cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

12 1/2
​CDA标准课程迭代更新
2023-11-08
2023年10月 CDA 标准课程更新 (v7.1.0)    重大更新: ●新开caie人工智能技术大课(LLM方向) 其他课程更新: ●脱产班和周末班的业务分析部分更新以下案例: 1)违约用户特征分析案例 2)优衣库区域 ...

【重磅】CDA标准课程迭代更新

【重磅】CDA标准课程迭代更新
2023-12-06
2023年10月 CDA 标准课程更新 (v7.1.0) 重大更新: 新开caie人工智能技术大课(LLM方向) 其他课程更新: 脱产班和周末班的业务分析部分更新以下案例: 1)违约用户特征分析案例 2)优衣库区域销售分析案例 3)客 ...
如何使用SQL建立机器学习模型?
2023-10-11
在过去的几年里,机器学习在许多领域取得了突破性进展。然而,许多人仍然认为构建和训练机器学习模型需要大量的编程技能和复杂的工具。但是,你可能会惊讶地发现,在使用SQL(结构化查询语言)这种广泛应用于 ...
数据科学家的主要工作职责是什么?
2023-09-25
数据科学家是当今信息时代中非常重要的职业之一。他们的主要工作职责是通过运用统计学、机器学习和领域知识等技术手段来解决复杂的数据问题,并从大规模数据中提取有价值的洞见和见解。 在当今数字化时代,数据已经 ...
如何使用SQL建立机器学习模型?
2023-08-28
在过去的几年里,机器学习在许多领域取得了突破性进展。然而,许多人仍然认为构建和训练机器学习模型需要大量的编程技能和复杂的工具。但是,你可能会惊讶地发现,在使用SQL(结构化查询语言)这种广泛应用于数据库 ...
如何建立一个风险模型来预测损失?
2023-08-21
在现代商业环境中,风险管理对于企业的成功至关重要。建立一个风险模型可以帮助企业预测潜在的损失,并采取相应的措施来降低风险。本文将介绍建立风险模型的关键步骤,帮助读者了解如何利用数据和分析来预测损失。 ...
如何构建一个有效的机器学习模型?
2023-08-21
构建一个有效的机器学习模型是一个复杂而令人兴奋的过程,它需要一系列步骤和决策。在本文中,我将简要介绍构建一个有效机器学习模型的关键步骤。 定义问题和目标:首先,明确问题是什么,并确定你想要通过机器学 ...
如何构建一个可靠的数据分析模型?
2023-08-21
构建一个可靠的数据分析模型是实现准确和可信结果的关键。下面是一些步骤,可以帮助您构建一个可靠的数据分析模型。 确定目标:首先,明确您的数据分析模型的目标是什么。确定您想要回答的问题或解决的挑战,并确 ...
Python如何用于数据分析?
2023-07-17
随着大数据时代的到来,数据分析已成为决策制定和解决问题的重要工具。而Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言,被广泛应用于数据分析领域。本文将介绍Python在数据分析中的应用,并探讨其主要优势和常用工 ...
数据科学家的主要职责是什么?
2023-07-13
数据科学家是现代数字时代的关键角色之一。他们是熟练掌握数据处理和分析技术的专业人士,通过运用统计学、机器学习和领域知识来解决复杂的问题和揭示隐藏的洞察力。数据科学家的主要职责包括以下几个方面。 数据 ...
数据建模时需要考虑哪些因素?
2023-07-13
当进行数据建模时,需要考虑以下因素: 目标定义:在开始建模前,首先要明确清晰的目标。你需要明确知道建模的目的是什么,以及你希望通过建模来解决哪些问题或达到哪些结果。 数据收集与清洗:数据是建模的基础 ...
如何构建高效的机器学习模型?
2023-07-04
构建高效的机器学习模型需要考虑多个方面,包括数据准备、特征工程、模型选择与调优等环节。下面将介绍一些关键步骤来实现高效的机器学习模型。 第一步是数据准备。对于机器学习任务而言,高质量的数据是至关重要的 ...

资深数据分析师来聊一聊数据挖掘

资深数据分析师来聊一聊数据挖掘
2022-10-19
一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 (一)纯粹的数据 ...

Python实现机器学习前后端页面的交互

Python实现机器学习前后端页面的交互
2022-04-01
作者: 俊欣 来源:关于数据分析与可视化 对于机器学习爱好者而言,很多时候我们需要将建好的模型部署在线上,实现前后端的交互,今天小编就通过Flask以及Streamlit这两个框架实现机器学习模型的前后端交互 ...
我迄今为止的数据科学学习之旅
2022-03-14
自由数据科学家Arnuld谈数据 埃里克·韦伯(是的,那个长得不错的家伙带着一只可爱的狗)最近在LinkedIn上写了一篇帖子,讲述了当他开始数据科学生涯时,他希望自己能少做的10件事。这篇文章是我通过这十点 ...
数据科学家与ML工程师的区别
2022-02-28
数据科学家和机器学习工程师的角色之间经常存在混淆。尽管他们确实友好地合作,在专门知识和经验方面有一些重叠,但这两种作用的目的完全不同。 从本质上说,我们是在区分科学家和工程师,前者寻求理解他 ...
为什么以及如何学习“生产性数据科学”?
2022-02-28
数据科学和机器学习可以以不同程度的效率和生产力进行实践。无论应用领域或专业,数据科学家--初学者或经验丰富的专业人员--都应努力提高他/她在典型数据科学任务的所有方面的效率, 统计分析, ...
数据科学不会在10年内灭绝,你的技能可能
2022-02-28
作为一个在数据科学领域工作了十多年的人,看到人们预言该领域将在10年内如何灭绝是令人沮丧的。给出的典型原因是emergingAutoMLtools将如何消除从业者开发自己算法的需求。 我发现这样的观点特别令人沮丧 ...
为什么你应该考虑成为一名数据工程师而不是数据科学家
2022-02-28
我只想说,你是选择数据科学还是数据工程,最终应该取决于你的兴趣和你的激情所在。然而,如果你坐在篱笆上,不确定该选择哪一个,因为他们是同样感兴趣的,那么继续阅读! 数据科学一时成为热门话题,但 ...
通往全栈数据科学的道路
2022-02-28
全栈数据科学已成为计算机科学领域最热门的行业之一。从传统数学发展到数据工程等概念,这个行业需要广泛的知识和专业知识。它的在线资源、书籍和教程的需求呈指数级增长。对初学者来说,至少可以说,这是压 ...
12 1/2

OK