具有足够的通用性，组织可以接受它并对其自定义网络行为进行培训，不是在 BERT 中使用默认的英语单词语料库，而是使用自定义标记器和在大量不同网络日志的大型语料库上从头开始训练的表示法开发的，提供由 NLP 支持的工具集来执行日志解析是网络安全的关键和时间敏感领域的游戏规则改变者。

回答者现为CDA LEVEL Ⅰ学员，学习CDA之前为cpda学员。因为在cpda没有学到自己想学习的数据分析的内容，转学CDA，一二级一起报的班。 回答群内同学内容如下： “貌似很多同学很关心CPDA的，我就说一下CPDA的情况。CPDA”主要是偏向与财务管理的，考试有三门： 1、一门上机理论考试。全是选择题，考察内容是战略管理、市场营销学、财务管理、数据分析的基础理论等，难度低； 2、一门量化经营。发卷子在电脑上跑出结果，把题打在卷子上，主要考时间

机械，算法，机器学习，自然语言处理等来识别和揭示模式和趋势，从而对数据进行了繁重的工作 ，它为数据可视化过程准备了数据，从而使用户能够检查数据，理解其含义，解释其突出显示的模式，并帮助他们从复杂的数据集中找到含义并获得有用的见解，在数据科学和分析领域工作的业务分析师需要做什么才能调整他们在数据可视化方面的技能？这是一些步骤。

从先前的推理中，我们了解到，以前属于传统IT管理职责的某些领域现在正被推向业务，这需要抓住这一职责，这意味着任务，角色和职责全面改变，“ IT”和“业务”之间的界限变得模糊或改变，如果从企业和责任的角度来描述变更的需求，则更容易理解，而不是基于哪些问题需要是常见的或集中的，而哪些功能需要在每个业务领域中进行分配或本地化来描述组织，我们还可以预期，在自助式BI /分析转型期间，集中和本地分布功能可能取决于第一阶

从先前的推理中，我们了解到，以前属于传统IT管理职责的某些领域现在正被推向业务，这需要抓住这一职责，这意味着任务，角色和职责全面改变，“ IT”和“业务”之间的界限变得模糊或改变，如果从企业和责任的角度来描述变更的需求，则更容易理解，而不是基于哪些问题需要是常见的或集中的，而哪些功能需要在每个业务领域中进行分配或本地化来描述组织，我们还可以预期，在自助式BI /分析转型期间，集中和本地分布功能可能取决于第一阶

端到端自动化可全面提高劳动生产率，并帮助工厂以最佳维护成本运行，例如与计算机化维护管理系统集成的预测模型可以根据生产计划、资源可用性和机器健康状况触发自动化工单——真正的端到端解决方案，工厂管理通过生产计划、资产生命周期成本计算、提高吞吐量和资源分配优化来获得价值，总之将 ML 功能实施到其数字化转型战略中的公司可以最大限度地减少停机时间和生产损失，同时提高商品质量，通过自动化重要但劳动密集型的任务，

非常适合统计数据分析和原型制作，由统计学家为统计学家开发，专为统计和数据分析而构建的专注于编码的语言，有成千上万个针对特定用例量身定制的软件包，非常适合复杂的视觉效果，具有许多简单的自定义设置，主要用于复杂的统计分析，难以集成到生产工作流程中。主要是统计分析和图形工具。

目前这些用例-基本上仍是一项独立的服务-往往是拥有位于S3中的数据的客户，他们希望能够使用查询语言对其进行查询，世界上肯定有很多，或者可能是其他文件格式。

例如，数据平台由公司的零售商开发支持小组使用，该小组本质上是销售和支持团队，在那里与我们的客户打交道，每天与他们交谈，作为这些对话的一部分，他们发现能够谈论其客户的表现非常有用，我们报告的关键指标包括广告视图，搜索视图，并能够与我们的客户讨论他们相对于同行的表现如何，一个很大的用例是支持该团队的一组仪表板。

