本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
Tableau是一款轻量级商业智能分析软件和发布工具，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起，不要求用户编写代码，仅仅通过拖拽方式就可以快速洞察数据，完成大部分的数据展示、探索和预测工作，并能够快速发布。在Gartner公司2014和2015年度商业智能平台分析报告中，Tableau连续处于领先位置，在全球拥有超过9000多家企
本课程从基础开始，简洁易懂，实例丰富，适宜新闻系学生、工程技术人员、媒体研究者、希望进入数据可视化领域的程序员等快速掌握。学习者学习完成之后可以：理解 Gephi 处理的基本过程，知道如何收集必要的数据，独立完成可视化图形的制作。
本课程不仅详细介绍了Pajek数据结构、Pajek工作界面详解，还详细讲解了如何应用Pajek分析复杂网络，是综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。
本门课程主要是以商业智能数据分析产品——FineBI软件的使用，第一，系统介绍和安装FineBI及模块讲解；第二，商业智能FineBI的多维数据库——Fine Cube，系统介绍数据源配置、业务包、ETL功能；第三，FineBI新建商业智能分析，系统介绍了各个组件的介绍及布局及新建分析的分布和查看； 第四，权限控制系统介绍了用户同步及添
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工非统计出身，远远达不到专业的水平，正在寻求如何能最快找到突破口；在如同客户经理、产品经理、网络运营、市场营销等岗位上，大多数人员并不需要专业去做数据分析，只需要获得最有效的分析技术辅助支撑现有的业务。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。通过 Tableau，您可以发掘公司数据和对这些技术的现有投资的价值，让您的公司充分利用已有数据。从制造、营销、金融到航空领域，Tableau 都能帮助企业查看和了解大数据。
课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。
1、了解MongoDB基础知识与操作.
2、学会MongoDB基础知识与操作。
3、掌握MongoDB基础知识与操作，并可以使用MongoDB做实战开发。
本课程从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MySQL数据库应用与开发的相关知识。课程中提供了大量操作MySQL数据库的示例。通过本课程的学习，使学生掌握利用MySQL进行数据库设计的技能，具备开发数据库应用程序的能力。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
本次课程将从Tableau Desktop入手，通过与行业亲密接轨的商业案例，带领大家洞悉Tableau商业智能数据分析工具在不同行业的不同业务当中的真实应用。我们将从仪表到仪表盘再到故事，详细讲述分析步骤和操作方式，教会大家如何通过简单的拖拽和简单的函数实现一副精美的可视化作品，同时领悟数据分析要点，发现数据中蕴含的规律及背后的商业价值。最初，大家可能会认为自己在学习一个商业智能数据分析工具，但随着课程的深入，大家会逐步的发现，我们实际上在学习一种数据分析思路，在建立一种运用Tableau这个高级商业智能与可视化工具进行数据分析的能力。
此课程是一套解决中小企业商务智能分析应用课程, 课程从头到尾一直以实际应用为主，提供了精心制作的多行业案例。 深度讲解Power Query功能应用的同时，让学员了解当下最热门，最流行的商务分析应用场景。让学员学完就可以直接上手，解决企业中的实际问题。
此课程为CDA数据科学研究院教研中心耗时半年、解析了数百个知识点打造的最全考试辅导课程，以增强考生冲刺阶段的学习巩固，提升考试通过率！业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
CDA LEVEL 1业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
专指互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；从事市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SQL、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
人工智能时代首选Python、Python我该怎么学、人工智能的核心-机器学习、机器学习怎么学？
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
Numpy、Pandas、Matplotlib等的Python在数据分析领域常用库。
课程的内容经过精心设计和挑选，只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括，python的编译环境Anaconda的安装使用，print用法，input用法，运算符和变量，while循环和for循环，列表，元组，if条件，字典，函数，模块，类，文件读写，异常处理，数据存储等等。
Python 语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python 是程序员必须深度掌握的编程语言，学习 Python 从这里开始。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。
整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
python入门基础课程旨在快速掌握python用法与其核心操作，便于大家在短时间内可以使用python进行后续的工作与学习。课程风格通俗简洁，用最短的时间代价快速入门。
numpy是python最基本最常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python必学的一个库。
本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。
在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。
通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点，包括绘制基本图形，散点图，直方图，等高线图，3D图，动态图等等。同时还是涉及到legend图例，标注，多figure，subplot，设置坐标轴等一些内容。
Python爬虫及文本分析学术应用
本课程从Python语法基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了使用Python进行数据分析的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的Python数据分析行家。
语言统计分析基础视频由CDA数据分析研究院常国珍老师主讲，主要介绍R语言的入门到变量描述、图形展示、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等统计应用基础知识，同时为大家展示了R语言的学习路径和学习方法，适合R语言入门学员和爱好者学习。
本课程为CDA LEVEL I 业务数据分析师认证培训班-SAS专题。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。SAS作为最权威的标准统计软件之一，具有简单易用、兼容性好、扩展性能好等优点。
在SAS/EM中,可利用具有明确代表意义的图形化的模块将这些数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图,并依此来组织您的数据挖掘的过程。这一过程在任何时候均可根据具体情况的需要进行修改、更新并将适合您需要的模式存储起来,以便此后重新调出来使用。SAS/EM图形化的界面,可视化的操作,可引导即使是数理统计经验不太多的使用者也能照 SEMMA的原则成功的进行数据挖掘。对于有经验的专家,SAS/EM又提供了大量的选项,可让有经验的人士进行精细的调整分析处理。
1、了解什么是数据科学。
2、掌握基础的数据分析知识。
1、全面了解学习统计学基础知识。
2、学会使用各种统计分析方法，指导大家运用统计方法分析现实的数据。
3、通过本课程的学习，使大家了解和初步掌握各种统计方法，能够利用这些统计方法分析现实的社会、经济问题，对所研究的现象进行定量的描述和分析，并进一步探寻这些数量变化的规律性。
十二周sklearn课程，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础
12周，菊安酱为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代码实现算法，为你推开机器学习的大门，带你探寻算法的魅力世界
office就会被嘲笑一样。美女讲师Yuki，深入浅出讲解机器学习基础知识，并结合行业案例解释，恰好满足了零基础在职人员的需求，让一部分人先看到未来。
在Level Ⅰ的基础上要求掌握PYTHON语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
。
。
。
如果想要成为一名数据分析师，数据库是必须要掌握的技能，另外在业务数据分析场景下，数据库可以解决多数业务问题。本次课程，通过九次直播，系统讲解MySQL的使用，一起来学习吧！
求职大学毕业生, 跳槽、转行，欲从事数据分析相关职业者
1、中国内地数据科学培养现状和发展状况
2、国外数据科学的培养优势
3、全球化视角下的数据人图鉴
4、再次强调英语的功与过
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
Tableau是一款轻量级商业智能分析软件和发布工具，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起，不要求用户编写代码，仅仅通过拖拽方式就可以快速洞察数据，完成大部分的数据展示、探索和预测工作，并能够快速发布。在Gartner公司2014和2015年度商业智能平台分析报告中，Tableau连续处于领先位置，在全球拥有超过9000多家企
本课程从基础开始，简洁易懂，实例丰富，适宜新闻系学生、工程技术人员、媒体研究者、希望进入数据可视化领域的程序员等快速掌握。学习者学习完成之后可以：理解 Gephi 处理的基本过程，知道如何收集必要的数据，独立完成可视化图形的制作。
本课程不仅详细介绍了Pajek数据结构、Pajek工作界面详解，还详细讲解了如何应用Pajek分析复杂网络，是综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。
本门课程主要是以商业智能数据分析产品——FineBI软件的使用，第一，系统介绍和安装FineBI及模块讲解；第二，商业智能FineBI的多维数据库——Fine Cube，系统介绍数据源配置、业务包、ETL功能；第三，FineBI新建商业智能分析，系统介绍了各个组件的介绍及布局及新建分析的分布和查看； 第四，权限控制系统介绍了用户同步及添
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工非统计出身，远远达不到专业的水平，正在寻求如何能最快找到突破口；在如同客户经理、产品经理、网络运营、市场营销等岗位上，大多数人员并不需要专业去做数据分析，只需要获得最有效的分析技术辅助支撑现有的业务。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。通过 Tableau，您可以发掘公司数据和对这些技术的现有投资的价值，让您的公司充分利用已有数据。从制造、营销、金融到航空领域，Tableau 都能帮助企业查看和了解大数据。
课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。
1、了解MongoDB基础知识与操作.
