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  • 《大数据发掘使用高阶主管训练营》姑苏现场课程

    企业想要在竞赛剧烈的商场中胜出,决议方案的速度和反响的功率尤为重要。什么样的数据、要透过什么样的办法,才干快速且实时的转变成决议方案时有用的信息,是现代企业所面对最迫切性的问题。商业才智(Business Intelligence)无疑是处理这些问题最有用的途径。商业智能体系包括数据仓库(Data Warehousing)、在线剖析处理(OLAP)、及数据发掘(Data Mining)的技能架构。它着重与现有信息体系的整合,以供给决议方案者做决议方案时所需的情报,或转化成运营才智,作为调整营运战略方针的辅助工具。基于此,依托于姑苏工业园区办理培训中心方针辅导,CDA数据剖析师研宣布一套针对企业主管的课程《大数据发掘使用高阶主管训练营》,现面向工业园区内外进行招生: 台湾大学博士,铭传大学资讯工程学系教授,铭传大学大数据研讨中心主任,中华材料采矿协会理事,浙江大学城市学院客座教授,云南财经大学信息学院客座教授,厦门大学数据发掘中心参谋,我国人民大学数据发掘中心参谋。经管之家(原人大经济论坛)参谋专家。其作业与研讨范畴专心于数据仓库、数据发掘与文本发掘。服务过企业与组织:台新


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    1970-01-01

  • 2020年经济法学CLSCI期刊发文数据剖析 根底理论与实践研讨并行 竞赛法范畴学术效果丰盛 …

    中心提示:经济法学科2020年在CLSCI期刊发文120篇,占比为6.19%,在14个法学二级学科中排名第六;92位作者人均发文1.3篇,均匀每家单位发文2.9篇;根底理论与实践研讨并行,竞赛法范畴学术效果丰盛。 我国法学立异网计算的2020年我国法学中心科研点评来历期刊(简称CLSCI期刊)宣布的论文状况显现,1940篇论文中经济法学科共发文120篇,占2020年CLSCI期刊发文总数的6.19%,在14个法学二级学科中排名第六,根底理论与实践研讨并行,竞赛法范畴学术效果丰盛。 2020年,在CLSCI期刊上宣布经济法学论文的作者共92人(协作署名论文仅计算第一作者),人均发文1.3篇,多位作者发文两篇以上。其间,张守文发文5篇,蒋悟线篇(张晨颖、刘继峰、刘燕、邓峰、班天可、陈耿华、刘凯、高志宏、应飞虎、冯果、薛亦飒、殷继国、周围、郑少华、张继恒、王晓晔、王先林、许多奇)。这22位作者占经济法学2020年在CLSCI期刊上发文作者总数的23.91%,共发文50篇,占该学科全年在CLSCI期刊发文总数的41.67%。此外,协作作者宣布的论文为9篇,占该学科发文总


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    1970-01-01

  • 经济法学2016年度CLSCI论文数据剖析

    根据我国法学立异网“法学盘点”中发布的经济法学科研单位论文计算数据,2016年度共宣布论文161篇,较之2015年度158篇的发文量提高了1.90%,占2016年度悉数CLSCI论文发文量(1515篇)的10.63%,所占发文量再次占到总发文量的10%以上。在CLSCI论文总的发文量,2016年度1515篇较2015年度1521篇有所下降的状况下,经济法学发文量尚能呈现稳中有升的局势,应当说全体体现杰出。经济法学历年的发文量及在悉数CLSCI宣布论文百分比详细可见下表: 表一:2009-2016年度经济法学发文量及在悉数CLSCI宣布论文百分比 从近五年的发文数量来看,2012-2016年经济法学在CLSCI发文量并不安稳,“潮退潮涨”,呈现出波浪形开展趋势,在触底之后(2012年度仅发文115篇,仅占8.14%)强势反弹(2013年度发文量到达168篇,占到总发文量的12.38%,发文量及发文所占比重均为历年最高),在冲高之后有回落(2014年度发文140篇,仅占总发文量的8.99%),然后再次上升(2015年度发文158篇,占总发文量的10.39%;2016


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    1970-01-01

  • 移动年代的数据发掘及行为剖析

    大数据真实开端做始于上一年,经过两年的测验、堆集,思路已有,但离成功还很远。一些国外的大数据事例、大数据故事无非是商务智能(BI)、数据仓库(BW)的面目一新,新瓶装旧酒罢了。就如数据仓库相同,建设了近20年才让每个企业真实供认其价值,大数据也不能希望很快就获得成功,需求一个沉积时刻... 今天,明略数据战略产品发布会在我国大饭店隆重召开,一同也敞开了根据数据联系发掘的大数据智能剖析新篇章。此次发布会招引了许多明略数据的客户、合作伙伴及职业专业人士莅临参与。明略数据董事长吴明辉先生以及明略数据联合创始人冯是聪博士带领明略数据大数据科学家团队登台露脸,并与我们一同共享了发掘杂乱数据价值的技能、以人的思想导向完成数据洞... Palantir与政府打交道,客户包含美国国家安全局(NSA)、美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)和许多其他反恐和军事组织,也正因而Palantir也被称为美国最奥秘的新创公司。外界对Palantir的了解一般仅限于其数据处理软件可用于冲击和抓捕金融职业的犯罪分子。