这些视频源于他多年帮助公司制定数据货币化策略的经验。这被称为“分析应用经济”，在这些伴随的博客文章中，我们在视频本身中提取了重要见解，以便您可以开始制定自己的策略并尽快获取数据来赚钱，领域专业知识+数据=新的收入机会首先，让我们放大到10,000英尺的视图以开始规划过程，要构建和执行成功的数据货币化策略，您需要两个基本资产，如今每个公司无论其行业或市场地位如何，都具有以下工具：

正如我们最近指出的那样，当今动态工作负载和数据集的现实情况意味着，仅仅增加越来越多的存储并不会减少存储量，需要新的数据处理方式，例如云原生 数据服务，应用程序通常从多个源中提取数据来执行任务，在这里数据服务方法真正地大放异彩，开发人员可以依靠自动化来动态连接数据源，开放式混合云的数据服务愿景是为企业提供更安全，更好的选择，以智能地移动，存储转换和响应企业数据，并在开放式混合云环境中无缝运行，以及通

生活有苦有甜，才叫完整。日子有阴有晴，才叫自然。心情有悲有喜，才叫体会。爱情有闹有和，才叫情趣。

经理是日常成功的关键驱动力。他们的工作是使团队专注于目标并评估项目的成功。更重要的是，他们是在 公司中提高意识并帮助推动采用的人。

数字化转型之路可能很艰难。让我们深入研究公司在进行数字化转型时犯的一些最常见的错误： 转自 CPDA数据分析师官网 1.缺乏强有力的管理人员参与 转型很难。如果执行发起人不热心，投入并致力于使项目成功，则团队将被迫走简单的道路，避免混乱只是为了让每个人都开心，从而增加了复杂性，相反当高管了解项目及其对业务寿命的影响并愿意帮助并说服其他领导者确保变更成功时，就可以避免项目延误和额外费用。 2.对第一次交付抱有太大的

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成 Python 的最初版本是在 AI 成为一种可广泛使用的商业工具之前发布的，但自 1991 年以来发生了很大变化，国际象棋比赛表明，AI 能够以远高于最熟练的人，此后人工智能的业务开始蓬勃发展，随着人工智能简化了保险和高等教育等多元化行业，软件开发中的人工智能/机器学习市场正在快速增长，根据财富商业洞察 2020 年 7 月的报告显示，2019 年全球 AI 市场的市场规模

工作场所的决策是商业世界的基础 公司的每个方面都要求用户做出成功所必需的运营上独特的决策，然而从雇用新员工到决定生产计划，基于偏见的决策很容易被忽视，其中仅处理支持您对某个问题的预定立场的信息，大规模数据解释容易受到一种称为可用性偏差的不同类型的认知偏差的影响，可用性偏差在做出决定时会考虑最近的信息，而不是所有相关数据，目前有一个 电脑芯片短缺 被称为半导体或集成电路 (IC) 芯片，用于从汽车到厨房电器的大

对象分类，检测和分段 人们对机器学习系统越来越感兴趣的主要原因之一是它们在计算机视觉中可以解决的问题,机器学习在计算机视觉中最常见的一些应用包括图像分类，对象检测和分割,图像分类确定图像中是否存在某种类型的对象,物体检测使图像分类更进一步，并提供了检测到的物体所在的边界框。 分段有两种形式 语义分段和实例分段,语义分割指定输入图像中每个像素的对象类别,实例分割可将每种类型的对象的各个实例分开,出于实际目的，分

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 工业 4.0 的定义是能够应用变革性技术来重新定义工业和服务公司与客户互动的方式 这些革命性技术包括工业物联网、易于访问的分析、流程和制造自动化、机器人技术、数字孪生式模拟以及人工智能 (AI) 增强的自动化流程和托管工作流，工业 4.0 是由这些技术的可用性、利用它们、提高效率和变得更加敏捷的需要驱动的，当竞争对手也可以使用这些出色的工具时，客户必须对市场做出反应，在许多方面，这是

