京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
第二届中国互联网基础资源大会(CNIRC 2020)召开,会上指出中国数字经济规模从11万亿元,增长到2019年的35.8万亿元,占GDP比重超36%,对GDP贡献率达到了67.7%。
2021年,数字经济规模或持续快速增长。可见,数字经济正在聚集强大的内需力量,将成社会势不可挡一次变革,疫情没改变这个趋势,反而加速了这个趋势。
未来的世界,在所有不确定性中或有几项非常确定,一是整个国家数字化方向非常确定;二是未来十年传统行业数字化非常确定。
数字经济和实体经济是一体两面,随着科技的日新月异,对人工智能和大数据人才的整体需求量,比2015年增加了11倍,数字经济人才缺口巨大。
大数据决定高校专业开设导向,2020年清华大学停止了新闻学和会计学专业的本科招生,新增了一个招生专业:计算机与金融双学士学位项目。
可见,数字化金融正在逐渐普及,除高尖端企业对这类求职者需求量大之外,传统金融行业也迫切需要这类新鲜血液的注入,故而未来数据经济型人才将受到全社会的青睐。
智能操作风控
众所周知,金融行业几乎所有环节都与数据息息相关,数字化已成金融科技创新的首要任务。
未来几年内,各大金融企业急需培养一批具备相应业务知识,且能够较为熟练掌握各类数据分析工具的专业人才,用大数据来驱动业务的决策。
同时,随着数字经济的飞速发展,各大金融企业为跟上时代的进程,亦纷纷制定了数字化转型愿景和战略,力图加快企业的数字化进程。
这趟数字经济快车,承载着无数的机会与发展,它抛出了无数橄榄枝,成数字经济型人才方能抓住这个大好机会,你准备好了吗?
为助力对金融行业感兴趣的高年级学生或从业者,顺利数字化转型。CDA历经5年研发,3年内训实践,重磅推出了“金融数字化转型人才训练营”。在原有CDA数据分析师认证体系基础上,突出金融行业的数据应用特点。
同时,与国际知名企业架构Togaf、数据管理和治理体系DMBOK、IT治理COBIT认证体系相融合,培养学员建立金融数据应用理论框架和实操落地的能力。
“金融数字化转型人才训练营”为大家精彩呈现了如何发现业务问题、整理数据、建立模型、编写报告、构建业务应用数字化解决方案。
同时,更是力图为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案,转型成为组织内部数字化赋能者。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21