CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA ...
2020-02-10
本课程根据运营人的普遍困惑设计,用“软知识”提升运营人对互联网公司和运营职业的理解,并在几个主要方向进行深入学习和演练;用“硬技能”训练运营人对通用型方法和技术的掌握,形成自身的能力壁垒。 “软 ...
2019-10-21
而网络爬虫是收集相关数据的利器,它可以抓取某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值以及各种数据。也可以模拟用户在浏览器或者App应用上的操作,实现自动化的程序。 “工欲善其事,必先利其器”,当您 ...
2019-08-28
社会网络分析思想最早起源于20世纪30年代西方的心理学和人类学研究。 (1) 社会计量学派运用图论方法对社会网络分析做出了杰出的贡献。 (3) 20世纪50年代,曼彻斯特学派进行了大量的社会网络研究,他们把 ...
2019-08-22
罗伯特•戴在其名著《如何撰写和发表科学论文》的序言中指出,“对一个科学家的评价,从研究生开始,就主要不是看他在实验室操作的机敏,不是看他对或宽或窄的研究领域固有的知识,更不是看他的智能和魅力,而是看 ...
2019-06-14
《人工智能地图2.0》是15位人工智能专业人士在280个小时视频与100万字讲义的基础上,耗费18个月精心打造而成。 《人工智能地图2.0》共分9大方向,分为历史篇:人工智能发展简史;理论篇:机器学习、深度学 ...
2019-06-12
CDA LEVEL 3数据科学家精英培训是符合「CDA数据分析师人才行业标准」最高等级准则的一套能够将数据分析师(Data Analyst)培养为数据科学家(Data Scientist),具备专业性、科学性、高端性、先进性的领袖级人 ...
2019-04-30《数据统计分析师SPSS认证》课程注重培养学员的实证分析能力,通过诸多案例讲解不同的应用背景。我们一方面尽可能呈现SPSS全貌,使学员对软件有总体的认识。另一方面则强调实际问题的解决能力,例如,在问题情 ...
2019-04-22
【CDA情人节献礼-所有美好,只为遇见你】 Hi,热爱数据分析的你,你有一份情人节创意礼物,快参与领取吧。 活动时间:2019.2.14~2.16 活动规则: 一 ...
2019-02-14
CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA ...
2019-01-14现代经济学问题需要数学工具实现 对于中国的一些学生,在学了数学、计量经济学这样一些课程以后不知道怎么用,我觉得这本身跟中国的一些课程的设置是有关系的。在美国,在你学习经济学之前就会告诉你一些必须的先 ...
2018-12-06CDA数据分析师项目 圆你校园创业梦想 CDA数据分析师 (代理合作处) Department of Agency 公告: Advertisement: 即日起由数据分析中心与CDA数据分析师协会(Certified Data Analyst Institute) ,联合举 ...
2018-10-24近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14