2、学会MongoDB基础知识与操作。
3、掌握MongoDB基础知识与操作，并可以使用MongoDB做实战开发。
本课程从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MySQL数据库应用与开发的相关知识。课程中提供了大量操作MySQL数据库的示例。通过本课程的学习，使学生掌握利用MySQL进行数据库设计的技能，具备开发数据库应用程序的能力。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
本次课程将从Tableau Desktop入手，通过与行业亲密接轨的商业案例，带领大家洞悉Tableau商业智能数据分析工具在不同行业的不同业务当中的真实应用。我们将从仪表到仪表盘再到故事，详细讲述分析步骤和操作方式，教会大家如何通过简单的拖拽和简单的函数实现一副精美的可视化作品，同时领悟数据分析要点，发现数据中蕴含的规律及背后的商业价值。最初，大家可能会认为自己在学习一个商业智能数据分析工具，但随着课程的深入，大家会逐步的发现，我们实际上在学习一种数据分析思路，在建立一种运用Tableau这个高级商业智能与可视化工具进行数据分析的能力。
此课程是一套解决中小企业商务智能分析应用课程, 课程从头到尾一直以实际应用为主，提供了精心制作的多行业案例。 深度讲解Power Query功能应用的同时，让学员了解当下最热门，最流行的商务分析应用场景。让学员学完就可以直接上手，解决企业中的实际问题。
此课程为CDA数据科学研究院教研中心耗时半年、解析了数百个知识点打造的最全考试辅导课程，以增强考生冲刺阶段的学习巩固，提升考试通过率！业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
CDA LEVEL 1业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
专指互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；从事市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SQL、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
人工智能时代首选Python、Python我该怎么学、人工智能的核心-机器学习、机器学习怎么学？
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
Numpy、Pandas、Matplotlib等的Python在数据分析领域常用库。
课程的内容经过精心设计和挑选，只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括，python的编译环境Anaconda的安装使用，print用法，input用法，运算符和变量，while循环和for循环，列表，元组，if条件，字典，函数，模块，类，文件读写，异常处理，数据存储等等。
Python 语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python 是程序员必须深度掌握的编程语言，学习 Python 从这里开始。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。
整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
python入门基础课程旨在快速掌握python用法与其核心操作，便于大家在短时间内可以使用python进行后续的工作与学习。课程风格通俗简洁，用最短的时间代价快速入门。
numpy是python最基本最常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python必学的一个库。
本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。
在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。
通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点，包括绘制基本图形，散点图，直方图，等高线图，3D图，动态图等等。同时还是涉及到legend图例，标注，多figure，subplot，设置坐标轴等一些内容。
Python爬虫及文本分析学术应用
本课程从Python语法基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了使用Python进行数据分析的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的Python数据分析行家。
语言统计分析基础视频由CDA数据分析研究院常国珍老师主讲，主要介绍R语言的入门到变量描述、图形展示、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等统计应用基础知识，同时为大家展示了R语言的学习路径和学习方法，适合R语言入门学员和爱好者学习。
本课程为CDA LEVEL I 业务数据分析师认证培训班-SAS专题。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。SAS作为最权威的标准统计软件之一，具有简单易用、兼容性好、扩展性能好等优点。
在SAS/EM中,可利用具有明确代表意义的图形化的模块将这些数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图,并依此来组织您的数据挖掘的过程。这一过程在任何时候均可根据具体情况的需要进行修改、更新并将适合您需要的模式存储起来,以便此后重新调出来使用。SAS/EM图形化的界面,可视化的操作,可引导即使是数理统计经验不太多的使用者也能照 SEMMA的原则成功的进行数据挖掘。对于有经验的专家,SAS/EM又提供了大量的选项,可让有经验的人士进行精细的调整分析处理。
1、了解什么是数据科学。
2、掌握基础的数据分析知识。
1、全面了解学习统计学基础知识。
2、学会使用各种统计分析方法，指导大家运用统计方法分析现实的数据。
3、通过本课程的学习，使大家了解和初步掌握各种统计方法，能够利用这些统计方法分析现实的社会、经济问题，对所研究的现象进行定量的描述和分析，并进一步探寻这些数量变化的规律性。
十二周sklearn课程，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础
12周，菊安酱为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代码实现算法，为你推开机器学习的大门，带你探寻算法的魅力世界
office就会被嘲笑一样。美女讲师Yuki，深入浅出讲解机器学习基础知识，并结合行业案例解释，恰好满足了零基础在职人员的需求，让一部分人先看到未来。
在Level Ⅰ的基础上要求掌握PYTHON语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
。
。
。
如果想要成为一名数据分析师，数据库是必须要掌握的技能，另外在业务数据分析场景下，数据库可以解决多数业务问题。本次课程，通过九次直播，系统讲解MySQL的使用，一起来学习吧！
求职大学毕业生, 跳槽、转行，欲从事数据分析相关职业者
1、中国内地数据科学培养现状和发展状况
2、国外数据科学的培养优势
3、全球化视角下的数据人图鉴
4、再次强调英语的功与过
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
Tableau是一款轻量级商业智能分析软件和发布工具，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起，不要求用户编写代码，仅仅通过拖拽方式就可以快速洞察数据，完成大部分的数据展示、探索和预测工作，并能够快速发布。在Gartner公司2014和2015年度商业智能平台分析报告中，Tableau连续处于领先位置，在全球拥有超过9000多家企
本课程从基础开始，简洁易懂，实例丰富，适宜新闻系学生、工程技术人员、媒体研究者、希望进入数据可视化领域的程序员等快速掌握。学习者学习完成之后可以：理解 Gephi 处理的基本过程，知道如何收集必要的数据，独立完成可视化图形的制作。
本课程不仅详细介绍了Pajek数据结构、Pajek工作界面详解，还详细讲解了如何应用Pajek分析复杂网络，是综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。
本门课程主要是以商业智能数据分析产品——FineBI软件的使用，第一，系统介绍和安装FineBI及模块讲解；第二，商业智能FineBI的多维数据库——Fine Cube，系统介绍数据源配置、业务包、ETL功能；第三，FineBI新建商业智能分析，系统介绍了各个组件的介绍及布局及新建分析的分布和查看； 第四，权限控制系统介绍了用户同步及添
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工非统计出身，远远达不到专业的水平，正在寻求如何能最快找到突破口；在如同客户经理、产品经理、网络运营、市场营销等岗位上，大多数人员并不需要专业去做数据分析，只需要获得最有效的分析技术辅助支撑现有的业务。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。通过 Tableau，您可以发掘公司数据和对这些技术的现有投资的价值，让您的公司充分利用已有数据。从制造、营销、金融到航空领域，Tableau 都能帮助企业查看和了解大数据。
课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。
1、了解MongoDB基础知识与操作.
