
华夏银行是我国较早进行数字化转型、主动拥抱数字经济的国有商业银行,数字化人才引进、全员数字化能力培养提升等人才建设举措成为重要保障。今年是华夏银行落实“2023-2028年数字化人才体系建设”的第一年,在能力提升方面包括研发数字化认知、数字化技能、业务数字化三大板块。数据、运营等方向是华夏银行数字化人才布局的重点方向。数据方面,其将人才布设与组织机制、业务场景结合,组建了跨条线、跨总分行团队,敏捷推动数据应用场景深入落地;并启动运营千人数字人才计划。
华夏银行在“数据分析师”方向把 CDA 数字化人才认证 Level II 的考纲作为参照,组织参加数据分析建模特训营,提升运营人才数字化水平。邀请到 CDA 数据科学研究院常国珍、徐杨等知名专家,为华夏银行学员提供了课程讲授、日常答疑、认证指导、建模大赛等全方位解决方案。
为了提升员工利用大数据分析工具推进业务发展的积极性,在开展专业资格认证培训之余,特面向特训班的数据分析师的学员开展数据应用创意大赛。结合华夏银行所在的行业特点,大赛提供了:信贷/风控、资金/计财、营销/市场、客服/公关四个方向,涵盖了目前主流的分类模型、特征工程、时间序列模型、分类模型、数据清洗、NLP 文本挖掘等技术。
根据国家十四五规划关于“加快数字化发展,建设数字中国”,打造数字经济新优势,坚持新发展理念,营造良好数字生态的目标任务,以数字经济驱动的新秩序被定义之后,成为第一次由中国掀起的全球化浪潮,对于中国企业来说,加快推进企业的数字化转型,是企业未来发展的重要前提。
以下为建模大赛评审现场部分照片:
华夏银行简介:
在改革开放总设计师邓小平的关心支持下,华夏银行于1992年10月在北京成立,是首钢总公司(现已更名为:首钢集团有限公司)独资组建成立的全国性商业银行,是全国唯一一家由制造业企业发起的股份制商业银行。1995年3月,实行股份制改造;2003年9月,首次公开发行股票并上市交易(股票代码:600015),成为全国第五家上市银行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11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 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10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 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 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 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30