课程核心方向
CPDA数据分析师课程主要培养大数据领域有一定数据分析基础的学员在实战中运用数据分析原理，选择合适的分析方法解决实际工作问题的能力。学习内容包括数据获取（结构与非结构数据获取的不同思路与方法）、数据预处理（数据的描述性分析、数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据可视化）、数据分析技术—机器学习基础、数据分析应用（将算法和模型运用数据分析思维，针对实际工作的场景应用进行深度分析）等等。
课程以培养学员在不同业务场景具备完整的大数据思维、数据认知能力、数据调用能力、数据综合处理能力、数据呈现能力、数据决策能力，通过完整的培训体系培养学员的全局观、大局观，既可以自顶向下的探索数据背后蕴含的价值，又可以自底向上的去实现数据获取、数据挖掘、以及数据决策的全流程，以适应大数据时代的发展。

课程特色
培养学员数据分析应用场景搭建的能力
课程主要通过数据分析决策能力的培养形成场景式教学，从数据场景——企业决策——场景分析——数据获取——数据处理分析——场景应用来完成数据价值的挖掘，回归数据的本质。
打通大数据技术瓶颈，结合不断优化的 Datahoop 大数据智能分析平台，真正实现数据分析“术”“器”相融（注：术，数据分析技术和模型方法；器，数据分析工具）
以业务问题为导向，还原数据分析的真实工作环境，高效打通数据决策的核心症结，着力使我们的分析师掌握分析精髓，同时熟练使用大数据智能分析平台，在对业务场景的深刻理解之上，熟练操作数据分析的全流程，从而建立模型，揭示市场规律，寻找运营突破。
提高管理意识，培养全局观
战略是企业灵魂，战略分析在数据分析中有举足轻重的作用，但由于数据战略的前瞻性很强，使得落地效果不够明显，鉴于此，我们对课程体系数据战略部分进行了场景式分解，不同应用场景对应相应的战略规划和决策。
文本数据分析引入课程
大数据背景下，非结构化数据分析越来越显出其重要性，因此课程引入了文本分析挖掘，“文本分析” 通过分析海量的非结构性的文本（信息）数据，得出的不仅是关于“是什么”的描述性分析，更多的回答了“为什么”，即目标用户购买和使用产品的潜在动机与真实需求。