作者 | Anish Phadnis 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 人脑是最神奇的。你知道我更感兴趣的是什么吗？是我们的学习能力。我们如何能够适应并学习全新的技能，然后应用到日常 ...
2018-11-09
选自 | GitHub 翻译整理 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 GitHub是全球最大的开源软件开发与管理社区，每年十月GitHub都会推出“Octoverse”报告，想知道全球三千一百多 ...
2018-11-08
作者: Cassie Kozyrkov 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 > 关于作者： Cassie Kozyrkov，Google首席决策师。致力于统计学, 机器学习 /人工智能、数据、决策科学。 ...
2018-11-07
CDA数据分析师原创作品，转载需授权 数据分析师可谓是近几年经常被业界提及和行业火热招聘的一类职位，从15年大数据兴起，到现在18年临近年末，将近4个年头的时光，大数据发展迅猛，数据分析 ...
2018-10-30
CDA数据分析师原创作品，转载需授权 2014年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在当年的《政府工作报告中》，同年,同卵双胞胎的数据分析也成为朝阳行业，数据分 ...
2018-10-29
随着时代的发展，我们渐渐从IT时代走向了DT时代，人数据分析的重要性也日益凸显，越来越多的人开始留意“数据分析师”这个职业，不少人也开始心生转行到数据分析师的念头。近期，很多小伙伴问我，究竟一 ...
2018-10-26
作者: Elena Nisioti 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 我们对事物的看法各不相同，有时他人特别喜欢的语言可 ...
2018-10-25
作者 Kirill Eremenko 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如今，数据科学家炙手可热。在世界各地，成千上万的学生都在大学或在 ...
2018-10-24
转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善 ...
2018-10-22
作者 Ben Stanbury 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 有人问我，应该如何从数据分析师进阶为数据科学家呢？很简单，分三步： 1. 打开LinkedIn，登录。 2. 点击“编辑 ...
2018-10-22
作者 YK Sugi 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前谷歌软件工程师YK Sugi分享了他是如何通过六个步骤，顺利开启了自己的数据科学职业生涯。 大家好， ...
2018-10-16
作者 Kelly Peng 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 中国小姐姐Kelly Peng在本文分享了她在数据科学求职过程中的心得和体会。 前言 一个月前，我作为数据 ...
2018-10-16
CDA第八届认证考试数据报告发布 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。第八届(2018年6月)CDA考试现已结束，本次考试在全国21所考试中心顺利进行，共完成LEVEL 1业务数据分析师 ...
2018-10-11
CDA数据分析师团队为了回馈新老学员，在国庆节前夕特别策划了买书送课程劵的活动。即日起凡是购买过的图书标有“CDA数据分析师系列丛书”中任意一本，便有机会获得一次随机送课程劵的机会。课程劵金 ...
2018-09-28
十一小长假快要来临了 相信宅在家里不出门 是多数人选择渡过假日的方式~ 国庆不出游，不用和人挤 当然是清心自在的选择 只是不出门，7天长假 这么窝在家里似 ...
2018-09-28
随着大数据时代的到来，企业对数据价值的重视，数据分析师的市场越来越大，毫无疑问数据分析师已成为“当今最具发展潜力的职业”，吸引了无数像小编这样的热血青年，在迈进大数据行业之前，先来了解一下数据分 ...
2018-09-28
关于作者： Cassie Kozyrkov，Google首席决策师。致力于统计学, 机器学习 /人工智能、数据、决策科学。 数据科学是让数据变得有用的学科。在本文中我将对数据科学中以下三个概念进行解读: 统计 ...
2018-09-10
与关系数据库不同，数据仓库并没有严格的数学理论基础，它更偏向于工程。由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现及数据仓库设计的技术咨 ...
2018-09-10
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，同时也决定了其对外部数据表现形式要采用什么产品和技术来建立数据仓库核心，则需要从数据仓库的技术特 ...
2018-09-10
C++里函数可以设置缺省参数，Java不可以，只能通过重载的方式来实现，python里也可以设置默认参数,最大的好处就是降低函数难度，函数的定义只有一个，并且python是动态语言，在同一名称空间里不能有想多名称的 ...
2018-09-10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