2、学会MongoDB基础知识与操作。
3、掌握MongoDB基础知识与操作，并可以使用MongoDB做实战开发。
本课程从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MySQL数据库应用与开发的相关知识。课程中提供了大量操作MySQL数据库的示例。通过本课程的学习，使学生掌握利用MySQL进行数据库设计的技能，具备开发数据库应用程序的能力。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
本次课程将从Tableau Desktop入手，通过与行业亲密接轨的商业案例，带领大家洞悉Tableau商业智能数据分析工具在不同行业的不同业务当中的真实应用。我们将从仪表到仪表盘再到故事，详细讲述分析步骤和操作方式，教会大家如何通过简单的拖拽和简单的函数实现一副精美的可视化作品，同时领悟数据分析要点，发现数据中蕴含的规律及背后的商业价值。最初，大家可能会认为自己在学习一个商业智能数据分析工具，但随着课程的深入，大家会逐步的发现，我们实际上在学习一种数据分析思路，在建立一种运用Tableau这个高级商业智能与可视化工具进行数据分析的能力。
此课程是一套解决中小企业商务智能分析应用课程, 课程从头到尾一直以实际应用为主，提供了精心制作的多行业案例。 深度讲解Power Query功能应用的同时，让学员了解当下最热门，最流行的商务分析应用场景。让学员学完就可以直接上手，解决企业中的实际问题。
此课程为CDA数据科学研究院教研中心耗时半年、解析了数百个知识点打造的最全考试辅导课程，以增强考生冲刺阶段的学习巩固，提升考试通过率！业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
CDA LEVEL 1业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
专指互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；从事市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SQL、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
人工智能时代首选Python、Python我该怎么学、人工智能的核心-机器学习、机器学习怎么学？
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
Numpy、Pandas、Matplotlib等的Python在数据分析领域常用库。
课程的内容经过精心设计和挑选，只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括，python的编译环境Anaconda的安装使用，print用法，input用法，运算符和变量，while循环和for循环，列表，元组，if条件，字典，函数，模块，类，文件读写，异常处理，数据存储等等。
Python 语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python 是程序员必须深度掌握的编程语言，学习 Python 从这里开始。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。
整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
python入门基础课程旨在快速掌握python用法与其核心操作，便于大家在短时间内可以使用python进行后续的工作与学习。课程风格通俗简洁，用最短的时间代价快速入门。
numpy是python最基本最常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python必学的一个库。
本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。
在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。
通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点，包括绘制基本图形，散点图，直方图，等高线图，3D图，动态图等等。同时还是涉及到legend图例，标注，多figure，subplot，设置坐标轴等一些内容。
Python爬虫及文本分析学术应用
本课程从Python语法基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了使用Python进行数据分析的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的Python数据分析行家。
语言统计分析基础视频由CDA数据分析研究院常国珍老师主讲，主要介绍R语言的入门到变量描述、图形展示、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等统计应用基础知识，同时为大家展示了R语言的学习路径和学习方法，适合R语言入门学员和爱好者学习。
本课程为CDA LEVEL I 业务数据分析师认证培训班-SAS专题。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。SAS作为最权威的标准统计软件之一，具有简单易用、兼容性好、扩展性能好等优点。
在SAS/EM中,可利用具有明确代表意义的图形化的模块将这些数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图,并依此来组织您的数据挖掘的过程。这一过程在任何时候均可根据具体情况的需要进行修改、更新并将适合您需要的模式存储起来,以便此后重新调出来使用。SAS/EM图形化的界面,可视化的操作,可引导即使是数理统计经验不太多的使用者也能照 SEMMA的原则成功的进行数据挖掘。对于有经验的专家,SAS/EM又提供了大量的选项,可让有经验的人士进行精细的调整分析处理。
1、了解什么是数据科学。
2、掌握基础的数据分析知识。
1、全面了解学习统计学基础知识。
2、学会使用各种统计分析方法，指导大家运用统计方法分析现实的数据。
3、通过本课程的学习，使大家了解和初步掌握各种统计方法，能够利用这些统计方法分析现实的社会、经济问题，对所研究的现象进行定量的描述和分析，并进一步探寻这些数量变化的规律性。
十二周sklearn课程，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础
12周，菊安酱为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代码实现算法，为你推开机器学习的大门，带你探寻算法的魅力世界
office就会被嘲笑一样。美女讲师Yuki，深入浅出讲解机器学习基础知识，并结合行业案例解释，恰好满足了零基础在职人员的需求，让一部分人先看到未来。
在Level Ⅰ的基础上要求掌握PYTHON语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
。
。
。
如果想要成为一名数据分析师，数据库是必须要掌握的技能，另外在业务数据分析场景下，数据库可以解决多数业务问题。本次课程，通过九次直播，系统讲解MySQL的使用，一起来学习吧！
求职大学毕业生, 跳槽、转行，欲从事数据分析相关职业者
1、中国内地数据科学培养现状和发展状况
2、国外数据科学的培养优势
3、全球化视角下的数据人图鉴
4、再次强调英语的功与过
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
使用数据分析的目的是为了给医生创建和测试一个模型，该模型能够预测哪些前驱糖尿病患者需通过药物治疗获得最好的效果，哪些前驱糖尿病患者可通过改变生活方式等物理治疗的方式（如减肥或者定期训练）来获得最好的效果。
企业决策者将依据数据库已有的销售数据，对客户购买行为，包括客户消费水平，购买偏好，季节性等方面进行分析，从而对商业策略进行优化。
就业技能直通车 – 大型项目实作案例,课程教学目的：通过本课程的学习，让学生能够快速了解银行进件评分卡模型的各个过程方法。课程主要内容：通过使用R语言进行银行信用卡评分讲解。
CDA特别邀请BAT人工智能高级算法研究员——胡忠博士为大家直播讲解 CTR广告点击率预估。帮助同学们深刻理解CTR广告，利用工程框架方案降低无效展示的风险，提高推广信息展现的机会！
数据中台发展史
数仓、大数据的定位及逻辑架构
共享服务平台探索
数据中台是什么
通过对网络中各种关系进行客观的定量分析为实证研究提供量化的检验工具。社会网络分析是定性和定量的桥梁，它对大量的关系数据进行定量分析得出定性的结论。社会网络分析法所具有的这些优点使得该方法在我国多个领域都得到了广泛的应用，并取得了一系列的成果。
作为金融机构，其价值不是企业账面上的净资产，而是等于其客户资产，即企业当前客户与潜在客户的货币价值潜力。通过客群运营可以明显提高单客利润并延长客户生命周期。
通过对网络中各种关系进行客观的定量分析为实证研究提供量化的检验工具。社会网络分析是定性和定量的桥梁，它对大量的关系数据进行定量分析得出定性的结论。社会网络分析法所具有的这些优点使得该方法在我国多个领域都得到了广泛的应用，并取得了一系列的成果。
无论是项目投资决策、杠杆收购还是估值重组都离不开构建财务模型，本课程是对Excel操作不熟练，想进一步追求建模技巧和建模效率的学员的必备提供课程。
Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。本课程以Python编程入手，在此基础上学习python机器学习算法的数理基础，以及算法在类库中的实现与应用。课程以案例为驱动，现场演示如何在真实数据集上通过具体的算法完成相应数据挖掘工作。
本次案例使用R编程来进行预测抗癌药的疗效，使用人工智能预测，就避免了人们需要通过长期的在人体上的实验所耗费的时间，可以使用相对较短的时间来预测出疗效，帮助病人节省选药的时间，更快的选择更有疗效的抗癌药。
