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cda

數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班3月29日開班,僅剩1個名額

CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班3月29日開班,僅剩1個名額
2025-03-28
在數(shù)字化浪潮中,數(shù)據(jù)驅動決策已成為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力,數(shù)據(jù)分析人才的需求持續(xù)飆升。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報告》,預測了未來五年內(nèi)增長最快的十大崗位,其中就包括了數(shù)據(jù)分析師和科學家、數(shù)字化轉型人 ...

解鎖數(shù)據(jù)分析師高薪密碼,CDA 脫產(chǎn)就業(yè)班助你逆襲!

解鎖數(shù)據(jù)分析師高薪密碼,CDA 脫產(chǎn)就業(yè)班助你逆襲!
2025-03-19
解鎖數(shù)據(jù)分析師高薪密碼,CDA 脫產(chǎn)就業(yè)班助你逆襲! 在數(shù)字化浪潮中,數(shù)據(jù)驅動決策已成為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力,數(shù)據(jù)分析人才的需求持續(xù)飆升。你是否渴望抓住這一機遇,踏入高收入的數(shù)據(jù)分析師行業(yè),實現(xiàn)職業(yè)逆襲?C ...

【教程】30000字長文,手把手教你用Python實現(xiàn)統(tǒng)計學

【教程】30000字長文,手把手教你用Python實現(xiàn)統(tǒng)計學
2025-02-27
1.統(tǒng)計學簡介 聽說你已經(jīng)被統(tǒng)計學勸退,被Python唬住……先別著急劃走,看完這篇再說! 先說結論,大多數(shù)情況下的學不會都不是知識本身難,而是被知識的傳播者勸退的。 比如大佬們授課,雖邏輯嚴謹、思維縝密,但你 ...

【干貨】指標波動歸因分析:數(shù)據(jù)背后的故事

【干貨】指標波動歸因分析:數(shù)據(jù)背后的故事
2025-02-25
在當今這個數(shù)據(jù)驅動的時代,幾乎每一個業(yè)務決策都離不開對數(shù)據(jù)的深入分析。而其中,指標波動歸因分析更是至關重要的一環(huán)。無論是電商的銷售額、金融市場的股價變動,還是醫(yī)療健康領域的患者數(shù)據(jù)變化,數(shù)據(jù)指標的波動 ...
數(shù)據(jù)分析學習指南:從踩坑到精通的成長之路
2025-02-17
當數(shù)據(jù)開始說謊:那些年我們交過的學費 你有沒有經(jīng)歷過這樣的場景?熬了三個通宵做的數(shù)據(jù)分析報告,在會議上被老板一句"這數(shù)據(jù)靠譜嗎?"問得啞口無言。去年我的同事小王就栽在這樣的坑里——他精心準備的用戶畫像分 ...

數(shù)據(jù)分析學習指南

數(shù)據(jù)分析學習指南
2025-02-17
數(shù)據(jù)分析作為一門跨學科領域,融合了統(tǒng)計學、編程、業(yè)務理解和可視化技術。無論是初學者還是有一定經(jīng)驗的從業(yè)者,系統(tǒng)化的學習路徑和實用的資源推薦都能幫助你更好地掌握這門技能。本文將為你提供一份詳細的學習指南 ...

【干貨】“數(shù)據(jù)敏感”不是天賦!如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)敏感度?

【干貨】“數(shù)據(jù)敏感”不是天賦!如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)敏感度?
2025-02-01
真正的數(shù)據(jù)分析大神是什么樣的呢?有人認為他們能輕松駕馭各種分析工具,能夠從海量數(shù)據(jù)中找到潛在關聯(lián),或者一眼識別報告中的數(shù)據(jù)異常,甚至寫出經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析報告。其實,成為數(shù)據(jù)大神的關鍵在于提升數(shù)據(jù)敏感度。 ...

【干貨】大廠數(shù)據(jù)分析師面試,最常犯的2個技術錯誤

【干貨】大廠數(shù)據(jù)分析師面試,最常犯的2個技術錯誤
2025-01-29
01專家簡介 徐楊老師,CDA數(shù)據(jù)科學研究院教研副總監(jiān),主要負責CDA認證項目以及機器學習/人工智能類課程的研發(fā)與授課,負責過中國人民銀行結算中心數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓、華夏銀行數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓、蘇州銀行總行數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓項 ...

數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容
2025-01-03
在當今信息化社會,數(shù)據(jù)分析已成為各行各業(yè)的核心驅動力。它不僅僅是對數(shù)字進行整理與計算,而是在數(shù)據(jù)的海洋中探尋規(guī)律,從而指引未來的決策。任何企業(yè)或個人若想在激烈的市場競爭中脫穎而出,數(shù)據(jù)分析的應用都不可 ...

