CDA数据分析师认证考试在每年的6月与12月最后一个周末进行，一年两次。从2020年考季考试，CDA 数据分析师认证考试改为随报随考，考试城市遍布70多个，250+考场，考试时间及地点更加自由灵活（了解更多）第九届C ...
2019-06-20
CDA考试中心在之前已经发布过正式通知，第十二届考试暂不受影响，于7月25-26日正常进行。如有变化，CDA将第一时间通知各位考生。 如果各位小伙伴担心遗漏官方正式通知，关注CDA官方服务号、CDA官网。CDA官方通 ...
2019-06-03大数据助力杭州智慧交通建设 7月杭州全市共完成旅客运输总量2232.49万人次，日均客运量72.02万人次；共完成货物运输量2547.18吨，日均货运量82.17万吨。如此大规模的交通运输如何掌控？8月24日，聚焦 ...
2019-05-29
走过三千繁华，CDA在杭州的第一次却…… 人生有许许多多的第一次，有喜有悲，每个第一次都是值得你珍惜。 第一次学走路时颤巍巍的身形，第一次上学时怯生生的眼神，第一次看数据分析公式时疑惑的眼神 ...
2019-05-29
最新：从2020年考季考试，CDA 数据分析师认证考试改为随报随考，考试城市遍布70多个，250+考场，考试时间及地点更加自由灵活。 今年由于由于疫情原因，很多考试都被迫推迟或者取消，很多报名参加第十二届C ...
2019-05-06
2015年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在国家的《政府工作报告中》。同年，数据分析也开始如雨后春笋般成为朝阳行业，数据分析和大数据相关职位一度霸屏各大招聘网站。 许多计算机、统 ...
2019-02-18
在大家的眼中，科学家的形象可能是一位表情严肃、着装单一、不修边幅、戴着一副厚重眼镜且天庭饱满，发际线无限上移的中老年理共男。但实际上，他们正式体面，幽默无比，可谓是集涵养和趣味于一身的真正 ...
2019-02-13
基于CDA多年的数据分析教学经验以及对当下企业数据相关岗位、薪资待遇的调查研究，总结出来了一套职场“岗位模型”。最左侧是经典的CDA LEVEL 1 2 3，每个等级对应企业相关数据岗位及薪资范围。图片中部为对 ...
2019-01-18
毕业的一年时间里，看着周边很多人，很快调整好状态进入工作，通过自己的努力，获得自己想要的生活，当然，也有些人仍然在浑浑噩噩的混日子。自己在这一年里不满足现状，从国内折腾到国外，再折腾回国内 ...
2019-01-12
常言道：“书到用时方恨少。”所谓“黑发不知勤学早，白头方悔读书迟”，且“技多不压身”呀。说的都是个人学识、涵养、技能，能多学点就多学点，能早点开始学就早点开始学。匆匆岁月，雁过留痕。曾经大 ...
2018-12-29
数据科学是一门实用性强、应用广泛的学科。它本身包含的理论种类繁多，也一直处于蓬勃发展的状态。对于初学者，大多望而生畏，浅尝辄止；对于分析师，常常无从下手，退求其次。当今时代，什么样的人 ...
2018-12-11
近几年大家对AI的关注度越来越高，在2016年世界互联网大会上，人工智能被冠以“四大热词”之一，2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 自从2016年AlphaGo以悬殊比分打败世 ...
2018-12-07
数据分析人才市场的发展需求状况到底如何？是求贤若渴，还是抱残守缺？是门庭若市，还是门可罗雀？纵观当今的大数据分析盛况，以及数据分析师的火热程度，我们就可轻易发现数据分析师发展前景是求贤若渴、更是 ...
2018-12-07
To Be Better | 这个冬天，与CDA一起游学北卡罗莱纳州立大学（NCSU）！ 北卡罗莱纳州立大学（North Carolina State University，简称NCSU或NC State），是一所成立于1887年的美国顶尖 ...
2018-10-10
近日，北京国富如荷网络科技有限公司(CDA数据分析师运营方，以下简称CDA)和万宝盛华人力资源(中国)有限公司(以下简称“万宝盛华”)签订战略合作协议，今后将在数据分析和大数据及相关领域人才发展培训及认证、 ...
2018-09-11
数据分析师、数据挖掘师、数据科学家等大数据时代诞生的岗位让人蠢蠢欲动，越来越多人都开始踏进大数据分析行列。面对大数据时代大数据的火爆，大数据创业这个词汇也开始涌现，很多人学习了大数据分析培训，觉 ...
2018-09-10
大数据时代的全面铺展，大数据应用的全面展开，数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、首席数据分析师等专业性极高的岗位的刚性需求越来越大，数据分析师的待遇也只会越来越好，数据分析师的发展前景也只会越来 ...
2018-09-05
大数据分析的火爆，使得越来越多的企业都开始重视并涉足甚至大力发展大数据分析部分或大数据分析岗位，而这对于数据分析师前景无疑是非常乐观的。在未来好多年，大数据分析的应用及其发展只会越来越专业化和精 ...
2018-09-04
作为一名合格而优秀的数据分析师，掌握好熟练而有效的数据分析方法，是在个人岗位和职场领域中展现和发挥自己的工作价值的重中之重。随着近年来数据分析行业的需求不断增长，传统的商业分析技术也在不断受到挑 ...
2018-09-03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在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29
