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【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南:语法、场景与实战技巧

【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南:语法、场景与实战技巧
2025-10-10
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转为字符串用于报表展示,亦或是调整字符编码适配不同系统,都离不开专门的转换工具。CON ...

【CDA干货】深度学习的核心引擎:损失函数与反向传播的协同原理与实战

【CDA干货】深度学习的核心引擎:损失函数与反向传播的协同原理与实战
2025-10-09
在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 “量化错误”(计算预测值与真实值的差距),反向传播负责 “定位错误来源”(沿着神 ...

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南
2025-09-30
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之一 —— 无论是筛选 “性别为男的用户”“销售额超过 1000 的订单”,还是 “包含‘北 ...

CDA 数据分析师:以 SQL 为刃,劈开数据查询与分析的 “效率壁垒”

CDA 数据分析师:以 SQL 为刃,劈开数据查询与分析的 “效率壁垒”
2025-09-28
在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论是从千万级订单表中提取目标数据,还是从多表关联中整合用户消费信息,抑或是通过聚合 ...

CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线”

CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线”
2025-09-26
CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师面临的第一个核心问题。无论是电商平台的用户订单、金融机构 ...

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略

【CDA干货】MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略
2025-09-24
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— 部分服务器初始内存占用仅 2GB,运行数月后却飙升至 8GB 以上,且无明显大查询或高并发 ...

【CDA干货】训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案

【CDA干货】训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案
2025-09-19
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指标 —— 理想情况下,训练损失与验证损失会随迭代轮次(Epoch)稳步下降,最终趋于平 ...

【CDA干货】SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化

【CDA干货】SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化
2025-09-18
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论是报表展示(如 “2024 年 09 月”“09/18/2024”)、数据查询(如筛选 “2024 年 Q3 ...

【CDA干货】MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区

【CDA干货】MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区
2025-09-18
MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。当单表数据量达到千万级甚至亿级时,查询耗时、写入阻塞、索引维护困难等问题会逐渐凸 ...

CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手

CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手
2025-09-16
CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据库表、CSV 文件)是企业业务数据的 “主流形态”—— 从零售的 “门店销售表” 到金融 ...

【CDA干货】MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化

【CDA干货】MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化
2025-09-15
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的rows列(估算的扫描行数)更是优化器选择执行计划的关键参考 —— 它直接影响优化器对 “ ...

【CDA干货】用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南

【CDA干货】用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南
2025-09-11
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验” 的核心纽带 —— 例如订单金额的计算规则、用户等级的判定标准、库存扣减的触发条 ...

【CDA干货】SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析

【CDA干货】SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析
2025-09-04
SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核心纽带 —— 无论是统计月度销售额、筛选季度活跃用户,还是清洗格式混乱的时间戳,都 ...

【CDA干货】巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践

【CDA干货】巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践
2025-09-01
巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信息,包括租客 ID(tenant_id)、房源 ID(house_id)、租赁开始时间(rent_start)、 ...

企业名称:中电金信     招聘岗位: python开发工程师 14-17K (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:中电金信 招聘岗位: python开发工程师 14-17K (数据分析岗位招聘信息)
2025-08-25
中电金信 python开发工程师 14-17K 岗位职责: python数据开发相关工作 岗位要求: 1. 参与基金分析项目中的数据清洗、报表自动化等数据处理工作,保障数据质量与性能; 2. 编写高质量、可维护、可测试的代 ...

企业名称:中电金信  招聘岗位: python开发工程师 14-17K   (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:中电金信 招聘岗位: python开发工程师 14-17K (数据分析岗位招聘信息)
2025-08-22
python数据开发相关工作 岗位要求: 1. 参与基金分析项目中的数据清洗、报表自动化等数据处理工作,保障数据质量与性能; 2. 编写高质量、可维护、可测试的代码,持续优化系统性能和稳定性。 岗位要求: 1. Python数 ...

企业名称:石头科技  招聘岗位: 数据开发工程师 25-40K·16薪 (数据分析岗位招聘信息)

企业名称:石头科技 招聘岗位: 数据开发工程师 25-40K·16薪 (数据分析岗位招聘信息)
2025-08-21
数据开发工程师 25-40K·16薪 北京昌平区石头科技大厦园区 岗位职责: 1、数据处理与开发 1.1、独立完成数据仓库ETL流程的开发工作,包括从多种异构数据源(常见的关系型数据库、日志文件、API数据 ...

【CDA干货】Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧

【CDA干货】Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧
2025-08-15
Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们需要函数返回单一结果(如计算两数之和返回一个数值),但实际开发中,常遇到 “一次 ...

【CDA干货】Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用

【CDA干货】Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用
2025-08-12
Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的样本,还是清洗异常数据,Pandas 都提供了灵活高效的多条件处理机制。本文将系统梳理 ...

【CDA干货】PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践

【CDA干货】PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践
2025-08-12
PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响。PyTorch 作为主流的深度学习框架,提供了灵活高效的shuffle机制,帮助开发者打破数 ...

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