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经管之家·升达学院数据分析高质量就业班开课啦!

作者 CDA数据分析师 2018年9月26日,升达学院数据分析高质量就业班正式开课。开课典礼当天,会场气氛热烈,同学们情绪高涨。 ? 课程安排 【课程时间】 2018.9.17——2018.12.19 【课程理念】 CDA 秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,面向商业职场数据分析。 加强正规化、科学化、专业化的大数据数据分析人才队伍建设,提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。 课程模块 第一部分:数据分析基础知识 第二部分:数据分析方法论 第三部分:数据分析工具 第四部分:数据分析流程 第五部分:数据分析应用案例 第六部分:数据分析行业运用 第七部分:数据分析就业指导 开班典礼上何伟院长代表学校及学院发言 期待三个月后的你们能够在数据分析领域游刃有余,每个人都能找到自己理想的工作,成为一名出色的数据分析师!

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人学-12~15题分析

前言 由于没搞啥新的有意思 js 就没啥好更新的 最近看到猿人学又出了几题就简单看了看 分享一下思路把 附上刷题地址:http://match.yuanrenxue.com/list 首先难度来看 然后来看中等难度的 15 熟悉搜索 request 加密看起来逻辑很简单 不过 wasm 是啥玩意 嗯 反正大概理解下就好了 核心就是读取wasm文件 拿到 arrayBuffer 数据 就出来了 其实就是一堆环境的 btoa 一下 后续逻辑也很清楚 不过里面有很多坑 比如 eval('window={}') eval(delete window) 等等 自己可以慢慢跟着调试 简单的分析就到此结束啦

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    经管之家携手贵阳大数据交易所:大数据成就大梦想

    近日,经管之家与贵阳大数据交易所签订了会员入会及数据交易开户协议,标志着双方将在数据交易和人才培养等方面进行深入合作与探索。 协议中称,经管之家成为大数据交易所成员后将拥有合法的数据交易资格,并将开放部分脱敏的用户行为数据作为机构和科研使用。 据了解,经管之家将利用大数据交易所平台的数据清洗、脱敏、分析、建模等增值服务,为论坛用户及CDA数据分析师学员提供更好的体验。 经管之家旗下CDA数据分析师培训品牌未来将与更多机构一起探索人才培养的新模式,不断为行业输送优秀人才,为大数据行业的发展贡献力量。 ,那么研发人员可以根据这个数据分析,在下一代产品对相应的问题进行修改,来改善未来的设计。

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    数据时代个人学习篇

    牛津大学职业研究分析报告可以看到,大数据智能时代首先取代的是比较有规则的职业,如重复性、机械性的会被淘汰,终身学习、人文沟通、信息化与数字化、智能协作等方面的能力将越来越重要。 最近几年不少朋友咨询如何学习大数据技术?大数据如何入门?怎么做大数据分析数据科学需要学习哪些技术? 2、基础描述性分析阶段:主要完成数据分析工作,如商用智能、数据挖掘、专家系统,主要目标是实现离线或在线对历史数据进行全局条件下的基本描述统计分析,对大数据进行海量存储条件下的交互式查询、汇总、统计和可视化 需掌握的技术如数据挖掘、多维OLAP分析数据可视化。 3、智能学习预测阶段:主要完成大数据智能高级预测分析和生产部署。 四、核心职业角色: 1、数据分析师:重在业务理解和探索。 2、数据工程师:重在数据管理和系统实现。 3、数据科学家:重在解决问题和统筹决策。

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    圣诞节!教你用Python画棵圣诞树

    作者 | 糖甜甜甜,985高校经管研二,擅长用 Python、R、tableau 等工具结合统计学和机器学习模型做数据分析。 来源 | 经管人学数据分析(ID:DAT-2017) 如何用Python画一个圣诞树呢?

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    从底层到应用,数据人学习成长必备技能

    要知道,给大领导讲解事情的时候,需要把大领导设想成是个“数据白痴”,这样才能把一件事情说的比较生动。 4、数据分析师 现在对数据分析的需求是很大的,因为大家都想着说:数据有了,但是能做些什么呢? 这就需要有数据分析师,对数据进行分析和挖掘,然后做数据应用。 对数据分析师吐槽最多的是:你分析出来的不就是正常的业务逻辑吗,还需要你分析什么?或者是你分析的结论不对,跟我们的业务逻辑不符合。 对于数据分析师的定位:个人认为,成为优秀的数据分析师是非常难的,现在市面上也没有多少优秀的分析师。数据分析师的技能要求,除了会数据分析、提炼结论、洞察数据背后的原因之外,还需要了解业务,懂算法。 一个优秀的数据分析师,是个精通业务和算法的全能数据科学家,不是那个只会听从业务的需求而进行拉数据、做报表、只做分析的闲杂人等。 我们都说分析要给出结论,优秀分析师的结论就是一个能解决问题的一揽子策略和应对措施,同时很多需求是分析师去主动发现并通过数据来挖掘出来的。

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    听说懂java的人学数据更容易上手?