客户画像是对客户信息在特定业务场景下的系统描述，是对客户数据的建模。客户标签是客户画像的元素，客户画像的搭建需要一个高效、全面的标签体系。本课程通过银行客户聚类实例，全面掌握客户画像的内容。
Python被誉为全世界最高效的编程语言， 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。 同时作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。
Hadoop 是目前最主流的大数据处理框架之一，他是一个生态系统，包含很多组件，包括： HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统）、Sqoop接口等。 当然突然接触到Hadoop，大家一定很困惑，Hadoop是什么？暂且不说抽象的概念，先说一些期实际应用：阿里巴巴采用了数十个Hadoop集群来处理从数据库中导出的商业数据；Ebay使用几十个节点组成的集群来存储数据，并长期使用Java编写的MapReduce应用，以及Pig、Hive、Hbase的组合应用以研究搜索优化；Facebook使用Hadoop来存储内部日志或结构化交易数据的源文件副本，将其作为机器学习、人工智能的数据源。
当我们知道有Hadoop生态系统集成HDFS分布式存储数据、YARN分配资源、MapReduce管理任务之后，我们还需要知道的是：海量数据如何导入到HDFS中去？Sqoop 工具是Hadoop环境下连接关系数据库和Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系数据源（Mysql、Orale等）和非常关系数据库（HIVE、HDFS、hbase等）的相互导入。一般情况下，关系数据表存在于线上环境的备份环境，需要每天进行数据导入，但Sqoop则可以根据实际业务情况和每天的数据量考虑是否需要全表导入。例如：对于每天产生的数据量不是很大的情形可以全表导入，反之则进行部分导入。通过本阶段的学习，学员将能够掌握数据在传统数据库与大数据平台之间的相互传递。
HIVE是Hadoop的一个数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，将SQL语句转化为MapReduce任务进行运作。HIVE不仅提供了一个熟悉SQL的用户所熟悉的编程模型，还消除了大量的通用代码，甚至是那些有时不得不使用Java编写的令人棘手的代码，学员通过本课程的学习可以使用HIVE进行数据仓库的统计分析。
目前Spark支持多种语言，包括Scala、Python、R、Java。开发者可以根据实际应用环境决定使用哪种语言程序。当我们需要用Spark做程序开发的时候，我们更多的是选择Java，做机器学习时，我们通常会选择Python或R，Spark会很好的集成开发语言的特性，在Spark上使用各种开发语言与开发语言在本地环境使用方法相同。但需要注意的是，Spark的底层开发语言是Scala，因此与Spark兼容性最好的语言实际上是Scala。但Scala语言本身可读性较Python、R这类解释型语言而言，要差很多。
在日常工作中，PySpark将为我们提供数据处理的方法和函数，常用的数据处理方法主要有三种：RDD、DataFrame、Spark SQL。使用难度上Spark SQL 易于 DataFrame易于RDD。虽然PySpark的RDD方法有很强大的功能和健全的操作函数体系，他们的功能都类似于Python的Pandas。但相对于Pandas而言可读性比较差，需要有较强的程序设计能力。尤其是代码多达几百行时，我们想要理解代码逻辑将是一件非常困难的事。于是，我们通常使用Spark SQL来清洗这些数据以减轻工作负担。
人工智能工程师课程中，可以让你在家就能学习机器学习全栈课程，零基础入门，学习知名企业领先技术，挑战行业成熟实战项目，在[垂直专业深度]，[横向知识宽度]和[向上创新力度](十字型)三个方向发力，从零掌握DT与AI时代前沿技术，获得行业领袖的认可与认证，成为当今和未来的抢手人才。
1、了解AI概述和TensorFlow基础知识。
2、学会神经网络结构、卷积神经网络、RNN和LSTM的原理及案例。
3、初步达到深度学习理论及实战知识，达到能够所学原理建模解决实际问题的水平。
1、学会神经网络算法基础。
2、学会迁移学习和强化学习理论与实际应用。
1、了解Tensorflow基本框架。
2、学会Tensorflow的基本应用如优化器使用，Dropout使用等。
3、学会使用Tensorflow中的卷积神经网络CNN以及长短时记忆网络LSTM，学会使用Tensorboard去调试网络。
1. 人工智能概述、人工智能与大数据的联系
2. 人工智能技术支撑——深度学习技术
3. 无人驾驶技术、自然语言处理、计算机视觉、人工神经网络
4. 卷积神经网络、caffe框架技巧
5. 深度学习必备基础知识点
6. 机器学习和统计学的关系？
7. 机器学习工具Python&R语言的表现？
1. 智能图像处理入门知识介绍，包括：智能图像分割、智能图像特征提取、智能目标检测、智能图像识别、智能图像搜索、智能目标行为分析、智能图像生成、智能图像处理发展趋势
2. 企业项目实战，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、动作定位、度量学习
3. 专业综合实训，包括：深度学习框架实训、OpenCV图像处理实训、目标检测与识别、图像分割、三维景物恢复、图像分类、图像搜索、图像生成
1、了解Tensorflow基本框架。
2、学会Tensorflow的基本应用如优化器使用，Dropout使用等。
3、学会使用Tensorflow中的卷积神经网络CNN以及长短时记忆网络LSTM，学会使用Tensorboard去调试网络。
1、了解T深度学习图像识别的基本知识
2、学会卷积神经网络原理与实践应用
3、学会使用卷积神经网络对各类数据集进行训练
1、了解文本分析简介。
2、学会文本数据预处理：Tf-idf、N-gram、word2vec、文本分析应用与Python语言实操等。
文本处理常用字符串方法精讲
1、了解智能问答系统基础知识 2、学会理解问题的理解与答案的生成、关键词检索等。 3、学会创建一个开放式的问答系统。
1、了解语音识别技术概述。
2、学会CNN在语音识别中的应用、其他网络结构在语音识别中的应用。
本课程是通过建立自动驾驶汽车的应用主题，介绍深度学习及其实践。本课程是专为机器学习初学者而设计，但该领域先进的研究人员也可以在此课的实践及应用中受益。
A+ 人工智能课程为CDA数据分析师联合海内外知名讲师团队共同打造AI在线学习方案，适用于对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士，旨在培养AI时代“十字型”技术精英
三年以上数据分析岗位工作经验，或通过任意一门CDA Level II认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。在同时具备CDA Level Ⅰ和CDA Level II基础上，掌握更高级的前沿技术，包括计算机科学技术、高性能数据处理、大数据架构、深度学习、数据治理、项目管理等。负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率，增加企业价值。能够带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；具有数据规划的能力。
本课程为CDA LEVEL 3数据科学家-入学测试题，此套题共分为四个部分：数据分析与SQL，大数据，数据挖掘，PYTHON。
1、跟进币圈各种赚钱热点、套路
2、掌握Python、Pandas基础。
3、能对择时策略、选币策略进行回测并实盘运行赚钱的案例策略。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
Tableau是一款轻量级商业智能分析软件和发布工具，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起，不要求用户编写代码，仅仅通过拖拽方式就可以快速洞察数据，完成大部分的数据展示、探索和预测工作，并能够快速发布。在Gartner公司2014和2015年度商业智能平台分析报告中，Tableau连续处于领先位置，在全球拥有超过9000多家企
本课程从基础开始，简洁易懂，实例丰富，适宜新闻系学生、工程技术人员、媒体研究者、希望进入数据可视化领域的程序员等快速掌握。学习者学习完成之后可以：理解 Gephi 处理的基本过程，知道如何收集必要的数据，独立完成可视化图形的制作。
本课程不仅详细介绍了Pajek数据结构、Pajek工作界面详解，还详细讲解了如何应用Pajek分析复杂网络，是综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。
本门课程主要是以商业智能数据分析产品——FineBI软件的使用，第一，系统介绍和安装FineBI及模块讲解；第二，商业智能FineBI的多维数据库——Fine Cube，系统介绍数据源配置、业务包、ETL功能；第三，FineBI新建商业智能分析，系统介绍了各个组件的介绍及布局及新建分析的分布和查看； 第四，权限控制系统介绍了用户同步及添
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工非统计出身，远远达不到专业的水平，正在寻求如何能最快找到突破口；在如同客户经理、产品经理、网络运营、市场营销等岗位上，大多数人员并不需要专业去做数据分析，只需要获得最有效的分析技术辅助支撑现有的业务。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。通过 Tableau，您可以发掘公司数据和对这些技术的现有投资的价值，让您的公司充分利用已有数据。从制造、营销、金融到航空领域，Tableau 都能帮助企业查看和了解大数据。
课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。
1、了解MongoDB基础知识与操作.
