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南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
第一章 总则
第一条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
为维护公司、股东的合法权益,规范公司的组织和行为,根据《中华人民共和国公司法》(以下简称《公司法》)和其他有关法律、行政法规的规定,制订本章程。
第二条 公司名称: 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
第三条 公司住所:
第四条 营业期限:自南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
设立登记之日起至年 月 日止。
第五条 董事长为南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
的法定代表人。
第六条 公司是企业法人,有独立的法人财产,享有法人财产权;股东以其认缴的出资额为限对公司承担责任;公司以全部财产对公司的债务承担责任。
第七条 本章程自生效之日起,即对公司、股东、董事、监事、高级管理人员具有约束力。
第二章 经营范围
第八条 经营范围:
第九条 公司根据实际情况,可改变经营范围,但须经登记机关核准并变更登记。
第三章 公司注册资本
第十条 公司由叁个股东共同出资设立,南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
注册资本为人民币
万元。股东认缴出资额为:
股东姓名
认缴出资额
(万元)
出资方式
出资比例(%)
股东应当于 年 月 日前将出资货币足额存入在银行开设公司预备帐户;以非货币财产出资的,应当评估作价并依法办理其财产权的转移登记手续。
第十一条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
股东应当按期足额缴纳各自所认缴的出资额,并在缴纳出资后,经依法设立的验资机构验资并出具证明。
第十二条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
公司注册资本由全体股东依各自所认缴的出资比例一次缴纳。首次出资应当在验资机构验资以前足额缴纳。
第十三条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
公司可以增加或减少注册资本。公司增加或减少注册资本,按照《公司法》以及其他有关法律、行政法规的规定和公司章程规定的程序办理。
第十四条 公司成立后,应当向股东签发出资证明书。
第四章 股东
第十五条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
公司置备股东名册,记载下列事项:
(一)股东的姓名或者名称及住所;
(二)股东的出资额;
(三)出资证明书编号。
记载于股东名册的股东,依法行使股东权利。
第十六条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
股东享有如下权利:
(一)按照其实缴的出资比例分取红利;公司新增资本时,优先按照其实缴的出资比例认缴出资;
(二)参加或委托代理人参加股东会,按照认缴出资比例行使表决权;
(三)优先购买其他股东转让的股权;
(四)对公司的经营行为进行监督,提出建议或者质询;
(五)选举和被选举为公司董事或监事;
(六)查阅公司会计帐簿,查阅、复制公司章程、股东会会议记录、董事会会议决议、监事会会议决议和财务会计报告;
(七)公司终止后,按其实缴出资比例分得公司的剩余财产;
(八)法律、行政法规或公司章程规定的其他权利。
第十七条 股东承担如下义务:
(一)遵守法律、行政法规和公司章程,不得滥用股东权利损害公司或者其他股东的利益;
(二)按期足额缴纳所认缴的出资;
(三)在公司成立后,不得抽逃出资;
(四)国家法律、行政法规或公司章程规定的其他义务。
第十八条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
自然人股东死亡后,由合法继承人继承其股东资格,其他股东不得对抗或妨碍其行使股东权利。
第五章 股权转让
第十九条 南京千百万数据技术分析师事务所有限公司
股东之间可以相互转让其全部或部分股权,毋须征得其他股东同意;
第二十条 股东向股东以外的人转让股权,应当经其他股东 半数以上同意。股东应就其股权转让事项书面通知其他股东征求同意,其他股东自接到书面通知之日起三十日内未答复的,视为同意转让。其他股东半数以上不同意转让的,不同意的股东应当购买该转让的股权;不购买的,视为同意转让。
第二十一条 经股东同意转让的股权,在同等条件下,其他股东有优先购买权。两个以上股东主张行使优先购买权的,协商确定各自的购买比例;协商不成的,按照各自认缴的出资比例行使优先购买权。
第二十二条 依本章程第十九条、第二十条、第二十一条的规定转让股权后,公司应当注销原股东的出资证明书,向新股东签发出资证明书,并相应修改公司章程和股东名册中有关股东及其出资额的记载。对公司章程该项修改不需再由股东会决议。
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4. 数据分析师学习方式是什么,数据分析师课程内容包括什么,数据分析师在哪里培训
数据分析师的课程包括两个层面的内容,只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用,你就可以成为一名顶级的大数据分析师。一、课程层面第一级别:数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶,能让学员充分掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。?第二级别:在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师,即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师,指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程,以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合,让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师,本课程以大数据分析为目标,从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起,系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境,详细演示hadoop三种模式的安装配置,以案例的形式,重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例,使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值,掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程,使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师,从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。?二、数据分析师的知识结构
5. 在国内学习数据挖掘就业前景如何
数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策,所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。
应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析),零售(销售预测),农业(行业数据预测),网络日志(网页定制),银行(客户欺诈),电力(客户呼叫),生物(基因),天体(星体分类),化工,医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于:数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为,以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等,在许多领域得到了成功的应用。
职业薪酬
就目前来看,和大多IT业的职位一样,数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和,高端紧缺。从BAT的招聘情况来看,数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的,但是薪酬福利也相对来说比较好,常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情,所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化,大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。
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“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。
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