编程语言的前景是丰富且不断扩展的，这可能会让你在职业生涯中很难只关注其中一种语言。我们重点介绍了一些最流行的语言，这些语言是现代的、广泛使用的，并且附带了大量的软件包或库，它们将帮助您提高工作效率。 ...
2022-02-15
在一天结束时，数据科学家为一个组织提供的价值在于他们将数据应用于真实世界的使用案例的能力。 共享 介绍 我最近读了一篇文章，描述数据科学是一个过度饱和的领域。这篇文章预测， ...
2022-02-15
世界上任何有规模的现代公司都有一个数据科学部门，一家公司的数据工程师可能与另一家公司的营销科学家有相同的职责。数据科学工作没有很好的标签，所以一定要广撒网。 分享69 在科技界的 ...
2022-02-15
以下是我作为数据科学家管理自己的可重复使用的Python代码的一些方法，从最常用的代码到最不常用的代码，并针对初学者介绍。 分享 具体地说，我所说的”是指如何组织、存储和调用您自己编写并发现作 ...
2022-02-15
2016年10月10日， CDA数据分析就业班在中关村创业大街投资家咖啡厅举办毕业答辩活动。 闲云潭影日悠悠，物转星移几度秋。转眼间，在CDA学习的三个月时间也进入了尾声，学员们也迎来了毕业答辩。 毕业答辩不仅仅是C ...
2022-01-20
960-3 不猜？ CDA的梦想是让约960万国土排名世界第三位国家内的中国企业和个人在大数据时代不再靠拍脑袋而是靠科学的数据分析。 CDA数据分析就业班@全国多地开课 CDA就业学院 ...
2022-01-20
准确来说，我们CDA目前在做一件很酷的事情，我们在联合、创造和传播优质的数据科学资源，我们跟行业的数据科学家、首席数据官、数据分析师对话，我们在搭建一个大数据从业者的平台，我们也希望跟大学生群体、企业保 ...
2022-01-20
技术进步给人们带来了更多机会？是的！但只针对少数人 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响，因为新的技术革命会让很多产业消失，或者让从业人口大量减少，这次大数据革命也不例外。大数 ...
2022-01-20
是什么让他们义无反顾地走上数据分析岗位？答：不忘初心！ 大数据双向在线特性的最典型案例是“今日头条”。这个新闻应用，号称能够在“5秒钟算出你的兴趣”并且“根据兴趣智能推荐新闻”，它秉承的就是双向在 ...
2022-01-20
CDA数据分析师研究院-经管之家 一、行业背景 这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘”是2014年最大的求职法宝。LinkedIn对全球 ...
2022-01-20【CDA数据分析研究院招聘】数据分析培训讲师 工作地点：北/上/广/深/蜀 工作性质：兼职/全职 薪资：面谈 要求： 1. 熟悉统计、数据分析、数据挖掘、可视化、大数据等理论内容之一。 2 ...
2022-01-20
数据分析这个技能，到底能不能速成 没有任何牛逼的事情是能够速成的，越是像数据分析这种收益周期长的技能，掌握起来越是这样。 但这并不代表，我们不能以一些更有效的方式，把学习的过程变得高效而有趣。 ...
2022-01-20
入门R语言数据分析的正确姿势 如果你对R语言感兴趣，而不知道是否应该选择R作为你数据分析的第一选择，那么CDA数据分析师下面的系列课程可以作为你的参考： １．入门《R语言语法基础》 http:/ ...
2022-01-20
如何快速掌握逆天可视化神器Power BI Power BI是微软最新的商业智能（BI）概念，它包含了一系列的组件和工具。话不多说，先上图： 是不是一下就明白了Power BI系列组件的功能？其实Power BI的核心理 ...
2022-01-20
CDALevelⅡ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDALevelⅠ认证半年以上。在政府、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。在LevelⅠ的基础之上深入掌 ...
2022-01-20
背景介绍 企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能快速且 ...
2022-01-20
当学习数据分析时，我们学到了什么? “数据分析不只是统计方法，更重要的是贴近业务的需求分析、实施过程、与效果评估。真正了解一个行业，就要接触到这个行业的遗产，目前商业数据分析遗产基本上都是以SAS的 ...
2022-01-20
正如厨师烹饪需要锅碗瓢盆一样，数据分析师工作需要强大的统计工具，分析建模才能如虎添翼。现在的软件越来越丰富，越来越智能，SAS,Python,R，SPSS Modelr，Weka,百花齐放，百家争鸣，面对斑驳复杂的软件， ...
2022-01-20
据LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘” 是2015年最大的求职法宝。LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，公布2015年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能，其中位列榜首 ...
2022-01-20在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16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