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 了解风险 公平、安全和负责任地部署人工智能需要明确不完美解决方案的风险和回报，而不是实现完美，人工智能算法会犯错误，错误率可以等于或低于人的错误率。无论如何，在完美代表过去、现在和未来的每种潜在状态的数据存在之前，即使是完全有先见之明的算法也会出错，鉴于既不存在完美的数据，也不存在完美的算法，问题不在于是否会发生错误，而是，什么时候、在什么条件下以及以什么频率可能

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 问题是当今市场上提供的许多对话式智能解决方案仅提供了提供特定洞察力的点解决方案 但不能满足广泛的客户要求和集成，并且仅依赖于历史数据集而不是经常需要的即时见解，客户互动中，AI驱动的“互动分析”如何代表一种新的变革性技术，该技术使企业利益相关者能够将客户互动转化为竞争优势，部门级要求，当代企业对交互分析有许多部门级别的要求，具体来说，每个企业都可以看到跨业务部门的

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 重型运输（航空，重型公路运输和航运）在2019年约占所有货运排放量的95％ 通过利用人工智能和机器学习来推动数据分析，运输来提高燃油效率和运营效率，物流业务可以减少其碳足迹，并减少在整个供应链中运送货物对环境的影响，当今的物流领导者可以通过以下方式使用数据分析来推动碳减排和成本节约，同时关注这些方法对环境的直接影响。 使您的数据为您服务 将AI和机器学习应用于数据分析有助于以

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 一种与所使用的麻醉剂相适应的机器学习方法 可以产生一种算法，该算法可以基于大脑活动以高精度和高可靠性评估患者的意识障碍，麻醉师心中最重要的一件事是'我有没有一个躺在我面前的人可能有意识而我却没有意识到？在手术过程中能够可靠地保持患者的昏迷状态是我们所做工作的基础。这是向前迈出的重要一步。 机器学习有助于为胸痛选择最佳测试 除了提供对神志不清的准确评估之外，新算法还

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 云端对话 仅当您考虑IT部门始终需要的内容时，云计算才成为关注焦点：无需增加新基础架构，培训新人员或许可新软件即可快速增加容量或添加功能的方法，能够立即进行更改并能够灵活地对问题进行调整，这就是为什么不仅要围绕云和私有PaaS进行对话，而且还包括试图将其纳入其业务计划的公司，为了举例说明私有云如何帮助改善业务，高通公司最近表示，他们“降低了50％的资本成本”，通过优化资源

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 网络上有大量数据我们如何有效地搜索相关信息？ 不仅仅是我们需要的网络，我们的计算机存储着我们需要处理的TB级公司和个人数据，我们需要有效的搜索来完成我们的日常工作， 我们可以超越匹配关键字吗？ 我们可以像写或说一样使用自然语言进行搜索吗？ 我们可以使搜索变得足够聪明以原谅我们的小错误吗？ 我们可以搜索不完全匹配但“足够接近”的事物吗？ 我们可以用一个词回答所有这些问题 是的

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 大多数风力发电厂并未充分发挥其潜力 当然也没有达到最初的投资者预期水平，大多数人不知道其隐藏价值的程度，随着能源价格的下行压力，风电场运营商正在寻找解决方案，以确保每种资产都能实现其最佳的能源生产和可靠性。 人工智能被 炒作可再生能源的游戏规则改变者 仅人工智能（AI）已被誉为降低运营成本，提高效率并最大化AEP的开拓性工具，但是尽管人工智能已为许多行业带来了福音，包括医疗

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 如果您正在努力通过这种流行病及其他疾病来导航企业的数字化转型 那么这里有六项可做和不可做的事情来帮助指导您的工作，3数字化转型看不见的人，许多领导者认为数字化转型是由新兴技术驱动的，但是消费者有责任造成这些变化。必须让人们始终处于您的数字化转型计划的中心，毕竟经营公司使用技术和进行创新的都是人，尽管技术不应驱动您对转换的需求，但您应该选择能够促进转换的技术，不要犯