【干貨】互聯(lián)網(wǎng)黑話多?誰說這術語老?。窟@術語太棒了:一文讀懂數(shù)據(jù)分析常用術語

【干貨】互聯(lián)網(wǎng)黑話多?誰說這術語老啊?這術語太棒了:一文讀懂數(shù)據(jù)分析常用術語
2025-01-04
在職場中,許多言辭并非表面意思那么簡單,有時需要聽懂背后的“潛臺詞”。尤其在數(shù)據(jù)分析的領域里,掌握常用術語就像掌握一門新語言的基礎詞匯,是理解數(shù)據(jù)、與同行有效溝通以及做出明智決策的關鍵。 一、戰(zhàn)略與目 ...
如何做數(shù)據(jù)分析圖表
2025-01-02
數(shù)據(jù)分析是一個復雜且多維度的過程,從數(shù)據(jù)收集到分析結果應用,每一步都是對信息的提煉與升華??梢暬治鼋Y果,以圖表的形式展現(xiàn),是數(shù)據(jù)分析中的重要環(huán)節(jié)之一。本文將詳細闡述數(shù)據(jù)分析的各個關鍵步驟,并說明如何 ...

一個失業(yè)的阿里P9,對未來很迷茫……

一個失業(yè)的阿里P9,對未來很迷茫……
2024-12-19
阿里P8、P9失業(yè)都找不到工作?是我們孤陋寡聞還是世界真的已經(jīng)“癲”成這樣了? 案例一:本碩都是 985,所學的專業(yè)也是當紅專業(yè)計算機。畢業(yè)即加入阿里當程序員,工作13年,曾經(jīng)的阿里的 P9,后來離職去了一家創(chuàng)業(yè) ...

 沒學歷沒經(jīng)驗,如何入職大廠?5年字節(jié)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗分享

沒學歷沒經(jīng)驗,如何入職大廠?5年字節(jié)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗分享
2024-12-18
CDA持證人Louis CDA持證人基本情況 我大學是在一個二線城市的一所普通二本院校讀的,專業(yè)是旅游管理,非計算機非統(tǒng)計學。畢業(yè)之前其實一直很迷茫,因為自己其實也不知道到底適不適合旅游行業(yè),而且上學的時候沒有認 ...
數(shù)據(jù)分析師的統(tǒng)計學基礎知識
2024-12-15
數(shù)據(jù)分析師在當今的商業(yè)和技術環(huán)境中扮演著至關重要的角色,他們的工作對于任何數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)來說都是不可或缺的。那么,作為一個成功的數(shù)據(jù)分析師,需要掌握哪些統(tǒng)計學基礎知識呢? 描述性統(tǒng)計 首先,我們從描述性 ...
數(shù)據(jù)分析師面試中應該避免的錯誤
2024-12-13
在數(shù)據(jù)分析的世界中,面試不僅是展示技術技能的機會,更是證明你能夠轉化數(shù)據(jù)為商業(yè)價值的舞臺。然而,許多候選人在面試中常常忽略了一些關鍵錯誤,導致與理想崗位失之交臂。那么,如何在面試中脫穎而出呢?讓我們深 ...
數(shù)據(jù)分析專業(yè)課程內(nèi)容有哪些
2024-12-10
數(shù)據(jù)分析專員在企業(yè)中扮演著至關重要的角色,通過專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取價值,支持業(yè)務決策和增長。他們的工作涵蓋多個方面,主要集中在數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和報告,以支持企業(yè)的決策和業(yè)務運營 ...
模型過擬合的優(yōu)化解決方案
2024-12-06
理解模型過擬合 模型過擬合是指機器學習模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色,但在新數(shù)據(jù)或未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這通常是因為模型過于復雜,捕捉到了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲而非內(nèi)在模式,導致泛化能力下降。 簡化模型復雜 ...
如何利用集成學習優(yōu)化模型性能
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析領域中,集成學習是一項關鍵技術,它通過結合多個模型的力量,提升整體預測性能和穩(wěn)定性。這種方法利用多個個體學習器的智慧,以改善模型的準確度、泛化能力和魯棒性。我們將深入探討幾種常見的集成學習方法 ...
欠擬合的實際案例分享
2024-12-05
欠擬合是機器學習中常見的問題,指模型無法在訓練和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,往往由于模型過于簡單而無法捕捉數(shù)據(jù)中的復雜關系。以下將通過實際案例分享來深入探討欠擬合問題及其影響。 遙感數(shù)據(jù)回歸樹模型 研究人員進行 ...
欠擬合與數(shù)據(jù)預處理的關系
2024-12-05
數(shù)據(jù)分析中,欠擬合是一種常見問題,指機器學習模型在訓練和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳,往往由模型過于簡單所致。這篇文章將探討欠擬合與數(shù)據(jù)預處理之間的關系,以及如何通過合適的方法解決這一挑戰(zhàn)。 欠擬合案例分享與影 ...

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