回答:首先如果真的DNA上运行SQL，生命科学直接引起数据的大革命了。1，什么是SQL？SQL全称是Structured Query Language，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存储和查询语言，而SQL在DNA运行，就是把数据存储在DNA上，用的时候拿出来，从而实现把DNA当硬盘一样用。2，实现的依据:每个细胞23对染色体，2万多个基因，31亿个碱基对，由于结构和硬盘不同，能够储存足够多信息，...
wall2flower
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回答:作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，计算机科学与技术专业（计科）是比较传统的计算机专业，该专业具有三个特点，其一是比较注重基础学科知识，尤其比较注重数学方面的知识学习，会开设较多的数学类课程；其二是比较注重计算机基础知识，会构建一个相对比较全面的知识结构，整体偏向于技术方案的学习；其三是后期的实践方向比较丰富，既有软件方向也有硬件方向，这与高校的资源整合情况有比较密切的关系...
Clect
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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:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。大数据...
hzx
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回答:数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几...
邹强
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...hon编程语言拥有诸多用于网络应用开发、图形用户界面、数据分析、数据可视化等工作的框架和特性。Python可能不是网络应用开发的理想选择，但是正被很多机构广泛用于评估大型数据集（dataset）、数据可视化、进行数据分析...
... CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 你想成为一名数据科学家？很棒，说明你是很有上进心的人，而且对数据科学充满热情，并希望通过解决复杂的问题为公司带来价值。但是你在数据科学方面毫无经验，也不知道如何开始。...
...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： 1.数据科学不仅仅是预测 Kaggle主要针...
...创业，你也可能成为下一个Elon！ 那么如果想入行数据科学，学历重要吗？一定需要博士学历或研究生学历吗？在本文中我将分享我的看法。 我在数据科学导师制创业公司工作。在工作中，我已经面试过数千位有抱负的数据科...
...a munging），清洗数据并填补空缺，使数据集适宜于简单的数据分析。有些数据科学家的角色是数据应用顾问，由其他同事制作新的模型和方法。大公司如LinkedIn，谷歌和Facebook，它们拥有庞大的用户库和数据集，倾向于采用最精...
...014年加入百度，先后带团队建设为百度地图6大Place场景做数据分析，后专注于百度外卖大数据生态从0开始孵化并最终完善。自主研发涉及到数据采集3大平台、开放式ETL4件套、OLAP分析平台、Adhoc、大数据分布式调度、数据集市、...
作者：William VorhiesCDA数据分析研究院原创作品, 转载需授权 2018年刚刚结束，在2019年到来之际，让我们一起展望在今年数据科学、机器学习和人工智能领域会有怎样的发展趋势。 首先让我们快速回顾一下，去年我们曾做出...
...编者所加，有删减。欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
背景 近年来，人工智能与数据科学领域发展迅速，传统项目在演化中也越来越复杂了，如何管理大量的机器学习项目成为一个难题。 在真正的机器学习项目中，我们需要在模型之外花费大量的时间。比如： 跟踪实验效果 机...
背景 近年来，人工智能与数据科学领域发展迅速，传统项目在演化中也越来越复杂了，如何管理大量的机器学习项目成为一个难题。 在真正的机器学习项目中，我们需要在模型之外花费大量的时间。比如： 跟踪实验效果 机...
...造成资源的流失。 这个由数据科学家、数据工程师以及数据分析师组成的群体，正日益嵌入到不同的业务部门里。因此，对于平台来说需求已经很明显了，那就是要让一切都能协作到一起来，因为大数据的成功正是建立在设立...
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...
zhigoo
