CPeople类派生出学生类CStudent，添加属性：学号和入学成绩； 3)从CPeople类再派生出教师类CTeacher，添加属性：职务、部门； 4)从CStudent和CTeacher类共同派生出在职研究生类...2012100365 Score: 92.5 Position: assistant Department: computer Direction: robot Tutor: zhao-jun 思路分析
大数据分析在职业体育应用（NBA） 什么是大数据？...然后通过爬虫项目爬取最适合自己球队体系的球员以及能弥补自己队伍短板的球员，同时继续用数据分析选出性价比最高的球员。...而潜在销售规模和赛事标的奠定了竞猜型体彩的增长空间，这预示着体育购彩资讯相关的体育数据 分析服务具有很大的发展空间和价值。...在该领域，魔方元科技以旗下足球魔方为主力产品，凭借专业的分析技术、成熟的数据分析流程以及强大的赛事和C端情报资 源在赛事预测以及购彩资讯方面形成了一定的优势和规模。...通过大数据分析模拟比赛结果博彩公司和彩迷们也就可以计算最大理论收益。
问题如下： 1 数据挖掘与数据分析在实际工作中真的有很大不同甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做？...在我供职的企业中,数据仓库的建立以及数据挖掘主要是省一级的技术部门(信息化中心)在做.生产系统中产生了数据,经营分析(BI)厂家按技术部门的需求,清洗沉淀数据,然后在系统中制作成报表,专题,预警,分析等等...如果非要解释，数据分析师一般指上个世纪的BI（商业智能）的工作，使用统计工具（一般是用软件，而不是编程的方式），和Excel对小数据或者采样数据（结构化的数据）进行数值上的分析，提供报表，帮助公司进行产品推广或者重大决策等等...你通过数据挖掘的方法，给所有用户打了性别的标签，之后，你就可以做数据分析了~ 在数据分析这块，有两种工种，一个是工程师，一个是分析师，分析师用来做离线的模型，工程师用来把模型上线，很多要求C++或者JAVA...你要看哪个部门招聘数据分析的了，如果是销售部门，运营部门，研发部门，都会招聘数据分析的，你可以根据招聘的部门来估计这个数据分析的职位的作用是啥。
作者：舒梦 来源：数据管道 今天邀请了一位小姐姐舒梦做了春招DA岗位面经分享，文章经授权首发于公众号「数据管道」，以下为作者自述全文，希望对正在求职数据分析或准备跨行数据分析的朋友有些许帮助...选数据分析（偏业务）一方面是个人兴趣，另一方面是被开发和算法劝退……因为我实在是太菜了，代码能力等于0，更别提算法。 能力水平 有过数据分析的相关实习，某电商和某运营商。...懂一点点大数据的东西，有一定业务知识，会一些分析工具，完全不懂算法（捂脸……所以走的基本是业务方向的数据分析，经历参考度对偏技术的非常非常有限） 春招情况 各种原因只投了5家，如下： 公司 进度 虎牙...关联分析算法是Apriori，但抱歉关联分析代码不是我实现……我搬人家的……在前面加了数据处理的代码】 7、实习有做过专题分析吗【说大的完整专题分析暂时没有，都是比较细分的点。...【数据分析师的发展路径】 京东 （数据分析工程师） 没法现场面，申请了远程。电话面试20min+，已挂。面经没及时整理，不全。
一个研究者对GRE（研究生入学考试成绩）、GPA（平均分）和本科院校的声望等变量如何影响研究生院的录取感兴趣。因变量，录取/不录取，是一个二元变量。...数据的描述 对于我们下面的数据分析，我们将在例2的基础上展开关于进入研究生院的分析。我们生成了假设的数据，这些数据可以在R中从我们的网站上获得。...我们可以通过使用总结来获得整个数据集的基本描述。为了得到标准差，我们使用sapply对数据集中的每个变量应用sd函数。 你可能考虑的分析方法 以下是你可能遇到过的一些分析方法的清单。...括号内的选项告诉R，预测应该基于mylogit分析，预测变量的值来自newdata1，预测的类型是预测的概率（type="response"）。代码的第二行列出数据框newdata1中的值。...本文摘选《R语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例》。
下面给在职场奋斗的大学生们指一条明路： 攻读在职研究生。 2 对外经济贸易大学《大数据分析与应用》在职研究生能帮能你快速提升学历。...在职研究生毕业后所得硕士学位与全日制的没有区别，都受国家承认，考博、出国留学、评职称都可以用 ,而且国家七常委是有三位是在职学历。...二、社会认可度高 在职研究生学历与全日制研究生学历具有等同法律效力，可获得国家承认的学位证书，认可度高，考博、出国留学、评职称都可以用。...四、上课形式 在职研究生周末面授或者在线学习， 不影响上班工作，为在职的人群量身定做，工作学习两不误。...对在职研究生感兴趣的童鞋可扫描下方的二维码咨询对外经济贸易大学的祁老师。
