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
