回答:其实两者皆可,如果考虑到跨平台、可移植以及灵活性,建议还是Python,第一个回答详细介绍了Matlab GUI,这里我重点介绍一下Python GUI,感兴趣的朋友可以尝试一下:简单轻便tkinter这是Python自带的一个标准GUI开发库,完美支持3大操作平台,基于Tk接口,简便灵活,非常易于操作,基本组件和容器可以完全满足日常开发,如果你只是开发一个简单的桌面程序(类似于速算小程序),只关...
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...
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...
回答:零基础数据分析对于这个问题,我将拆分为三个方面,行业前景、必备技能以及工作求职。首先,就行业而言,数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一,在互联网下半场,各大企业都进行数字化转型,对数字分析人才的需求也越来越旺,数字分析岗位一般月薪都在10k以上,一线城市在20k-40k左右,其前景还是不可估量的。其次,对于必备技能来说,一般是需要掌握Excel、SPSS,主流SQL语言,能够使用python、R...
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...
...是Python确实是未来。 Python与R语言的对比 Python与R语言在数据分析领域的对比,DataCamp上有一篇引用率非常高的文章,数据分析选择R还是Python,不过这篇文章是2015年写的,我们先大致总结一下文章内容: R主要用于学术与研究,...
...短模型开发时间。」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
...,交叉熵作为惩罚。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
...这篇文章的主要目的,主要是给大家介绍关于Python numpy和matlab区别的介绍,具体区别,下文给大家详细的解答。 numpy和matlab的几点差异...
... COI实验室技能:MATLAB控制PCO相机 利用程序控制相机采集图片可以实现采集任务的自动化,极大地提高实验效率。本文将系统性地介绍如何掌握这一技能。从环境配置 -> GUI界面使用 -> ...
...公司开发的,它是一款出品的商业数学软件,它常常用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB是matrix&laboratory两个词的...
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...
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