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为什么选择DA数据分析师课程

就业需求大

数据分析师近几年的新兴职业,从业者利用科学家和软件工程师开发的工具,进行各种数据分析。好的数据分析师,往往能通过筛选分析数据,为公司业务带来极大的改进。受益于大数据技术和人工智能技术的发展,今后就业人数还会继续增长。

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入门转行拿offer容易

数据分析师入门容易,不受行业,专业背景限制,没有学术背景要求,没有性别和年龄差异。只要踏踏实实学习一定能很快入门!作为新移民,数据分析是最容易站稳脚的岗位。而且,亚洲人数学基础普遍比较扎实,在北美有更大的发挥余地。

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掌握终身技能提高竞争力

生活中经常会做出非理性判断。如果受过严谨的数字逻辑锻炼,会理性的分析事物,从而不会让自己迷失,比如

案例1:当选择贷款计算每月还款额时,当被保险每年分红数额搞晕了头时,似乎只能盲目相信对方给的每笔明细,自己却无从知晓数据如何计算的。实际上金融算法学问很深,我们时长被蒙在鼓里没有察觉。如果你有数据分析思路,拿个计算器就可以自己算出来。在面对税务和投资面前,你便是自己最好的理财师!

数据分析师适合哪些人群?

  • 针对留学生找到银行、政府类工作
  • 新移民换行业找工作
  • 可借助数据分析提高工作效率的产品、运营、市场、销售、管理岗位人士
  • 待业、期待转行从事数据分析工作人员
  • 可借助数据分析提高工作效率的产品、运营
  • 对商业BI数据分析感兴趣的各界人士
  • 希望后续学习高阶数据分析技能的初入门者

Data Analyst: Qualifications & Career Path

  • Skilled data analysts are some of the most sought-after professionals in the world. Since the demand is so strong, but the qualified incumbents are so limited, data analysts command huge salaries and excellent perks, even at the entry level.

    Data analyst jobs can be found throughout a diverse mix of companies and industries. Any company possessing high volume of data or is at data-based needs data analysts at all time. Data analysts take mountains of data and probe it to spot trends, make forecasts and extract information to help their employers make better-informed business decisions.

    The career path for a data analyst depends in large part on your employer. You can find them at large insurance companies, credit bureaus, technology firms and in almost any industry you can think of.

    Data analysts usually have a dynamic skill set. They are good at working with numbers and details, they are also confident and organized in managing multiple tasks, data programs and data flows. Most data analysts usually have strong presentations skills as they are typically required to present their analysis visually and/or orally on a regular basis.

    Good managerial decisions depend on an understanding not only of the problem structure, parameters and constraints, but also of the organizational context in which the decision will be implemented. In this course, we will explore the use of a variety of analytical methods to assist in the mechanics of problem solving and case studies and illustrations to illuminate contextual issues.

     

    The general approach we will follow will be to construct an analytical representation of the problem, called a model. This model will be manipulated, or “solved”, to identify the decision that yields the “best” outcome.

     

    In this course, we shall concentrate on the processes of problem recognition, model formulation, and interpretation of the model results and implementation. The intention of the course is to help you become a perceptive and critical user of quantitative models in an organization.

     

    Case studies will help in developing facility with model formulation and interpretation of results, and will aid development of an intuition about effective use of modeling.

Mark2win BA课程优势

1. 师资优势:

Mark2win所有老师来自企业骨干专家,他们对企业需求了如指掌,所讲授的,就是企业最需要的知识。因此避免了考证那种学而不实用的弯路。

同时,所有骨干专家都有多年面试和人才培养经验。他们知道从面试官角度如何评价考生,如何从项目中考验应聘者水平。因此Mark2win的老师辅导过的学生,面试通过率显著偏高。

 

2 授课方式优势:

课程分为现场班和远程直播班,现场班是现场面授,在多伦多,蒙特利尔,渥太华等地有现场面授班。远程班采取现场直播 + 录播视频 + 线上实时答疑,不受地域限制,直播需和现场班同步时间学习,录播视频同学可以自主安排时间学习视频。只要你有一台电脑一个wifi,就可以随时随地加入Mark2win。而且,我们的课程是一次付费,终生免费学习。

 

3 答疑方式灵活:

在北美公立学校,课堂外想找到老师只能是个梦想,更别提追着老师答疑了。如果学习一门课只是老师单方面的灌输,没有师生互动,那任何课程都是浪费人生。因为可以去网上搜视频学习。但为什么搜视频学习成功的寥寥无几呢? 因为一旦遇到卡壳,自己研究不出来,最终都会导致放弃。可是在Mark2win,我们有兄弟姐妹般的同学陪伴你。除了课堂复习和答疑等环节,我们还有线上线下灵活的沟通方式。所有的一切,只为了让你迅速在职场中翱翔。

 

4 课程全部为干货精髓

Excel有句经典的话,大多数使用者仅使用了excel 中5% 的功能。那么面对95%未开发的技能, 我们如何平衡精力和知识。Mark2win的老师都具有企业丰富经验,他们传授的没有花哨的技能,没有枯燥无用的知识点,全部是立竿见影的干货。比如VBA的知识面可以作为一个学期全职课程,而mark2win的老师充分利用二八原则,把VBA提炼成几十个最常用语法,可以覆盖80%的工作场合的技能,但学生只需投入20%的精力。除此,搭配合理的课堂练习,确保当时能掌握核心技能。因此在mark2win学习两三个月,可以迅速积累常人十几年的数据分析精髓。无论对于建立自己有竞争力的技能,还是就业拿offer这个投入绝对值得。

