回答:大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。
wean
|
2397人阅读
回答:先上一张大数据技术学习的必备技能图：入门学习需要掌握的基本技能：1、Java2、Linux命令3、HDFS4、MapReduce5、 Hadoop6、Hive7、ZooKeeper8、HBase9、Redis10、Flume11、SSM12、Kafka13、Scala14、Spark15、MongoDB16、Python与数据分析等等。我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学...
felix0913
|
1215人阅读
回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
|
1281人阅读
回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以...
bang590
|
919人阅读
回答:很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？要想知道类似问题的答案需要从多个角度来分析，大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，这些技术涉及到大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据采集整理技术等等，这些技术既有区别又有联系，相关技术也都有相对应的岗位，所以作为学习者来说应该选择一个细分方向来学习，而不能简单的说学...
newtrek
|
1275人阅读
回答:参加大数据培训都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会...
church
|
856人阅读
...用户更好地了解我们选择这些行业的原因与目的，同时也可以更快地就一些企业进行跟踪，我们选取了 行业背景、行业重点分析问题与特定案例进行简单的描述以便各位阅读。 5G 5G+AI / 5G+IoT / 5G+移动互联网 背景： 随着5G国际标...
...机一途了。 其次谈到公有云。尽管各行各业都可因大数据分析而获益，但多数应用场域，其实并非无时无刻都需要做分析，使用频率甚至长达每季一次、或每半年一次；在此前提下，企业若仅为了并非实时性的巨量资料分析...
...应用，支持淮安成为全国智慧医疗的典范。 百度大数据分析疾病分布情况。百度公司结合大数据整合和大数据分析等技术推出了在线的疾病预测功能，这项技术通过对用户的搜索和位置数据进行统计和分析，从而得出...
...不一样，但是必须需要掌握一个以上的强大的工具，因为数据分析师分析数据并不是为自己分析的，是需要把分析的结果和内容展现给业务人员的，业务人员并没有强大的数据分析能力，所以可视化也变得相当重要了，尤其是除...
...谢！ 链接地址：https://github.com/yangchong2... 如果觉得好，可以star一下，谢谢！当然也欢迎提出建议，万事起于忽微，量变引起质变！所有的笔记将会更新到GitHub上，同时保持更新，欢迎同行提出或者push不同的看法或者笔记！ 3.0....
...力 与真正的高难度基础设施与普遍适用的算法相比，将数据分析推向标准化并使其成为易于实现的技能似乎并不算什么了不起的成就——但这一趋势仍然有可能 给我们的社会带来重大变革。只需为普通民众提供以新型方式审视...
...、BI和分析），查询引擎面临的挑战的细节，这些细节也可以作为访问数据库引擎、查询引擎和存储引擎组合以及满足事务、运营、分析或混合工作负载需求的指南。以下评估选项实际上也是面临的挑战： 为了满足您的工作负...
...数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,还可以使我们想要寻找的规律性更加凸显出来。 而在数据取样的过程中,一定要严格把控质量。在任何时候都不能忽视数据的质量,即使是从1个数仓库中进行数据取样(最新出...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
