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...
qianfeng
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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...
h9911
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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...
bingchen
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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...
starsfun
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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...
Sleepy
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回答:如果不喜欢看视频学习，看书籍也是一个很好的选择。毕竟纸质感的书籍允许我们在上面写写画画，做读书笔记和归纳总结。但是做读书笔记的时候要注意，不要在第一遍的时候归纳知识点，因为第一遍的时候什么都不会就很容易变成抄书了。回归正题，推荐几本经典的数据分析书籍，这几本书都不会很深奥，但对学习数据分析一定有帮助。1.《深入浅出数据分析》这本书非常浅显易懂，以类似章回小说的活泼形式向读者展现优秀的数据分析人员应...
tulayang
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...合JVM虚拟机规范。2>元数据验证元数据验证是对源码语义分析的过程，验证的是子类继承的父类是否是final类；如果这个类的父类是抽象类，是否实现了起父类或接口中要求实现的所有方法；子父类中的字段、方法是否产生冲突...
...度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。1.时间复杂度1.2 卷积神经网络整体的时间复杂度示例：用 Numpy 手动简单实现二维卷积假设 Stride = 1, Padding = 0, img 和 kernel 都是 np.ndarray.2. 空间复杂度...
...的理论方法 运行时检查自动生成 正式验证的依据 自动分析工具 缺点 需要很多工作 在大的不切实际 行为的某些方面不符合正式规约 文本说明 - Javadoc 实用方法记录每个参数，返回值，每个异常（选中和未选中），该方法执...
...结合实际案例深入讨论SIEM@AI的两个核心技术原理：数据分析和数据关联；在最后的篇幅，文章会探讨SIEM@AI的发展和研究方向。 一、SIEM简史 SIEM是Security Information Event Management的缩写，又名安全信息事件管理平台，作为企业的安...
...结合实际案例深入讨论SIEM@AI的两个核心技术原理：数据分析和数据关联；在最后的篇幅，文章会探讨SIEM@AI的发展和研究方向。 一、SIEM简史 SIEM是Security Information Event Management的缩写，又名安全信息事件管理平台，作为企业的安...
...维管理的前提下，也许这样的定义更加准确：机器学习是分析数据，反复地向数据学习，进而在不参考明确模型的情况下，找出隐藏观点的一类方法。 在 IT 运维管理的语境中，机器学习的首要替代方案是为 IT 运维管理建立行为...
... 作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 圣人曾说过：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会...
...约两年前，智能化运维开始被大家广泛关注，随着大数据分析、APM、智能异常检测、机器学习等技术的兴起和逐渐成熟，运维需求也逐渐向自动化和智能化过渡。从最初级运维发展到现在智能化运维，大致经历了四个阶段：脚本...
...三方的产品包括安全、网络、迁移工具、应用管理、数据分析等服务产生需求，AWS的marketplace目前已经有大量第三方解决方案帮助客户更好地使用云计算和第三方应用，包括大量的SaaS应用。AWS与合作伙伴一起组成生态系统，当客...
...送，逐渐转变为基于推送的转化、留存全链路触达与数据分析服务。 因此，我们决定再往前迈进一步。 5 月 8 日，我们将正式推出「知晓推送」服务，帮助运营者处理好粉丝转化、消息推送、数据分析等多个层面的麻烦事，真...
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...