参与的项目

  • 通过菜单各种功能,实现数据清洗。在海量的大数据面前,实现数据初步提取,查找规律。为分析数据做准备

 

  • 通过各种公式灵活应用和嵌套,实现数据分析。制作万年历、动态更新列表

 

  • 搭建数据库框架,综合公式和数据分析,创建企业常用数据模板,精准提高效率

 

  • 根据工作和生活实际遇到的问题,用数据分析模型,帮我们解决理财和贷款、税务、多变量求解,市场预测等案例分析

 

  • 通过VBA,研制数据自己的excel公式和菜单,并开发交互表单

 

  • 银行、政府、金融理财行业真实企业案例全流程参与

Syllabus

入行班(部分)

  1. Excel功能案例介绍,市场前景
  2. 数据、筛选、分列、填充、名称
  3. 条件格式、合并计算、打印、冻结窗口、自定义格式
  4. 数据有效性、加密、循环计算、宏表函数
  5. 数据透视表、时间和日期、万年历
  6. 高级筛选、剔除重复、相对引用、单元格格式
  7. 公式嵌套、公式排查、错误类型、智能填充
  8. 数字相关函数、
  9. 行、列、index 、match、 offset、countif、sumif、
  10. Lookup系列
  11. Sumproduct系列和和数组
  12. 数组以及在条件格式中的应用和数据库函数
  13. 财务函数
  14. 方案管理,单变量求解
  15. 图标创建和美化
  16. 大型数据自动更新模板
  17. VBA简介和基本语法
  18. VBA对象操作简介
  19. VBA进行重复大数据处理
  20. 创建表单和控制文件综合应用

高级DA班(部分)

  1. Course outline:Module 1: (4 Hours)

    Can a sales representative get paid like a Data Scientist?

    1. DA roles and responsibilities
    2. Zero to hundred, DA qualifications
    3. What is the real meaning of ‘meet stakeholders’ expectations?’
    4. Put your best foot forward, secure a position and focus on long-term career path

    Module 2: (4 Hours)

    DA Fundamentals

    1. Mathematics fundamentals (Algebra, Probability, Calculus and Statistics)
    2. Relational database
    3. Data Visualization
    4. Information Retrieval and Data Mining

    Module 3-4: (8 Hours)

    Tool efficiency

    1. Excel
    2. SQL
    3. EDW and EDL/Hadoop
    4. Tableau/SAS/R
    5. Visio

    Module 5: (4 Hours)

    Business acumen – unveil the mystery of the biggest 5 prestige financial institutions

    1. Financial industry introduction (Deposit/Investment/Lending/Insurance and Risk Management)
    2. Areas where DA in high demand
    3. Why should we pay attention to Compliance and Regulatory requirements
    4. Why Data Quality Control (DQ) is of importance
    5. Data Governance and opportunities

    Module 6: (4 Hours)

    Communication essentials

    1. Make your channel of communication efficient and effective
    2. Utmost yields from facilitating a meeting – To manage expectations
    3. Throughout elevator speech to pan-Canadian projects, from invisible followers to indispensable leaders

    Module 7-8: (8 Hours)

    Case study

    1. DQ dashboard and story teller
    2. Business Source to Target Mapping (BSTM)
    3. Machine Learning
    4. Forecasting and informed decision-making

    Module 9: (2 Hours)

    Bonus hour: Retrospective review and interview tips

    1. Proactive vs reactive
    2. Answer a question or provide a solution
    3. Make your manager work for you and gain respects
    4. Make your voice matter

     

     

FAQ

数据分析就是一些加减乘除,应该是比较低级的岗位,有什么前途么?

无论多大的公司,无论多高层的会议,其决策都是基于分析报告。没有数据支持的结论是站不住脚的。所以数据分析是企业决策的基础。既然公司决策都源于数据支持,能过从错综数据中梳理并给出判断的数据分析师,才是影响公司发展的决定人物。

数据分析也是需要极为严禁的思维的。因为我们看不起眼的一个数据错误,会导致公司决策失误,甚至上千亿的投资决策失误。

我数学不好,能学数据分析吗?

数学好和数据分析能力强是两个概念。数据分析需要高效处理海量数据的能力,包括如何发现生产参数的波动规律、如何实现批量处理大量数据等。这些都是企业最为需要,而且直接影响企业效率的技能。笔者见过很多高校毕业的高材生,面对在100个文件里的原始数据,很耐心的一个一个打开,重复着复制粘贴的工作。这就是缺乏数据处理能力的典型案例。同理,数学基础薄弱,也丝毫不影响数据分析技能。

我零基础,可以学吗?

只要国内高中毕业及以上学历,负基础也可以

我快40岁了,即使学了可以找到工作吗?

我们有53岁转行成功拿到offer的学生

我是应该全职学还是parttime学?

这个取决于你本身的情况,目前学生全职和兼职 50% 50%

能内推到银行吗?

我们跟北美各大银行都建立了很好credit。只要你认真按照导师要求完成课程和项目,offer不是问题。