回答:大数据需要开发功底，比如python语言，通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html，javascript，将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。
Moxmi
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回答:基础的小伙伴应该该怎么自学数据分析呢？我会从学习方式、学习内容、面试准备这三项内容展开介绍，那么废话不多说，我们直接进入正题。一、学习方式我们可以将学习方式划分为2类：①裸辞学习 ②在职学习一般情况不建议裸辞，因为裸辞的小伙伴在求职的时候会比较被动：心态问题 ，如果长时间找不到工作，要承受很大的心理压力；HR压制 ，这里指HR会压制你的薪资，比如面试官会问，什么时间能到岗，你会很急切的回复说，明天...
Jeffrrey
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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:零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。从Excel开始Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。1、Excel公式2、数据透视表3、Excel图表学习一些SQL基础接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。懂点统计学理论很有必要统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据...
fantix
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回答:大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说...
CloudDeveloper
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回答:Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容...
wizChen
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...网络应用。它还是诸如TurboGears和Web2py等流行全栈框架的基础模板引擎。 还有很多其他框架，包括Pyramid、Bottle和Pylons等，但是无论Python开发者使用哪一种框架，他/她都要花精力仔细地研究教程和文档。 为什么使用Python进行网络...
...可以根据业务需求进一步发展自己的职业生涯。 4.对于零基础的初学者有什么推荐的书籍吗？ 没有固定的学习途径，条条大路通罗马。阅读相关书籍是掌握基础知识的良好。 注意不要试图去记忆具体的数学和算法细节，因为当...
...名称而已，公有云存储也一样——只是实现在某人的公有数据中心中。保有这些想法的厂商通常都缺少云存储基础架构技术，或者正在尝试购买时间，因为他们正在追逐其它市场。传统的IT基础架构把数据中心隔离成单独的功能...
作者 | Pranay DaveCDA 数据分析师原创作品，转载需授权 毫无疑问，Kaggle是非常适合学习数据科学的平台。许多数据科学家在Kaggle上投入了大量时间。 但同时，你不应该只依靠Kaggle来学习数据科学技能。 以下就是当中的原因： ...
...Palo Alto）。现在他是旧金山一家时尚创业公司Stitch Fix的数据实验室主管，负责设计帮助顾客挑选衣服的预测算法。他说他很热爱这份评估计算方法的工作。因为相对于以往学术界的经历而言，这份工作提供了更多的知识自由（in...
作者 | Jeremie Harris翻译 | MikaCDA 数据分析师原创作品，转载需授权 首先我要说的是，我是一名博士肄业生。 这个头衔给我带来了所谓的光环，它暗示我在研究生院待过，做过一些学术研究。完成博士学位，意味着你不过是千...
...身的真正撩妹达人！ 那么现实中，你是否有见过真正的数据科学家呢？ 数据科学家，一个大数据时代的新兴称号，被《哈佛商业评论》中被誉为21世纪最性感的职业，2015年，美国白宫首次设立数据科学家的岗位。 他们可能...
...技能的数据工程师上。 第一是能够创建数据科学所需的基础架构，如数据湖和Spark实例。 第二是采用模型，确保模型在操作系统中实现，并跟踪模型的准确性和更新。 一些数据工程师还负责数据操作，确保数据流干净和预处...
...生活更轻松。毕竟，这是基于容器编排的整个前提。它让基础设施变得可支配，在需要时将其旋转，完成后将其丢弃，因此您不必考虑太多。至少，这就是应该起作用的方式。 如你所知，如果你已经建立起一个依赖于持久性...
...的解决方案就是利用类似于开源的Apache Hadoop等技术作为基础支持，创建数据湖(Data Lake)，即创建整个企业的数据管理平台，用于以本机格式存储企业的所有数据。数据湖将通过提供一个单一的数据存储库来消除信息孤岛，整个组...
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...
