企业级实战项目镀金-成功就业数据分析师必经之路
上课时间：
每周日东部时间：9:30am-13:30pm & 4pm-8pm
可以写进数据分析师简历的实战项目
适合人群（包括但不仅限于）
• 零基础小白： 想成为数据分析师|数据科学家，进大厂拿高薪 • 转行跳槽 ：想转行跳槽获得更好的薪资待遇和职业前途 • 巩固提升 ：了解简单程序，想学习实战经验以提升数据分析核心竞争力
总课时：
1. 数据分析项目设计及流程(using金融数据) /Project Design by Requirements 32小时
2. AI|机器学习|统计模型|大数据分析(using 通讯,零售,金融风控数据)/AI |Machine learning |Statistical modeling | Data mining | Large data analysis 32小时
3. 临床数据分析及统计分析(using 医药数据)/ Clinical trial and Statistical analysis |Reporting 32小时
课程设计&核心优势
三个数据分析实战项目课就是给学员弥补数据分析工作经验的：包括业务背景, 数据的理解和应用，数据分析思维，各种AI/机器学习统计建模分析方法。老师们在北美500强公司做数据分析|数据科学逾二十七+年, 把这么多年的工作经验及实际应用揉合入三个实战项目合盘托出教给学员：既有普遍性的应用，更有特殊性和经验性的总结性的提炼性的方法和技巧。凡是将来工作可能会用到的，可能会遇到的全都教给同学们。而且随时随地补充进最前沿的最新的技术和应用。这三个数据分析项目都学会了、同学们工作能力相当于至少有三年到五年的工作经验的level. 同学们是站在巨人的肩膀上走捷径- 起点高 ，上升空间巨大。
课程亮点
• 27+年金牌讲师
• 无缝衔接真实数据分析工作应用
• 最新数据分析方法及数据分析工具使用
• 直播课程随时答疑，组队学习 & 组队小组做实操项目，查漏补缺检验学习成果
世界500强一线在职27+年顶级数据分析师|数据科学家金牌讲师亲授，无缝街接实际工作，组队小组做项目，在线授课，听课学习时间灵活
职业方向
三个数据分析项目分别有各自的侧重点，相辅相成互相交织渗透，共同形成一个有机的整体。三个数据分析项目引用含盖了各个行业的数据，这既迎合了找工作中被要求的有multiple industry 数据的使用经验，又极大地加深了学员对数据的了解认知。手把手引领学员学习各个行业的业务背景, 掌握全面系统而实用的数据分析逻辑思维和数据分析分析方法，
所用项目里的数据分析方法，数据分析工具的使用，及业务逻辑和思维适用于各个行业及领域，没有任何行业领域界限。
通过学习真正的企业级的数据分析项目实战，学习使用各行业的不同种类数据及沉浸式的学习方式获得真实的数据分析师工作经验及过人的硬实力。全面掌握系统的AI统计建模，data mining等大数据分析方法及数据分析思维，各个行业的业务背景及逻辑。课程学好后至少具备有3-5年工作经验的数据分析师相当的能力及经验。完全可以胜任各行业高级数据分析师的工作。
数据分析项目设计及流程(using金融数据) /Project Design by Requirements（32课时）
32小时，用结构和形式最复杂的transaction data 手把手的教数据分析实战项目的整个流程。项目的流程是数据分析师面试中特别常见的问题，也是做数据分析的必备思维和技能。课上讲的项目流程中的每一个环节都可以帮助学员回答数据分析师面试中的很多问题。同时还应用了最新的技术在各个环节上：从数据准备到数据分析以及数据分析最终结果和insight的输出。 除了对数据分析项目流程的深刻掌握，学员还会彻底了解和掌握数据结构的复杂性及特殊性，非常复杂的数据分析business logic和相关的处理。另外在每一个问题的解决上总是采用多种solutions. 这样就把知识网络构建出来了，同时也帮助学员准备应对很多数据分析师面试题的要求-提供多种solution。
临床数据分析及统计分析(using 医药数据)
临床数据分析及统计分析(using 医药数据)项目： 32 小时，用医药的数据教你statistics &reporting. Reporting是我们旦凡接触数据都不可避免的工作的一部分，它涉及到两个方面的要求：what and how. 我们医药项目教你全面且细致的statistical analysis 和reporting format /style . 同时也cover了clinical trial 的处理以及FDA 所要求的标准化（SDTM，ADAM， etc.）。在这门课程中所讲解的statistical analysis，不仅可以直接应用到医院/CRO/政府的临床医药数据分析，也将应用到marketing research, risk management.
AI|机器学习|统计模型|大数据分析(using 通讯,零售,金融风控数据)
AI |机器学习 |大数据分析: 32小时， 随着科学和技术的进步，收集数据的方法越来越多，收集的数据量也越来越大，数据分析的方法和工具也不断涌现。以AI 和机器学习 为基础的大数据分析被广泛应用于 telecom，banking ，insurance，retail和政府等。AI |机器学习 |大数据分析 项目班，用的telecom，banking ，insurance，retail的数据讲解各种各样的大数据分析方法，包括数据分析的经典方法，也有最新涌现的AI and machine learning. 这个项目打开了学员的视野：它cover 了数据分析和modeling 的各种方法 和工具，用具体的项目讲解各种方法的在marketing 数据分析和 金融风险控制数据分析中的应用. 同时老师讲的非常详细，在完成这个项目的 学后，完全可以胜任adv的数据分析|数据个学家应用的工作。