    就目前来讲,大数据主要分三大技术领域和方向 方向一:Hadoop 大数据开发方向 方向二:数据挖掘、数据分析&机器学习方向 方向三:大数据运维&云计算方向 从现在招聘网站的信息来看无论哪个方向前景和钱景都很不错 DT时代,大数据的核心价值是从庞杂的数据背后挖掘和分析用户的行为习惯和爱好,其创造的价值与我们的生活息息相关,例如可以用大数据分析来改善城市交通管理;可以分析人们的身体健康情况、保障市民的医疗和健康条件 ;还可以分析和防止犯罪行为等。 Brave老师 高级软件架构师,11年软件开发经验,曾任金蝶(中国)软件公司技术顾问,卫华集团高级需求分析师,曾主导开发多个大数据项目,精通Kafka、Spark等大数据相关技术。 著名物理学家牛顿曾说过“我之所以能成功是因为我站在巨人的肩膀上”,想要学习和入行一门新的技术跟着有经验的人学习,多点和前辈们交流分享,你会发现,事情远比自己瞎搞简单的多,学习也就事半功倍了!

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    RoboNet的大规模机器人学数据

    虽然深度强化学习方法可以学习多种技能,但要训练来自目标环境的大量数据是非常困难的。将数据驱动的方法应用于机器人技术不仅需要开发强大的强化学习方法,还需要访问大型多样的机器人数据集。 不幸的是,事实证明,在强化学习和机器人技术中设计和采用大型数据集具有挑战性。由于每个机器人实验室都有自己的硬件和实验装置,因此,如何向每个实验室提供有用的机器人技术数据集成为一个难题。 因此,我们创建了RoboNet,这是一个可扩展且多样化的机器人交互数据集,它收集了四个不同的研究实验室的数据。 在收集了多样化的数据集之后,我们将通过实验研究如何将其用于使一般技能学习转移到新环境中。 首先,我们对来自RoboNet的数据子集进行视觉动力学模型的预训练,然后对它们进行微调,以使用少量新数据在看不见的测试环境中工作。

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    分析 |《狄仁杰之四大天王》影评分析(爬虫+词云+热力图)

    文章来源:经管人学数据分析( 作者:胡萝卜酱) 文章编辑:小雨 1数据爬取 本来小编是打算爬取豆瓣的全部影评,但是很不幸,数据爬取到一半,我的账号被封了(建议大家改为动态IP进行爬取,代码可用,可加 此文只为做影评分析演示,所以小编只爬取了一天的评论,去重后仅为几百条,建议大家多爬取数据,再做分析。 爬取数据如下: ? 2数据分析 直观来看,有用的数据仅为城市,评分和评论。 我们分别采用热力图,柱状图和云图来进行可视化分析。 2.1观影者分布热力图 根据观影者的城市,我们画出了观影者分布情况,如下图: ? 那大家观完影,最直观的感受是什么呢,接下来就通过短评分析来看看。 2.3短评词云图 为了分析短评,我们采用jieba对短评进行了分词,然后做出词云图。 采用背景图: ? 词云图: ? 3结语 本文只是做了简单的数据爬取和分析,主要是用以学习如何进行分词,词云和热力图,建议大家可以基于此进行练习。

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    经管之家加入教育部“翻转课堂”项目,共创中国大学生职业教育

    作者 CDA数据分析师 中国教育部教育管理信息中心下属《中国教育信息化》杂志社近日与经管之家签署合作协议,共同推进教育部“翻转课堂”项目。 经管之家旗下CDA数据分析师培训是被互联网、金融、IT行业普遍认可的培训项目,和IBM、宝马、奔驰、万宝盛华、中国石油等知名跨国企业保持长期人员供给及内训合作,深耕十年数据分析行业,毕业学生1万多名,在各行各业均有 “翻转课堂”项目由各高校自行组织提供优秀案例,经管之家旗下CDA数据分析师给予帮助和指导,提供企业实际案例,企业主流数据分析方法与工具讲解,录制课堂视频。 CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平 经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    论文主题、引用量、中国机构 & 华人学者,KDD 2020 关键数据抢先看!