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    1970-01-01

  • 实在和齐备是大数据剖析的根底

    跟着大数据年代的到来,网络数据的实在性问题日益遭到重视。相较以抽样调查为主的小数据年代,在大数据年代,怎么进行正确的数据清洗和数据剖析,以便从海量信息源中获取实在而有价值的信息内容,并生成指向性明晰的决议计划辅导,成为哲学社会科学界和天然科学界一起面对的课题。 在中国人民大学新闻学院教授喻国明看来,高质量数据来历是保证大数据剖析实在、牢靠的首要条件。“依据国内外的相关技术发展情况剖析,当时比较威望、牢靠的大数据来历首要有两个,一是把握多方面的社会运转数据的政府部分,二是在某一范畴具有数据收集才能的大型公司,如数字移动、网购、交际媒体、搜索引擎、输入法软件等公司。” 喻国明以为,大数据年代的一个重要特色,就是全方位、立体式的数据剖析成为可能。“不过,单个部分或企业所把握的大数据往往类别单一,对其的剖析定论不免陷于零星、维度单一。”别的,从严厉意义上讲,大数据不是政府、企业的“私有财产”,它与社会个别的权力和隐私密切相关,应当归于全社会。 那么,现在民间进行的大数据剖析“靠谱”吗?上海交通大学舆情研讨试验室主任谢耕耘介绍,假如对大数据来历进行分类,能够分为


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    1970-01-01

  • 零根底快速上手印象组学与Python(611-12 网络精讲班)

    原标题:零根底快速上手印象组学与Python(6.11-12 网络精讲班) 总而言之,优点便是多、快、好、省,这十分契合当时临床医生繁忙之余的刚性需求了。 2.课程会发放Python软件相关根底代码,学员无需编程根底,数行代码傻瓜化操作演示,事例性教育,重视实战,即使零根底的学员也能轻松学会。 3.讲师有丰厚的三甲医院的临床经验和研讨阅历,深耕印象组学研讨数年,宣布相关SCI论文十余篇,深谙相关研讨的标准、写作、投稿及宣布技巧。 经过两天的学习,使学员把握印象组学的选题与标准、数据搜集、数据清洗、计算建模、模型验证、编撰办法、投稿及应对审稿人问题,终究能够独立完结印象组学的课题研讨和论文编撰宣布的才能。 麦柠,中级职称,有丰厚的三甲医院的临床经验和研讨阅历,深耕印象组学研讨数年,宣布相关SCI论文十余篇,掌管和参加相关课题多项,曾在全国各地巡讲医学课题规划与SCI论文,近期开讲的印象组学与Python入门也广受好评。 假如你还只会用Cox去做生计剖析,那你真的现已out了。这就比如咱们都用上发掘机了,你还在用铁铲去挖矿,两


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    1970-01-01

  • 入门数据剖析你需求看得更久远 微软技能公开课

    麦肯锡在 2012 年这样描绘“大数据”年代的到来:“数据,现已渗透到当今每一个工作和事务功能范畴,成为重要的出产要素。人们关于海量数据的发掘和运用,预示着新一波出产率增加和顾客盈利浪潮的到来”。 这一结论,现在现已成为实际。例如,购物时,顾客会看到来自渠道的个性化引荐;练习场上,运动员运用数据来监测和剖析动作,不断改进运动技能和战术;工厂里,工程人员经过对出产数据的收集、剖析,不断优化出产工艺及流程……在许多工作,数据现已成为重要的出产要素,甚至在某些工作里,数据成为企业最中心的出产要素。 与此同时,依据人力资源和社会保障部发布的《新工作—大数据工程技能人职工作景气现状剖析陈述》显现,估计 2025 年前,大数据人才需求将坚持 30%-40% 的增速,需求总量在 2000 万人左右。不同工作的企业,都需求通晓数据剖析的人才协助企业发掘和开释数据价值,助力提高企业中心竞争力。 企业对数据剖析人才的旺盛需求,也成为了职工的开展时机。为了被企业所喜爱,不管是 IT 新人,仍是数据工作从业者,都希望能赶快把握数据剖析技能,捉住在职场充沛展示价值的时机。


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    1970-01-01

  • 怎么从Python负零根底到通晓数据剖析

    每个初入行的新人都会察觉到,运营是一个如同并没有自己的中心竞争力和安全感的作业。由于每天的作业如同都被各种小事所环绕,而只要一个主题是永恒不变的,那就是---提需求,不断的提各种需求。 运营人需求一个硬核技术,进步自己的工作价值,进步自己的工作安全感,而不是每天都在各种的等排期:数据剖析排期、产品设计排期、UI排期、开发排期。 运营迫切需求经过使用SQL/Python等东西,从数据中及时发现更多的事务价值,进步自己的产出。 这几年跟着人工智能的炽热,数据剖析技术也逐步受到了更多的认可。从国外BA专业申请和国内数据剖析训练的炽热也可见一斑。但关于在职人士,从单纯的技术习得视点去看,BA的才能完全是能够自学取得的。 我以为,未来数据剖析才能在运营人的才能模型中的比重仍会继续加大,将来甚至会揉捏数据剖析师的需求和生存空间,所以,关于数据剖析,远景很好,而数据剖析师,远景并不达观。 数据剖析有两个方向:一个是事务向:如数据产品司理、数据剖析师,对技术要求并不那么高;一个是技术向:需求懂数据发掘、算法等,对技术的要求较高。从自己的定位来看,并


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    1970-01-01

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