2、学会MongoDB基础知识与操作。
3、掌握MongoDB基础知识与操作，并可以使用MongoDB做实战开发。
本课程从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MySQL数据库应用与开发的相关知识。课程中提供了大量操作MySQL数据库的示例。通过本课程的学习，使学生掌握利用MySQL进行数据库设计的技能，具备开发数据库应用程序的能力。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
本次课程将从Tableau Desktop入手，通过与行业亲密接轨的商业案例，带领大家洞悉Tableau商业智能数据分析工具在不同行业的不同业务当中的真实应用。我们将从仪表到仪表盘再到故事，详细讲述分析步骤和操作方式，教会大家如何通过简单的拖拽和简单的函数实现一副精美的可视化作品，同时领悟数据分析要点，发现数据中蕴含的规律及背后的商业价值。最初，大家可能会认为自己在学习一个商业智能数据分析工具，但随着课程的深入，大家会逐步的发现，我们实际上在学习一种数据分析思路，在建立一种运用Tableau这个高级商业智能与可视化工具进行数据分析的能力。
此课程是一套解决中小企业商务智能分析应用课程, 课程从头到尾一直以实际应用为主，提供了精心制作的多行业案例。 深度讲解Power Query功能应用的同时，让学员了解当下最热门，最流行的商务分析应用场景。让学员学完就可以直接上手，解决企业中的实际问题。
此课程为CDA数据科学研究院教研中心耗时半年、解析了数百个知识点打造的最全考试辅导课程，以增强考生冲刺阶段的学习巩固，提升考试通过率！业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
CDA LEVEL 1业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
专指互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；从事市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SQL、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
人工智能时代首选Python、Python我该怎么学、人工智能的核心-机器学习、机器学习怎么学？
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
Numpy、Pandas、Matplotlib等的Python在数据分析领域常用库。
课程的内容经过精心设计和挑选，只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括，python的编译环境Anaconda的安装使用，print用法，input用法，运算符和变量，while循环和for循环，列表，元组，if条件，字典，函数，模块，类，文件读写，异常处理，数据存储等等。
Python 语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python 是程序员必须深度掌握的编程语言，学习 Python 从这里开始。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。
整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
python入门基础课程旨在快速掌握python用法与其核心操作，便于大家在短时间内可以使用python进行后续的工作与学习。课程风格通俗简洁，用最短的时间代价快速入门。
numpy是python最基本最常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python必学的一个库。
本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。
在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。
通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点，包括绘制基本图形，散点图，直方图，等高线图，3D图，动态图等等。同时还是涉及到legend图例，标注，多figure，subplot，设置坐标轴等一些内容。
Python爬虫及文本分析学术应用
本课程从Python语法基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了使用Python进行数据分析的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的Python数据分析行家。
语言统计分析基础视频由CDA数据分析研究院常国珍老师主讲，主要介绍R语言的入门到变量描述、图形展示、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等统计应用基础知识，同时为大家展示了R语言的学习路径和学习方法，适合R语言入门学员和爱好者学习。
本课程为CDA LEVEL I 业务数据分析师认证培训班-SAS专题。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。SAS作为最权威的标准统计软件之一，具有简单易用、兼容性好、扩展性能好等优点。
在SAS/EM中,可利用具有明确代表意义的图形化的模块将这些数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图,并依此来组织您的数据挖掘的过程。这一过程在任何时候均可根据具体情况的需要进行修改、更新并将适合您需要的模式存储起来,以便此后重新调出来使用。SAS/EM图形化的界面,可视化的操作,可引导即使是数理统计经验不太多的使用者也能照 SEMMA的原则成功的进行数据挖掘。对于有经验的专家,SAS/EM又提供了大量的选项,可让有经验的人士进行精细的调整分析处理。
十二周sklearn课程，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础
12周，菊安酱为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代码实现算法，为你推开机器学习的大门，带你探寻算法的魅力世界
office就会被嘲笑一样。美女讲师Yuki，深入浅出讲解机器学习基础知识，并结合行业案例解释，恰好满足了零基础在职人员的需求，让一部分人先看到未来。
在Level Ⅰ的基础上要求掌握PYTHON语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
。
。
。
如果想要成为一名数据分析师，数据库是必须要掌握的技能，另外在业务数据分析场景下，数据库可以解决多数业务问题。本次课程，通过九次直播，系统讲解MySQL的使用，一起来学习吧！
求职大学毕业生, 跳槽、转行，欲从事数据分析相关职业者
1、中国内地数据科学培养现状和发展状况
2、国外数据科学的培养优势
3、全球化视角下的数据人图鉴
4、再次强调英语的功与过
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
Tableau是一款轻量级商业智能分析软件和发布工具，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起，不要求用户编写代码，仅仅通过拖拽方式就可以快速洞察数据，完成大部分的数据展示、探索和预测工作，并能够快速发布。在Gartner公司2014和2015年度商业智能平台分析报告中，Tableau连续处于领先位置，在全球拥有超过9000多家企
本课程从基础开始，简洁易懂，实例丰富，适宜新闻系学生、工程技术人员、媒体研究者、希望进入数据可视化领域的程序员等快速掌握。学习者学习完成之后可以：理解 Gephi 处理的基本过程，知道如何收集必要的数据，独立完成可视化图形的制作。
本课程不仅详细介绍了Pajek数据结构、Pajek工作界面详解，还详细讲解了如何应用Pajek分析复杂网络，是综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。
本门课程主要是以商业智能数据分析产品——FineBI软件的使用，第一，系统介绍和安装FineBI及模块讲解；第二，商业智能FineBI的多维数据库——Fine Cube，系统介绍数据源配置、业务包、ETL功能；第三，FineBI新建商业智能分析，系统介绍了各个组件的介绍及布局及新建分析的分布和查看； 第四，权限控制系统介绍了用户同步及添
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工非统计出身，远远达不到专业的水平，正在寻求如何能最快找到突破口；在如同客户经理、产品经理、网络运营、市场营销等岗位上，大多数人员并不需要专业去做数据分析，只需要获得最有效的分析技术辅助支撑现有的业务。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。通过 Tableau，您可以发掘公司数据和对这些技术的现有投资的价值，让您的公司充分利用已有数据。从制造、营销、金融到航空领域，Tableau 都能帮助企业查看和了解大数据。
课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。
1、了解MongoDB基础知识与操作.
