-贝叶斯建模.mp4 [153.1M]
164-模型评估.mp4 [63.1M]
165-神经元模型.mp4 [115.5M]
166-人工神经网络模型.mp4 [112.9M]
167-单节感知器.mp4 [120.8M]
168-BP神经网络.mp4 [181.7M]
169-数据挖掘方法和建模流程.mp4 [83M]
170-电影票房预测.mp4 [119M]
171-CRM和信用评分卡.mp4 [180.2M]
172-信用评分公式细节.mp4 [83.6M]
173-评分卡代码讲解.mp4 [129.2M]
174-客户分群.mp4 [135.4M]
175-层次聚类和K-means聚类.mp4 [131.5M]
176-聚类分析建模流程.mp4 [140.6M]
177-聚类分析案例应用.mp4 [179.4M]
178-R代码实现客户分群.mp4 [116.1M]
179-线性回归建模流程.mp4 [168.5M]
180-R语言进行数据预分析.mp4 [108.2M]
181-R语言进行变量筛选.mp4 [231.9M]
182-R语言进行模型评估.mp4 [117.1M]
183-案例分析流程.mp4 [198.5M]
184-数值型变量的处理.flv [0B]
185-缺失值、异常值处理及变量筛选.mp4 [216.2M]
186-模型评估及可视化.mp4 [110M]
187-关联规则.mp4 [138.5M]
188-Apriori和FpGrowth.mp4 [215.8M]
189-R语言实现关联规则.mp4 [131.4M]
190-协同过滤算法.mp4 [178.4M]
191-R实现协同过滤算法.mp4 [144.3M]
192-时间序列简介_白噪声.mp4 [97.8M]
193-平稳时间序列模型.mp4 [121.5M]
194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4 [102.3M]
195-模型预测_预测评估_建模流程.mp4 [101.2M]
196-建模流程和补充.mp4 [176.4M]
197-决策树基本介绍.mp4 [127.6M]
198-决策树原理介绍.mp4 [146.8M]
199-R语言实现决策树.mp4 [156.4M]
200-决策树进阶应用.mp4 [103.3M]
201-随机森林.mp4 [100.6M]
06、中期交流 [394.9M]
226-聚类分析.mp4 [184.1M]
227-决策树.mp4 [23.8M]
228-逻辑回归.mp4 [41.1M]
229-信用分析-逻辑回归.mp4 [24.8M]
230-逻辑回归.mp4 [12.3M]
231-主成分分析和因子分析.mp4 [27.5M]
232-数据分析知识点概述.mp4 [81.2M]
07、Python [5.6G]
202-Python引言.mp4 [114M]
203-Python基础语法.mp4 [141.5M]
204-字符串和列表.mp4 [152.8M]
205-列表和元组.mp4 [69.5M]
206-字典和分支结构.mp4 [99.8M]
207-for循环.mp4 [96.1M]
208-循环和分支结构练习.mp4 [98.6M]
209-自建函数.mp4 [113.6M]
210-回顾练习.mp4 [101.8M]
211-递归函数.mp4 [96.9M]
212-错误和异常.mp4 [73.3M]
213-高级函数.mp4 [138.5M]
214-函数生成_模块_读写.mp4 [114.7M]
215-随机数_目录_时间.mp4 [99.5M]
216-棋盘_赌徒必输.mp4 [157.8M]
217-连接数据库.mp4 [102.7M]
218-dnarry对象.mp4 [127M]
219-dnarry对象的方法.mp4 [120.4M]
220-数组运算.mp4 [100.3M]
221-函数应用和映射.mp4 [119.5M]
222-函数.mp4 [157.2M]
223-排序和过滤.mp4 [146.5M]
224-RFM计算.mp4 [90.8M]
225-医疗数据处理.mp4 [184.5M]
226-爬虫简介.mp4 [171.1M]
227-网页解析.mp4 [155.7M]
228-网页爬虫淘宝.mp4 [155.7M]
229-网页爬虫有道翻译.mp4 [155.7M]
230-网页爬虫天气.mp4 [240.8M]
231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4 [179.4M]
232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4 [127.4M]
234-Selenium定位爬取去哪网.mp4 [235M]
235-Selenium爬取去哪网.mp4 [185.9M]
236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4 [87.6M]
237-统计语言模型.mp4 [114M]
238-词向量.mp4 [135.6M]
239-中文分词.mp4 [112.3M]
240-R语言实现分词和词向量.mp4 [134.9M]
241-R语言实现词云图.mp4 [93.9M]
242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4 [105.6M]
243-贝叶斯和SVM.mp4 [145.4M]
244-Python实现文本分类.mp4 [120.5M]
245-文本聚类和主题模型.mp4 [128.4M]
246-情感分析及CNN.mp4 [99M]
08、就业指导 [1.6G]
相关行业的运用 [1.2G]
01-人工智能知识图谱.mp4 [161.8M]
01-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [121.1M]
01-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 [135.9M]
02-人工智能知识图谱.mp4 [141M]
02-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [126.6M]
02-数据分析在政府基层统计工作中的应用.mp4 [21.8M]
03-人工智能知识图谱.mp4 [101.5M]
03-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [122.7M]
04-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [131.9M]
05-数据分析在互联网金融中的应用.mp4 [131.9M]
01-就业指导-SQL集训.mp4 [113.4M]
02-就业指导-简历制作.mp4 [94.5M]
03-就业指导.mp4 [75.8M]
04-就业指导-面试技巧.mp4 [175.4M]
09、课件 [629.6M]
10、推荐系统 [1.2G]
01-推荐系统.mp4 [107.6M]
02-推荐系统.mp4 [134.8M]
03-推荐系统.mp4 [121.9M]
04-推荐系统.mp4 [118.1M]
05-推荐系统实战.mp4 [108.3M]
06-推荐系统.mp4 [116.4M]
07-推荐系统.mp4 [158.2M]
08-推荐系统.mp4 [110.6M]
09-推荐系统.mp4 [114.6M]
10-推荐系统.mp4 [149.3M]
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