    数据统计来源:AMiner 在接收的论文中,估计有1478名作者参与了写作,大部分作者仅有1~2篇的论文投稿,而华人学者创作活跃,投稿数最多及排名靠前的作者均为华人。 华人学者 1. Jiawei Han(韩家炜) ? 韩家炜教授一直在研究数据挖掘、信息网络分析数据库系统和数据仓库,拥有900多份期刊和会议出版物。 作者的研究兴趣涵盖了贝叶斯统计、时间序列分析、时空建模、生存分析、机器学习、数据挖掘及其在商业分析和大数据问题中的应用。目前在杭州阿里巴巴担任高级职员数据科学家和总监。 3. 熊博士的主要研究领域是数据和知识工程,重点是为新兴的数据密集型应用开发有效和高效的数据分析技术。 Xia Hu是德州农工大学计算机科学与工程的助理教授,目前在塔姆指导数据(德克萨斯州A&M的数据分析)实验室。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    EmAtlas:探索哺乳动物胚胎发育时空动态的综合图谱

    胚胎发育研究的重要性日益显现,这迅速增加了与多组学数据相关专业资源的数量。然而,缺乏全球胚胎发育库和系统分析工具,限制了干细胞研究、人类先天性疾病和辅助生殖领域的发展。 EmAtlas收集了最全面的哺乳动物发育多组学数据,致力于探索胚胎发生的时空动态,可用于发现新的潜在组织生物标志物,分析细胞异质性,浏览时空表观遗传图谱和生物学通路,探索先驱性蛋白因子的功能域和结构。 基于用户友好的界面,用户可利用EmAtlas实现分析、浏览、可视化和数据下载等功能。 最后将上述数据提交给后端服务器进行分析分析完成后,将生成在线分析报告。EmAtlas 的一个典型应用是探索潜在的跨物种组织发育调节因子。以胎儿大脑的发育为例。 EmAtlas进一步证明Tagln3在小鼠脑组织中特异性表达,包括前脑、中脑、后脑和神经管,其中神经管的表达水平最高(上图D,E)。

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    数据助你“吃鸡”一臂之力!

    糖甜甜甜,985高校经管研二,擅长用python,R, tableau等工具结合统计学和机器学习模型做数据分析。个人公众号:经管人学数据分析。 但是玩归玩,还是得假装一下我沉迷学习,所以今天就用吃鸡比赛的真实数据来看看如何提高你吃鸡的概率。 ? 那么我们就用python和R做数据分析来回答以下的灵魂发问? 首先来看下数据: ? ? 对数据中的party_size变量进行生存分析,可以看到在同一生存率下,四人团队的生存时间高于两人团队,再是单人模式,所以人多力量大这句话不是没有道理的。 ? 7、乘车是否活得更久? df_second_mr["victim_position_x"], df_second_mr["victim_position_y"], cmap=cm.Blues,alpha=0.8,shade=True) 在 经管人学数据分析 ---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友,欢迎在朋友圈分享&转发我们的公众号,让更多的朋友加入数据森麟。

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    Cruise开源数据可视化Web应用程序Webviz,可直观了解机器人学数据

    AV通过其摄像头,麦克风,雷达和激光雷达传感器感知的信息作出决定,以二进制格式捕获所有这些数据以供以后分析。然后,我们的软件和测试工程师探索这些数据,以提高自主车队的安全性和性能。 在过去的一年中,我们开发了一个专门的内部工具来了解我们的车辆每月产生的PB级数据,无论是在路上还是在模拟测试中。它帮助我们获得了对数据的宝贵见解:通过日志和相机输入,2D绘图和3D场景等等。 我们很高兴地宣布,我们开源了这个数据可视化Web应用程序,名为Webviz。现在,任何人都可以将任何ROS包文件拖放到Webviz中,立即直观地了解机器人学数据。 这种新的工作流程将大大降低Cruisers进入探索和理解AV数据的障碍。 最初作为一个实验项目最终成长为自己的团队,Webviz现在是Cruise中使用最广泛的数据分析工具之一。 我们甚至将其他内部工具与Webviz集成在一起:我们的工程师可以在运行时观察模拟,或直接从我们的内部数据湖中传输历史数据。 ?

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    数据分享常用的数据挖掘技术,新人学起来就可以用

    对大数据开发技术感兴趣的小伙伴对数据挖掘技术有多少了解呢?本篇文章大数据小编就给喜欢大数据开发的小伙伴分享一下常用的数据挖掘技术,希望对小伙伴们有所帮助。 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析 先根据经验知识寻找相似的情况,然后将这些情况的信息应用于当前的例子中。 6、连接分析 连接分析,Link analysis,它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法,而不是去寻找完美的解的算法。 连接分析就是运用了这样的思想:不完美的结果如果是可行的,那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析,可以从一些用户的行为中分析出一些模式;同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。

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    数据分析数据运营商业分析

    从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。

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    数据分析】大数据之 “用户行为分析

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

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