2、学会MongoDB基础知识与操作。
3、掌握MongoDB基础知识与操作，并可以使用MongoDB做实战开发。
本课程从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MySQL数据库应用与开发的相关知识。课程中提供了大量操作MySQL数据库的示例。通过本课程的学习，使学生掌握利用MySQL进行数据库设计的技能，具备开发数据库应用程序的能力。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
本次课程将从Tableau Desktop入手，通过与行业亲密接轨的商业案例，带领大家洞悉Tableau商业智能数据分析工具在不同行业的不同业务当中的真实应用。我们将从仪表到仪表盘再到故事，详细讲述分析步骤和操作方式，教会大家如何通过简单的拖拽和简单的函数实现一副精美的可视化作品，同时领悟数据分析要点，发现数据中蕴含的规律及背后的商业价值。最初，大家可能会认为自己在学习一个商业智能数据分析工具，但随着课程的深入，大家会逐步的发现，我们实际上在学习一种数据分析思路，在建立一种运用Tableau这个高级商业智能与可视化工具进行数据分析的能力。
此课程是一套解决中小企业商务智能分析应用课程, 课程从头到尾一直以实际应用为主，提供了精心制作的多行业案例。 深度讲解Power Query功能应用的同时，让学员了解当下最热门，最流行的商务分析应用场景。让学员学完就可以直接上手，解决企业中的实际问题。
此课程为CDA数据科学研究院教研中心耗时半年、解析了数百个知识点打造的最全考试辅导课程，以增强考生冲刺阶段的学习巩固，提升考试通过率！业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
CDA LEVEL 1业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
专指互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；从事市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SQL、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
人工智能时代首选Python、Python我该怎么学、人工智能的核心-机器学习、机器学习怎么学？
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
Numpy、Pandas、Matplotlib等的Python在数据分析领域常用库。
课程的内容经过精心设计和挑选，只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括，python的编译环境Anaconda的安装使用，print用法，input用法，运算符和变量，while循环和for循环，列表，元组，if条件，字典，函数，模块，类，文件读写，异常处理，数据存储等等。
Python 语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python 是程序员必须深度掌握的编程语言，学习 Python 从这里开始。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。
整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
python入门基础课程旨在快速掌握python用法与其核心操作，便于大家在短时间内可以使用python进行后续的工作与学习。课程风格通俗简洁，用最短的时间代价快速入门。
numpy是python最基本最常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python必学的一个库。
本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。
在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。
通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点，包括绘制基本图形，散点图，直方图，等高线图，3D图，动态图等等。同时还是涉及到legend图例，标注，多figure，subplot，设置坐标轴等一些内容。
Python爬虫及文本分析学术应用
本课程从Python语法基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了使用Python进行数据分析的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的Python数据分析行家。
语言统计分析基础视频由CDA数据分析研究院常国珍老师主讲，主要介绍R语言的入门到变量描述、图形展示、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等统计应用基础知识，同时为大家展示了R语言的学习路径和学习方法，适合R语言入门学员和爱好者学习。
本课程为CDA LEVEL I 业务数据分析师认证培训班-SAS专题。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。SAS作为最权威的标准统计软件之一，具有简单易用、兼容性好、扩展性能好等优点。
在SAS/EM中,可利用具有明确代表意义的图形化的模块将这些数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图,并依此来组织您的数据挖掘的过程。这一过程在任何时候均可根据具体情况的需要进行修改、更新并将适合您需要的模式存储起来,以便此后重新调出来使用。SAS/EM图形化的界面,可视化的操作,可引导即使是数理统计经验不太多的使用者也能照 SEMMA的原则成功的进行数据挖掘。对于有经验的专家,SAS/EM又提供了大量的选项,可让有经验的人士进行精细的调整分析处理。
十二周sklearn课程，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础
12周，菊安酱为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代码实现算法，为你推开机器学习的大门，带你探寻算法的魅力世界
office就会被嘲笑一样。美女讲师Yuki，深入浅出讲解机器学习基础知识，并结合行业案例解释，恰好满足了零基础在职人员的需求，让一部分人先看到未来。
在Level Ⅰ的基础上要求掌握PYTHON语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
。
。
。
如果想要成为一名数据分析师，数据库是必须要掌握的技能，另外在业务数据分析场景下，数据库可以解决多数业务问题。本次课程，通过九次直播，系统讲解MySQL的使用，一起来学习吧！
求职大学毕业生, 跳槽、转行，欲从事数据分析相关职业者
1、中国内地数据科学培养现状和发展状况
2、国外数据科学的培养优势
3、全球化视角下的数据人图鉴
4、再次强调英语的功与过
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
![](https://edu.cda.cn/files/course/2020/09-08/164930a9eec4465918.png")
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
Tableau是一款轻量级商业智能分析软件和发布工具，它将数据运算与美观的图表完美地结合在一起，不要求用户编写代码，仅仅通过拖拽方式就可以快速洞察数据，完成大部分的数据展示、探索和预测工作，并能够快速发布。在Gartner公司2014和2015年度商业智能平台分析报告中，Tableau连续处于领先位置，在全球拥有超过9000多家企
本课程从基础开始，简洁易懂，实例丰富，适宜新闻系学生、工程技术人员、媒体研究者、希望进入数据可视化领域的程序员等快速掌握。学习者学习完成之后可以：理解 Gephi 处理的基本过程，知道如何收集必要的数据，独立完成可视化图形的制作。
本课程不仅详细介绍了Pajek数据结构、Pajek工作界面详解，还详细讲解了如何应用Pajek分析复杂网络，是综合介绍社会网络分析的理论、实践，以及软件操作的教程。
本门课程主要是以商业智能数据分析产品——FineBI软件的使用，第一，系统介绍和安装FineBI及模块讲解；第二，商业智能FineBI的多维数据库——Fine Cube，系统介绍数据源配置、业务包、ETL功能；第三，FineBI新建商业智能分析，系统介绍了各个组件的介绍及布局及新建分析的分布和查看； 第四，权限控制系统介绍了用户同步及添
如今在数据分析师的岗位上，大多数员工非统计出身，远远达不到专业的水平，正在寻求如何能最快找到突破口；在如同客户经理、产品经理、网络运营、市场营销等岗位上，大多数人员并不需要专业去做数据分析，只需要获得最有效的分析技术辅助支撑现有的业务。
探索和分析大数据，可将信息转化为见解。但是，数据规模巨大、增长迅猛、极为多样，这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此，为实现大数据分析，企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术，以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作，为客户选择的任何平台提供支持。通过 Tableau，您可以发掘公司数据和对这些技术的现有投资的价值，让您的公司充分利用已有数据。从制造、营销、金融到航空领域，Tableau 都能帮助企业查看和了解大数据。
课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。
1、了解MongoDB基础知识与操作.