对外经济贸易大学《大数据分析与应用》在职研究生能帮你快速提升学历水平。实施国家大数据发展战略，目前是市场上最热门的专业，大数据人才一票难求。...2、社会认可度高 在职研究生学历与全日制研究生学历具有等同法律效力，可获得国家承认的学位证书，认可度高。国家领导人五常委中就有好多是在职研究生学历。...但在职研究生不同，可以免试入学，只需要本科毕业满两年，并取得学士学位，不需要参加入学考试就能读名校，毕业修满学分即可申请硕士学位，圆你名校梦。...4、上课形式 在职研究生周末面授或者在线学习， 不影响上班工作，为在职的人群量身定做，工作学习两不误。 5、积累优质的人脉关系 因为属于企业定制班。...考上在职研究生，以后也是硕士学位，以后也可以在孩子面前吹牛逼。 活到老学到老，不如趁着现在有时间多学点知识。知识改变命运。
这里有一个对外经济贸易大学《大数据分析与应用》在职研究生提升学历的方法，帮你快速提升学历。践行国家大数据发展战略，目前是市场上最热门的专业，大数据人才一票难求。...在职研究生毕业后所得硕士学位与全日制的没有区别，都受国家承认，考博、出国留学、评职称都可以用 ,而且国家五常委是有三位是在职学历。...四、上课形式 在职研究生周末面授或者在线学习， 不影响上班工作，为在职的人群量身定做，工作学习两不误。...考上在职研究生，以后也是硕士学位，以后也可以在孩子面前吹牛逼。 活到老学到老，不如趁着现在有时间多学点知识，知识改变命运。 对在职研究生感兴趣的童鞋可扫描下方的二维码咨询对外经济贸易大学的祁老师。...另外想了解对外经济贸易大学在职研究生详细课程资料的同学可以识别下方二维码领取。 ? 长按识别 即可添加 ?
机器学习，自然语言处理，计算机视觉，数据科学家岗位建议考研。...要不要读在职研究生？ 这个问题也时不时有同学提问。 要不要读在职研究生，要具体情况来看。 在职研究生跟全日制的不同，实际的时间投入差别很大，可以说，学历含金量完全不在一个档次。...当然，也挺辛苦的，但跟全职确实完全不一样，在职研究生其实就是冲着这个学历去的，对能力提升基本没有多少。 大部分公司是不认可在职生学历的，在程序员方向就更没有价值，因为程序员方向更看重的还是能力。...所以，想通过读在职研究生，找个更好的工作，基本是不可能的，有这种想法的同学基本可以打消了。 那么，在职研究生，是不是就完全没用呢？那也不是。 举些例子： 1....在国企，要往上升，有好的学历会更有优势，当出现这类机会的时候，很多人也会去选择读一个在职研究生。 所以，总的来说，在职研究生对提升能力基本没啥帮助，但确实可以拿多一个学历。
其中的一些简直让人吐槽不能，以至于每年陈老师都会更新一份《数据类简历筛选指南》给到HR小妹妹，并且一并CC给关系好的客户帮助大家避雷。...随着网上对数据分析工作的错误宣传越来越多，这两年奇葩简历也是直线增长。特此专门开个专题，每篇1分钟，快速吐槽。同学们也要注意避雷哦！ 今天就从简历里的“学历”这一栏说起。...首先研究生的价值绝不是找工作那么简单，为了找工作完全没必要考（这个有空单独分享）其次现在研究生非常难考，万一考研失败又错过秋招，会很被动。再次研究生做的东西都非常高深，和企业脱节很厉害。...想提升分析能力，在校期间多找找实习更有帮助。 ▌问题六：要不要考个在职研？ 答：完全没必要。在职研对找数据分析工作屁用没有。...在职研是留给那些大企业萝卜招聘的（已经预定了升XX的职，就差学历了，好比已经挖好了坑等着埋萝卜）。 ▌问题七：要不要考个研培训班的经历，能当学历写吗？
/data/2019年硕士研究生拟录取名单公示.xlsx") end 下载和转换之后的数据如下： ? 爬取官网学院名称 ?...putdocx text ("一、前言"), /// font("黑体",14,black) /* 文本块 */ putdocx textblock begin 本报告使用的数据来自中南财经政法大学研究生招生网公布的...要说明的是，研招网公布的这份名单不包括推免生，所以本报告分析对象主要是统考生，另外，本分析旨在学习Stata数据整理和文档自动化，为解决需要提供重复性报告的工作提供一种思路。...如果分析过程中的数据与实际情况存在差别，请以官网为准。.../result/中南财经政法大学2019硕士拟录取研究生分析报告.docx", replace 最终的效果如下： ?