来源：CPDA数据分析师网 负信贷结果远没有在高失业率时期严重 抵押贷款，汽车贷款，学生贷款和信用卡的欠款有所下降，而且消费者似乎并没有积累信用卡债务以维持生计，尽管许多人会认为这是由于政府的救助计划造成的，但大萧条与我们今天的处境之间还有另一个主要区别，如今金融服务行业拥有更多访问即时，全面和准确数据的途径，这是帮助企业和消费者走上复苏之路的关键因素，当我们开始扭转这种流行病的趋势时，我们必须继续考虑长

来源：CPDA数据分析师网 负信贷结果远没有在高失业率时期严重 抵押贷款，汽车贷款，学生贷款和信用卡的欠款有所下降，而且消费者似乎并没有积累信用卡债务以维持生计，尽管许多人会认为这是由于政府的救助计划造成的，但大萧条与我们今天的处境之间还有另一个主要区别，如今金融服务行业拥有更多访问即时，全面和准确数据的途径，这是帮助企业和消费者走上复苏之路的关键因素，当我们开始扭转这种流行病的趋势时，我们必须继续考虑长

据信宇宙中的第一批恒星是在所谓的“大爆炸”之后几亿年形成的 科学家称这种爆炸发生在大约137亿年前，已知的最古老的恒星是玛土撒拉星，其年龄可以计算，可能高达145亿年因此对估计的宇宙年龄造成了两难选择，一种新的计算算法，现在使科学家能够追踪到非常小的尺度的恒星形成过程，大多数科学家都同意一件事，关于宇宙的未知比已知的还要多，关于太空的所有观测结果，包括从地球和人造地球船上用望远镜和其他仪器所能看到的一切，

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 数据会干扰现有数据 因为它会转移稀缺的分析师和管理资源，而这些资源可能会在其他地方得到更好的应用，如果可行的见解是大海捞针的根源，那么添加更多数据可能只会使大海捞针变得更大，而很难找到那根针，随着公司报告大数据分析正在改变其行业的竞争格局，避免成为数据陷阱变得更加重要，有76％的公司认为大数据分析将在未来三年内重新定义其行业的竞争格局，有89％的公司认为，明年不采用大

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 大数据和高级分析是数据科学的产物 使公司无法有效利用它们的原因是数据科学家的严重短缺，正在出现一种解决数据科学人才短缺的具有前瞻性的方法，公司正在确定业务人员，即没有经过数学或统计学方面专门培训但对业务问题有深刻见解的精明员工，他们希望将其应用于大数据解决方案，他们正在培训这些人员，以基于预测性或规范性分析来开发和管理模型，为他们提供针对特定类型的业务分析而开发的

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 按需快速分析 告别等待高峰时段等待报告或限制临时查询的日子，用户可以实时而不是批量运行报表，而只需几分钟而不是几天即可运行报表，企业领导者还可以随时进行交互式的临时查询，而不会影响其他工作。 可以改善您的业务的分析 企业能够更快地分析更多数据以全面改善业务。会计将更好地确保计费准确性，营销可以通过针对高价值订户来减少流失，可以分析更多历史数据以改进欺诈检测，可以优化

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 识别应用程序数据中的更改 并将这些更改自动发布到事件流主干，并控制数据移动以防止运行时数据错误，运营商将打包，部署和管理本地应用程序所需的操作知识进行整理，整理后操作员可以自动执行这些任务，客户已经能够使用Operators部署核心产品已有一段时间了，包括Red Hat Fuse，Red Hat 3scale API Management和Red Hat AMQ，现在客户可以使用用于Red Hat OpenShift的新Red Hat Integration Operator安装，升级和管理Red Hat Integrati

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 混合部署使公司能够克服这些挑战 并找到适合其IT基础架构的最佳位置，但是当数据位于多个不同的源上时，使用此数据进行分析和处理将变得非常复杂，无缝数据处理的主要障碍之一是不良的数据质量。如果没有可适应跨环境的数据卫生策略和解决方案，则几乎不可能以企业所有利益相关者都容易获得的方式利用数据来创造价值，在本文中我们将研究在混合环境中清理数据时遇到的一些挑战，以及如何在云和