2、学会MongoDB基础知识与操作。
3、掌握MongoDB基础知识与操作，并可以使用MongoDB做实战开发。
本课程从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MySQL数据库应用与开发的相关知识。课程中提供了大量操作MySQL数据库的示例。通过本课程的学习，使学生掌握利用MySQL进行数据库设计的技能，具备开发数据库应用程序的能力。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。
本次课程将从Tableau Desktop入手，通过与行业亲密接轨的商业案例，带领大家洞悉Tableau商业智能数据分析工具在不同行业的不同业务当中的真实应用。我们将从仪表到仪表盘再到故事，详细讲述分析步骤和操作方式，教会大家如何通过简单的拖拽和简单的函数实现一副精美的可视化作品，同时领悟数据分析要点，发现数据中蕴含的规律及背后的商业价值。最初，大家可能会认为自己在学习一个商业智能数据分析工具，但随着课程的深入，大家会逐步的发现，我们实际上在学习一种数据分析思路，在建立一种运用Tableau这个高级商业智能与可视化工具进行数据分析的能力。
此课程是一套解决中小企业商务智能分析应用课程, 课程从头到尾一直以实际应用为主，提供了精心制作的多行业案例。 深度讲解Power Query功能应用的同时，让学员了解当下最热门，最流行的商务分析应用场景。让学员学完就可以直接上手，解决企业中的实际问题。
此课程为CDA数据科学研究院教研中心耗时半年、解析了数百个知识点打造的最全考试辅导课程，以增强考生冲刺阶段的学习巩固，提升考试通过率！业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
CDA LEVEL 1业务数据分析师考纲知识点全解析，经典例题精讲！
专指互联网、金融、电信、零售、政府等行业领域前端业务人员；从事市场、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、数据分析等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SQL、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
人工智能时代首选Python、Python我该怎么学、人工智能的核心-机器学习、机器学习怎么学？
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
Numpy、Pandas、Matplotlib等的Python在数据分析领域常用库。
课程的内容经过精心设计和挑选，只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括，python的编译环境Anaconda的安装使用，print用法，input用法，运算符和变量，while循环和for循环，列表，元组，if条件，字典，函数，模块，类，文件读写，异常处理，数据存储等等。
Python 语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python 是程序员必须深度掌握的编程语言，学习 Python 从这里开始。
Python作为一门脚本语言，它灵活、易用、易学、适用场景多，实现程序快捷便利，早已经成为程序员们的一门编程利器。Python这门编程语言包罗万象，可以说掌握了python，除了一些特殊环境和高度的性能要求，你可以用它做任何事。
整个系列课程以Python为主导，第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
python入门基础课程旨在快速掌握python用法与其核心操作，便于大家在短时间内可以使用python进行后续的工作与学习。课程风格通俗简洁，用最短的时间代价快速入门。
numpy是python最基本最常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python必学的一个库。
本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。
在数据分析的过程中，不论是什么样的数据，数据清洗绝对是绕不开的步骤，因为我们在进行数据分析的前提是获取的真实的数据，而真实的数据与在学习数据分析过程中拿到的干净的数据不同，真实的数据永远都不会是规整的，需要我们在重新进行整理，而这个过程也就被称为了数据清洗，将杂乱无章的数据清洗为规整的数据。
通过该课程的学习，我们的学员将不再单一依靠开源公开数据网站的数据，适当摆脱对国家统计年鉴、wind数据库、知网数据的依赖，能够从更多元的渠道获取数据，使用python更高效的处理数据，并用更前沿的技术分析和挖掘数据信息，为我们的科研工作减轻中间工作负担。
它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
1. 有逻辑的数据探索
2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
3. 绘图参数的含义和调试
4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
5. 完整的Python可视化流程
6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点，包括绘制基本图形，散点图，直方图，等高线图，3D图，动态图等等。同时还是涉及到legend图例，标注，多figure，subplot，设置坐标轴等一些内容。
Python爬虫及文本分析学术应用
本课程从Python语法基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了使用Python进行数据分析的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与Python的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的Python数据分析行家。
语言统计分析基础视频由CDA数据分析研究院常国珍老师主讲，主要介绍R语言的入门到变量描述、图形展示、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等统计应用基础知识，同时为大家展示了R语言的学习路径和学习方法，适合R语言入门学员和爱好者学习。
本课程为CDA LEVEL I 业务数据分析师认证培训班-SAS专题。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。SAS作为最权威的标准统计软件之一，具有简单易用、兼容性好、扩展性能好等优点。
在SAS/EM中,可利用具有明确代表意义的图形化的模块将这些数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图,并依此来组织您的数据挖掘的过程。这一过程在任何时候均可根据具体情况的需要进行修改、更新并将适合您需要的模式存储起来,以便此后重新调出来使用。SAS/EM图形化的界面,可视化的操作,可引导即使是数理统计经验不太多的使用者也能照 SEMMA的原则成功的进行数据挖掘。对于有经验的专家,SAS/EM又提供了大量的选项,可让有经验的人士进行精细的调整分析处理。
十二周sklearn课程，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础
12周，菊安酱为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代码实现算法，为你推开机器学习的大门，带你探寻算法的魅力世界
office就会被嘲笑一样。美女讲师Yuki，深入浅出讲解机器学习基础知识，并结合行业案例解释，恰好满足了零基础在职人员的需求，让一部分人先看到未来。
在Level Ⅰ的基础上要求掌握PYTHON语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Hive、Spark等专业大数据架构及分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合python和相关机器学习算法，形成严密的大数据分析报告。
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、机器学习等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用PYTHON、R、SPSS Modeler、SAS等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
如果想要成为一名数据分析师，数据库是必须要掌握的技能，另外在业务数据分析场景下，数据库可以解决多数业务问题。本次课程，通过九次直播，系统讲解MySQL的使用，一起来学习吧！
求职大学毕业生, 跳槽、转行，欲从事数据分析相关职业者
1、中国内地数据科学培养现状和发展状况
2、国外数据科学的培养优势
3、全球化视角下的数据人图鉴
4、再次强调英语的功与过
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
使用数据分析的目的是为了给医生创建和测试一个模型，该模型能够预测哪些前驱糖尿病患者需通过药物治疗获得最好的效果，哪些前驱糖尿病患者可通过改变生活方式等物理治疗的方式（如减肥或者定期训练）来获得最好的效果。
