回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫:Python或R数据存储:Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗:数据缺失处理等数据分析:线性回归等数据可视化:Python或R的可视化包进阶级数据分析师:统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥?Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...
回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
回答:一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的,此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。二、SPSS统计软件 它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要是掌握一定的 Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以...
回答:其实根本就没有什么数据分析师,或者说,人人都是数据分析师。懂我这个意思吗?我的文章里,也写过很多数据行业的知识,你可以去看看,其实有时候想想,你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧,据我所知,厂商今年都混的不怎么样,为什么?客户需求很少,而且都是定制化的,整个项目的周期很长。还有就是一个企业里,互联网公司可能还好一点,数据分析师根本不需要那么多,你看看ucloud的数据分析报录比,20...
回答:优秀的数据分析师并不能速成,但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》,没错,七周。第一周:Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜,可以略过这一周。但很多人并不会vlookup,所以有必要讲下。了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。excel的各类函数很多,完全不...
回答:作为一名刚转行不久成为一名数据分析师且最近在一家相对可以的互联网公司的数据分析师来说,我觉得数据分析师学习流程有3个大的方面:1 数据分析工具的学习 2 数据思维的学习 3 数据分析的面试,接下来我就从这3个方向做出回答。 数据分析工具的学习:python:如果你想做的师数据挖掘工程师,那python 得学好,如果只是像我一样仅仅是成为商业数据分析师,那学习最基础的掌握,numpy,pandas...
...取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫。 这是 Linux 性能分析系列的第五篇,前四篇在这里: 一文掌握 Linux 性能分析之 CPU 篇 一文掌握 Linux 性能分析之内存篇 一文掌握 Linux 性能分析之 IO 篇 一文掌握 Linux 性能分析之网络篇 在...
... 文章目录 引言1. cProfile:最便捷的性能分析保存性能数据查看性能数据查看耗时最多的子函数查看特定名称函数的耗时 2. timeit:计算小代码片段的耗时3. IDE中的性能分析小结 引言 如果你想优化python程序的运...
...历要求,公司融资阶段,公司行业,岗位要求 编程语言分析 编程语言在不同城市(top10)的需求量 编程语言在不同行业(top10)的需求量 编程语言在不同融资阶段的需求量 编程语言相应工作年限薪水平均值 大数据岗位分析 五个...
...篇文章不介绍HBase基本的细节。 本文从 HBase 写链路开始分析,然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手,全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点: 在给定业务量级的情况下,预先评估好集群的合理规模 在 HBase...
...篇文章不介绍HBase基本的细节。 本文从 HBase 写链路开始分析,然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手,全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点: 在给定业务量级的情况下,预先评估好集群的合理规模 在 HBase...
数据分析和数据挖掘,是大数据应用的核心技术,也是大数据应用的关键所在。数据分析重要,但是,很多时候却不知道该如何去做,面对大量的数据,却无从下手。概括起来,经常面临的困难有:分析目的不明确分析方法...
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...