作者 | Jeremie Harris 翻译 | Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 首先我要说的是，我是一名博士肄业生。...他们可能会说，“特斯拉的CEO Elon Musk就选择放弃研究生学位，离开学校去创业，你也可能成为下一个Elon！” 那么如果想入行数据科学，学历重要吗？一定需要博士学历或研究生学历吗？...有许多人会向他人咨询，是否要继续深造读研或读博，而当中很多人并没有对前景进行全面的分析。 其实不是所有的学位都适合每个人，原因如下。 一....在选择相应的硕士学位和课程项目时要询问其研究生就业率。有的大学希望学生选一个简单的专业，而不是好的专业，这是一场心理博弈。...但在数据科学这样快速发展的领域，惯例往往并不是最优选择。当今社会中，人们对传统教育价值的看法应该与时俱进。 当然，这并不意味着正规教育以及研究生学位是不值得的。
统计学分析软件STATA是一款非常有效的工具，被广泛应用于各种学术和商业领域。它具有许多独特功能，可以在数据分析的过程中提供有价值的帮助。...实际案例：假设我们需要提取一家大型公司的销售数据，并将其与人口普查数据进行比较分析。可以使用STATA导入不同的数据文件并快速合并它们。...数据可视化和探索性分析STATA具有强大的数据可视化功能，能够为用户提供多种图表和图形来呈现数据。这不仅可以帮助用户更好地理解和分析数据，还可以发现数据中的规律和趋势。...此外，STATA还支持探索性数据分析（EDA），使得用户可以在不依赖先验知识的情况下发现数据中的模式和趋势。实际案例：在某项市场调研项目中，我们需要对潜在的消费者行为进行分析。...其具有多种强大的统计分析功能，可以帮助用户更好地理解数据中的模式和趋势。此外，STATA还允许用户进行高级建模，例如时间序列分析、面板数据分析等，以便更准确地预测未来的趋势和结果。
00 序言 近期，收到一些同学私信，想了解一下从事数据分析是否需要读研究生？对于学历有没有很高的门槛？...恰巧，身边一些朋友在不同类型企业中从事数据分析，同时也有一些HR，同他们沟通过后，分享一些对此的看法，希望对你有所帮助。...维度二：数据分析对于学历的要求，是进入公司面试时的要求，还是入职后工作中的要求。 下面，一起来看看面试及工作过程中，对于学历的要求有哪些。...一般情况下，除了数据分析思路，需要在工作中不断累积，其余从业要求，在大学期间，都会或多或少有所接触。因此，从工作胜任角度来看，数据分析行业本科学历即可。...但有些企业为了对外数据好看，往往会在岗位JD上写明「研究生及以上学历优先考虑」，但一般不会硬性要求，只要你足够优秀，这一点基本可以忽略。
拥抱在线教育，对于企业和传统职场教育以及在职人士来说，都是战略转折点。...我们不妨来分析一下职场教育推出的实战领导力与管理在线课程解决了哪些需求。 时代需求 在数字化转型大背景导致的企业竞争生存压力之下，世界比以往任何时候都更需要领导人。...教育需求 传统的管理学研究生教育已经不能满足飞速发展的科学技术与不断变幻的时代，探究与尖端技术结合，开拓适合当今时代的新式教育迫在眉睫。...领导力如何与管理有机结合，全球顶尖的商业案例如何研究，传统的研究生教育如何与大数据、数字化结合，这些都是对一个新型管理学硕士学位的教育需求。...、考核标准，建立了一个具有变革意义的研究生学位，满足了教育需求；与同窗上过创新的课程，收获到优质的人脉资源，又满足了人脉需求。
： 21世纪最性感的工作，可以说是每个数据分析师的最终目标，既然拿到的Stack Overflow调查问卷中含有数据分析师和数据科学家的数据，那本次报告的任务就是横向对比一下数据分析师与数据科学家，让大家对自己的未来的技能树选择能有多一点的数据支持...▌假设问题 目前处在或者即将处在数据分析师职位的朋友应该打磨自己的哪项技能？ 数据分析师为自己未来的数据科学家之路应该如何扩充自己的技能树？...更细致的来看数据分析师与数据科学家的工资情况，科学家工资不管是均值还是中位数都稳超分析师，且高工资处分析师的离散程度远远大于科学家，也就是说数据科学家在高工资处的分布集中度更高。 性别 ?...综上数据分析师的学历门槛比较高，而科学家的门槛更高，分析师准备转行科学家的时候，磨练自己技术的同时还需要加强自己的专业知识也就是提升学历，边上班研究业务知识，边申请在职研究生或者博士课程也是可以选在的方向...数据分析师对自己目前的规划与未来的计划： 目前扎实掌握SQL与VBA，掌握业务相关知识与R语言，尝试对数据库有更多的了解； 技能树深化Python的学习，机器学习或深度学习需要提上日程； 有条件的情况下尝试在职研究生