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 但是仅仅命名问题并不能解决问题 因此为什么公司的期望与他们从分析解决方案中获得的收益之间经常存在差距？这就是我们发现的东西，定义技能和可及性差距，根据这项研究，大多数公司都承认数据分析的战略重要性，但他们并未使员工能够广泛使用或易于使用分析，实际上在大多数企业中，分析功能和使用它们的技能之间存在着巨大的差距，61％的受访者表示，缺乏技能/培训是改善企业对分析数据的使用

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 从云的角度来看您的企业互联网是物联网互联网 云可以是阿里云，百度，腾讯。无论身在何处，它都位于该数据中心中的某个位置，而您却在外面，它可能是数百英里，50英里或一千英里，但是从他们的角度来看，您处于优势。 边缘计算驱动程序包括： 延迟：某些低潜伏事件-无论是无人驾驶汽车行驶中的自行车突然发作，还是即将发生心脏病的可穿戴设备通知-在将数据传输到中央云之前都需要采取措施。 带

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 如何重新定义失败 让我们重新检查一下我上面提到的30％到40％的预订成功率，从表面上看，这意味着故障率达到60％或更高，但这并不能说明全部问题，在个案情况下，每个预订呼叫实际上可以产生两个失败，尽管至少一个可以转换为成功，每当销售线索未转换时，都可以视为预订失败，但是即使失败的呼叫也会产生对销售和营销团队均具有重要价值的东西-用户数据。无论是哪个行业，任何收集数据的机会都

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 首先我们先来说说什么是数据分析师？ 数据分析师顾名思义就是采用专业的技能手法通过互联网的方式，收集准确的大数据资料，从对数据进行数据清洗、数据聚类、最终得到一个准确的大数据，在根据专业的大数据思维从数据中得出解决问题的方法，这一过程的每一个环节就是作为一个数据分析师的工作，但是要称为数据分析（师）最重要的是要有大数据分析思维，这样才能快速的完成数据分析的工作，或者

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 对于希望在2021年将更多的AI集成到其安全堆栈中的企业而言，遵循以下六个步骤以确保有效使用AI而不至于损害其他任何地方的安全至关重要。 鼓励将AI负责任地用于网络安全 最近的数据发现，四分之三的高管认为使用AI可使他们的组织对违规行为做出更快的响应，威胁形势继续迅速变化，网络安全领导者必须采用AI来应对网络犯罪分子制定的新策略。反过来，企业必须集中精力确保政策支持这种拥抱。例如，

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 作为分析领导者我们周围的世界正在发生变化 我们经常在寻找可以持续追求的相同目标，我们希望我们的北极星号在平静或波涛汹涌的海洋上，是否可以看到周围的其他陆地，以及我们的其余计划和项目是否处于不断变化或不断变化的状态，来推动我们前进。 这颗北极星成为我们的目标 我们的战略项目计划和人员配备是我们对自己的身份以及最终目标的了解，每个数据和分析团队都必须着眼于业务目标，并

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-26 在某些情况下这种不信任可能是由于对公司如何使用分析方法的了解不足 如果考虑零售商，他们会进行预测，推荐车队优化，而分析是一切的核心，当一位高管谈论缺乏信任时，那里会有一些不一致之处，人们不得不怀疑这是从哪里来的-难道他们不意识到自己已经在黑桃白了吗？在其他情况下，高管们可能会因缺乏良好的分析经验而感到恐惧，因为他们的预测不正确并且错过了机会，担心分析

今晚19:00， CPDA数据分析师课程设计师薄慧丽、张磊将做客直播间和大家聊聊【如何用大数据思维突破一切瓶颈？】 我感觉可以看看课程设计师怎么看CPDA认证课程的。

又有数据分析沙龙了！

看百度网页，搜索时候看到文章 ，cpda数据分析师，如何将ai融入您的企业计划。可以学学。

Cpda数据分析师讲堂的文，看看，学习一下，如何避免大数据造成的一些隐患。

不论大数据发展到什么程度，健康的身体，才是最重要的！！

学习啦，时不时有点小进步，比啥都强。

每周每日都学习，才能不断进步。