2025年数据分析与挖掘企业项目就业班分享

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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分类专栏： 大数据 人工智能 文章标签： 人工智能
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就业班特色

1、课程循序渐进，由浅入深   2、全程项目化，无缝衔岗位    

  3、资深行业导师实战教学   4、1500+优质企业精准推就业

某职业院校二级学院的发展规划
echocdzh的博客
02-24 5334
目录 一、 发展信息技术学院的必要性 4 二、 专业发展规划 5 (一)发展方向与规模 5 (二) 各专业实验室与实训规划-软件技术专业与大数据分析与应用 6 1、软件技术专业实验室建设规划 6 2、 大数据分析与应用(商务数据分析方向)专业实验室建设规划 9 3、 软件与信息技术服务业(测试方向) 12 4、 移动通信技术 12 (三) 师资队伍建设 12 (四) 办学与教学...
​年轻人不考研去考公了，乡镇公务员比港大硕士“香”每日人物社2025-06-16 09:10北京​
qq_15963745的博客
06-16 106
年轻人不考研去考公了，乡镇公务员比港大硕士“香”2025-06-16 09:10北京谢紫怡张轻松小二郎。
2025年CDA数据分析脱产就业班详细课表【更新于2025年7月15日】
weixin_66699746的博客
07-21 1833
数据分析师行业的人才需求将大幅增加，行业也将迎来新的发展机遇。各行各业都需要的数据分析,那么是具体哪些行业需求最大呢？数据分析在当今社会已经渗透到了各行各业，成为了许多企业和组织不可或缺的一部分。无论是金融、医疗、教育、制造还是零售等行业，都需要数据分析来帮助企业更好地理解市场需求、优化运营流程、提高决策效率等。数据分析已不再“IT”，早已成各个岗位的必备技能数据分析技能具有很强的通用性和可迁移性。
2024年3月2日CDA数据分析师周末集训营即将开启
shiguangre的博客
02-23 1044
数字化时代，一天会产生多少数据-当我们进入一个由数据驱动的未来时，这会是什么样?
成为Python数据分析师，需要掌握哪些技能
edu1180的博客
11-14 774
前段时间，猎聘发布的《2019上半年中高端人才就业现状大数据报告》中提到，2020年到2025年间，中国的数据人才缺口将达到1400万。 除了互联网和金融行业，未来制造行业也将转型步入数字化企业，可以说数据分析师的就业前景十分广阔了。 好的数据分析师一个月不止16000+。现在，数据分析才是风口。 一、数据分析师需要具备的技能 熟悉Excel数据处理 数据敏感度较强 熟悉公司业务和行业知识 掌握数据分析方法 相关分析法 回归分析法 聚类分析法 判别分析法 主成分分析法 因子分析法
django33全栈班2025年001 python简介
源滚滚编程
12-31 2149
Python学什么?最开始应该学什么?学习路线应该是怎么样的?大家作为初学者该怎么学习?已经2025年了, 马上就要2026年了, Python还值得我们去学吗?还有很多很多很多的问题…Python的一些基础的问题, Python能做什么?Python的作者是谁等等…接下来还有很多要学的东西, 这只是刚开始…继续学习吧!!!希望大家坚持学习, 争取2025年, 把Python这门编程语言给学会…分享我的座右铭: 人生苦短, 我用Python, 坚持每天学习, 坚持每天进步一点点…
数据分析师证书怎么选？BDA助你成为职场高含金量人才！
iygimm的博客
04-07 1370
自2004年推出以来，BDA证书已历经21余年发展，其考核体系深度融合了市场需求与行业实践，覆盖数据分析全流程技能，包括业务知识、工具操作（Excel/SQL）、分析模型及实战报告撰写等模块，旨在培养“技术+业务”双轮驱动的复合型人才。BDA证书覆盖商业数据分析全流程，适用于互联网、金融、快消、教育等90%以上行业，且学习过程中可产出数据分析报告作为作品集，直接应用于求职。相比之下，国内BDA认证更注重跨行业通用性与本土化实践，覆盖90%以上行业的商业分析需求，且无需绑定特定技术栈，适用性更广。
手把手带你用Python完成一个能写进简历的项目（实战篇）
pdcfighting的博客
07-13 3266
现在转行数据分析还有前景吗？数据工具这么发达，业务部门都开始自己分析数据，会不会不再需要数据分析师了？当然不是。这点从国家开始批准大学设立数据分析相关专业就能看出来。▲图片来源于百度自教...
2024-2025年计算机软件毕业设计大全：2000个精品毕设推荐✅
码农飞哥
10-28 4531
2000个精品毕设推荐 ，毕业设计，课程设计，Java，SpringBoot
大数据毕业设计：2025年计算机毕业设计选题汇总✅
vx_biyesheji0001的博客
10-24 1846
大数据毕业设计：2025年计算机毕业设计选题汇总✅
数据报告|搞钱、停止内耗、去班味.....大数据洞察6大人群趋势
datastory1的博客
12-25 1252
腾讯新闻联合新京报、数说故事发布《2024热议话题人群新趋势报告》，围绕过去一年的高讨论热点话题以及高增长趋势话题，以社媒大数据透视大众行为与情感趋势。
2025最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅
十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
10-06 2058
2025最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅
公司运营-社会工程管理
aming小老弟
12-01 1405
一、按社会功能划分的核心群体2025年中国百强城市名单前1~2线城市 三级分销 三级分销模式是一种分销策略， 基于多层级代理关系，通过发展下级分销商来扩大市场覆盖和提升销售业绩。销售过程中，将费用分为进行分配，每个等级都有相应的。品牌商或企业作为一级分销商，发展下级分销商形成二级、三级分销网络。每个分销商都可以继续向下发展自己的分销商，但分销层级最多只能有三级。分销商只能所得的佣金，超过三级的部分则无法获得佣金。谁卖出谁拿销售佣金：无论分销商处于哪个级别，他们销售商品所获得的都是一致的。这种设计方式保证了
opencv学习（图像梯度）
weixin_63566653的博客
07-26 1331
在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 1276
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 1479
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
lkf19711的博客
07-25 1582
跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2504
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 953
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
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