作者：豆豆叶 中国科学技术大学数学系 机器学习，数据挖掘在研究生阶段大概要学些什么？能给一个梗概或者方向么？ 这是一个很难回答的问题，每个人的基础不同起点也不同，需要学的东西也完全不一样。...这些本科时代就应该熟练掌握的东西包括 ： 线性代数（线性空间，矩阵计算，张量） 数值数学（数值代数，数值分析，线性规划，二次规划，凸优化理论，常见的数值优化算法） 概率论和统计（没有这个基础，后面学概率图模型...，统计计算都无从谈起） 实分析和泛函的基础（这块内容有助于提升抽线思维的能力，一些经典结论对之后一些理论的理解很有帮助，比如RKHS） 有了这个基础，我们再来看机器学习都有哪些东西，其实真心不多。...再来看一些非监督模型，比如经典的有 数据处理与可视化：PCA，LDA，MDS，以及其他“高大上”但不一定work的manifold learning算法 聚类算法，以及如何评价聚类结果 稀疏编码：...优化（optimization）：没有优化算法，任何机器学习模型都是空中楼阁，如何用更高效的优化算法，如何trade-off 计算时间和准确度，如何把已有问题scale到更高规模的数据上一直都是“优化大师们
x_iy_i-\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}x_i \sum\limits_{i=1}^{n}y_i \end{aligned} 如果题目中给了\sum形式的数据
总的来说，提升学历对职业发展有着很重要的作用，但对于我们已经工作的人来讲，全日制研究生付出的时间成本太高，似乎不太可行。 但却可以考取一个非全日制计算机硕士！...不必辞职，利用周末上课，在职就能提升学历！ 为了帮助大家具体了解计算机硕士的相关内容，我给大家推荐一门《计算机硕士0基础上岸集训营》。 由清华大学大佬刘硕、前阿里技术专家李超等行业内专家共同主讲。...在职人员：提高学历，提升职场天花板，升职、加薪、跳槽机会多。 2 主讲教师经验丰富 既能授人以鱼又能授人以渔 主讲老师皆在一线深耕多年，具有丰富的教学经验。...刘硕 清华大学毕业 李超 前阿里技术专家 3 考研学习技巧+前景分析 双管齐下 4天课程，你不仅能系统了解到计算机研究生的含金量、难度、未来前景，还能了解计算机研究生每门课的难点分析及高效学习技巧。...难点解读上岸秘笈 02 《考研政治》无需死记硬背提分技巧 03 《考研英语》举一反三提分技巧 4 特色服务精准教学 ▌AI精准择校择专业，系统制定备考方案 开课吧自主研发的AI系统，都能通过结合数据
Stack Overflow调查问卷中含有数据分析师和数据科学家的数据，那本次报告的任务就是横向对比一下数据分析师与数据科学家，让大家对自己的未来的技能树选择能有多一点的数据支持。...▌假设问题 目前处在或者即将处在数据分析师职位的朋友应该打磨自己的哪项技能？ 数据分析师为自己未来的数据科学家之路应该如何扩充自己的技能树？...更细致的来看数据分析师与数据科学家的工资情况，科学家工资不管是均值还是中位数都稳超分析师，且高工资处分析师的离散程度远远大于科学家，也就是说数据科学家在高工资处的分布集中度更高。 性别 ?...综上数据分析师的学历门槛比较高，而科学家的门槛更高，分析师准备转行科学家的时候，磨练自己技术的同时还需要加强自己的专业知识也就是提升学历，边上班研究业务知识，边申请在职研究生或者博士课程也是可以选在的方向...数据分析师对自己目前的规划与未来的计划： 目前扎实掌握SQL与VBA，掌握业务相关知识与R语言，尝试对数据库有更多的了解； 技能树深化Python的学习，机器学习或深度学习需要提上日程； 有条件的情况下尝试在职研究生
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