企业决策者将依据数据库已有的销售数据，对客户购买行为，包括客户消费水平，购买偏好，季节性等方面进行分析，从而对商业策略进行优化。
就业技能直通车 – 大型项目实作案例,课程教学目的：通过本课程的学习，让学生能够快速了解银行进件评分卡模型的各个过程方法。课程主要内容：通过使用R语言进行银行信用卡评分讲解。
CDA特别邀请BAT人工智能高级算法研究员——胡忠博士为大家直播讲解 CTR广告点击率预估。帮助同学们深刻理解CTR广告，利用工程框架方案降低无效展示的风险，提高推广信息展现的机会！
数据中台发展史
数仓、大数据的定位及逻辑架构
共享服务平台探索
数据中台是什么
通过对网络中各种关系进行客观的定量分析为实证研究提供量化的检验工具。社会网络分析是定性和定量的桥梁，它对大量的关系数据进行定量分析得出定性的结论。社会网络分析法所具有的这些优点使得该方法在我国多个领域都得到了广泛的应用，并取得了一系列的成果。
作为金融机构，其价值不是企业账面上的净资产，而是等于其客户资产，即企业当前客户与潜在客户的货币价值潜力。通过客群运营可以明显提高单客利润并延长客户生命周期。
通过对网络中各种关系进行客观的定量分析为实证研究提供量化的检验工具。社会网络分析是定性和定量的桥梁，它对大量的关系数据进行定量分析得出定性的结论。社会网络分析法所具有的这些优点使得该方法在我国多个领域都得到了广泛的应用，并取得了一系列的成果。
无论是项目投资决策、杠杆收购还是估值重组都离不开构建财务模型，本课程是对Excel操作不熟练，想进一步追求建模技巧和建模效率的学员的必备提供课程。
Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。本课程以Python编程入手，在此基础上学习python机器学习算法的数理基础，以及算法在类库中的实现与应用。课程以案例为驱动，现场演示如何在真实数据集上通过具体的算法完成相应数据挖掘工作。
本次案例使用R编程来进行预测抗癌药的疗效，使用人工智能预测，就避免了人们需要通过长期的在人体上的实验所耗费的时间，可以使用相对较短的时间来预测出疗效，帮助病人节省选药的时间，更快的选择更有疗效的抗癌药。
客户画像是对客户信息在特定业务场景下的系统描述，是对客户数据的建模。客户标签是客户画像的元素，客户画像的搭建需要一个高效、全面的标签体系。本课程通过银行客户聚类实例，全面掌握客户画像的内容。
Python被誉为全世界最高效的编程语言， 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。 同时作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。
Hadoop 是目前最主流的大数据处理框架之一，他是一个生态系统，包含很多组件，包括： HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统）、Sqoop接口等。 当然突然接触到Hadoop，大家一定很困惑，Hadoop是什么？暂且不说抽象的概念，先说一些期实际应用：阿里巴巴采用了数十个Hadoop集群来处理从数据库中导出的商业数据；Ebay使用几十个节点组成的集群来存储数据，并长期使用Java编写的MapReduce应用，以及Pig、Hive、Hbase的组合应用以研究搜索优化；Facebook使用Hadoop来存储内部日志或结构化交易数据的源文件副本，将其作为机器学习、人工智能的数据源。
当我们知道有Hadoop生态系统集成HDFS分布式存储数据、YARN分配资源、MapReduce管理任务之后，我们还需要知道的是：海量数据如何导入到HDFS中去？Sqoop 工具是Hadoop环境下连接关系数据库和Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系数据源（Mysql、Orale等）和非常关系数据库（HIVE、HDFS、hbase等）的相互导入。一般情况下，关系数据表存在于线上环境的备份环境，需要每天进行数据导入，但Sqoop则可以根据实际业务情况和每天的数据量考虑是否需要全表导入。例如：对于每天产生的数据量不是很大的情形可以全表导入，反之则进行部分导入。通过本阶段的学习，学员将能够掌握数据在传统数据库与大数据平台之间的相互传递。
HIVE是Hadoop的一个数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，将SQL语句转化为MapReduce任务进行运作。HIVE不仅提供了一个熟悉SQL的用户所熟悉的编程模型，还消除了大量的通用代码，甚至是那些有时不得不使用Java编写的令人棘手的代码，学员通过本课程的学习可以使用HIVE进行数据仓库的统计分析。
目前Spark支持多种语言，包括Scala、Python、R、Java。开发者可以根据实际应用环境决定使用哪种语言程序。当我们需要用Spark做程序开发的时候，我们更多的是选择Java，做机器学习时，我们通常会选择Python或R，Spark会很好的集成开发语言的特性，在Spark上使用各种开发语言与开发语言在本地环境使用方法相同。但需要注意的是，Spark的底层开发语言是Scala，因此与Spark兼容性最好的语言实际上是Scala。但Scala语言本身可读性较Python、R这类解释型语言而言，要差很多。
在日常工作中，PySpark将为我们提供数据处理的方法和函数，常用的数据处理方法主要有三种：RDD、DataFrame、Spark SQL。使用难度上Spark SQL 易于 DataFrame易于RDD。虽然PySpark的RDD方法有很强大的功能和健全的操作函数体系，他们的功能都类似于Python的Pandas。但相对于Pandas而言可读性比较差，需要有较强的程序设计能力。尤其是代码多达几百行时，我们想要理解代码逻辑将是一件非常困难的事。于是，我们通常使用Spark SQL来清洗这些数据以减轻工作负担。
人工智能工程师课程中，可以让你在家就能学习机器学习全栈课程，零基础入门，学习知名企业领先技术，挑战行业成熟实战项目，在[垂直专业深度]，[横向知识宽度]和[向上创新力度](十字型)三个方向发力，从零掌握DT与AI时代前沿技术，获得行业领袖的认可与认证，成为当今和未来的抢手人才。
1、了解AI概述和TensorFlow基础知识。
2、学会神经网络结构、卷积神经网络、RNN和LSTM的原理及案例。
3、初步达到深度学习理论及实战知识，达到能够所学原理建模解决实际问题的水平。
1、学会神经网络算法基础。
2、学会迁移学习和强化学习理论与实际应用。
1、了解Tensorflow基本框架。
2、学会Tensorflow的基本应用如优化器使用，Dropout使用等。
3、学会使用Tensorflow中的卷积神经网络CNN以及长短时记忆网络LSTM，学会使用Tensorboard去调试网络。
1. 人工智能概述、人工智能与大数据的联系
2. 人工智能技术支撑——深度学习技术
3. 无人驾驶技术、自然语言处理、计算机视觉、人工神经网络
4. 卷积神经网络、caffe框架技巧
5. 深度学习必备基础知识点
6. 机器学习和统计学的关系？
7. 机器学习工具Python&R语言的表现？
1. 智能图像处理入门知识介绍，包括：智能图像分割、智能图像特征提取、智能目标检测、智能图像识别、智能图像搜索、智能目标行为分析、智能图像生成、智能图像处理发展趋势
2. 企业项目实战，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、动作定位、度量学习
3. 专业综合实训，包括：深度学习框架实训、OpenCV图像处理实训、目标检测与识别、图像分割、三维景物恢复、图像分类、图像搜索、图像生成
1、了解Tensorflow基本框架。
2、学会Tensorflow的基本应用如优化器使用，Dropout使用等。
3、学会使用Tensorflow中的卷积神经网络CNN以及长短时记忆网络LSTM，学会使用Tensorboard去调试网络。
1、了解T深度学习图像识别的基本知识
2、学会卷积神经网络原理与实践应用
3、学会使用卷积神经网络对各类数据集进行训练
1、了解文本分析简介。
2、学会文本数据预处理：Tf-idf、N-gram、word2vec、文本分析应用与Python语言实操等。
文本处理常用字符串方法精讲
1、了解智能问答系统基础知识 2、学会理解问题的理解与答案的生成、关键词检索等。 3、学会创建一个开放式的问答系统。
1、了解语音识别技术概述。
2、学会CNN在语音识别中的应用、其他网络结构在语音识别中的应用。
本课程是通过建立自动驾驶汽车的应用主题，介绍深度学习及其实践。本课程是专为机器学习初学者而设计，但该领域先进的研究人员也可以在此课的实践及应用中受益。
A+ 人工智能课程为CDA数据分析师联合海内外知名讲师团队共同打造AI在线学习方案，适用于对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士，旨在培养AI时代“十字型”技术精英
三年以上数据分析岗位工作经验，或通过任意一门CDA Level II认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员。在同时具备CDA Level Ⅰ和CDA Level II基础上，掌握更高级的前沿技术，包括计算机科学技术、高性能数据处理、大数据架构、深度学习、数据治理、项目管理等。负责制定企业数据发展战略，发现企业数据价值，提升企业运行效率，增加企业价值。能够带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数据的连接；具有数据规划的能力。
本课程为CDA LEVEL 3数据科学家-入学测试题，此套题共分为四个部分：数据分析与SQL，大数据，数据挖掘，PYTHON。