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:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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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:如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。先...
WalkerXu
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... 哪些企业级能力对您来说很重要？查询引擎和存储引擎如何满足这些需求？ 查询引擎的功能 工作负载的类型决定查询引擎需要哪些能力。本报告论述的是支持混合HTAP工作负载，以下为相关考虑事项： 数据结构 – 键支持、聚...
...了数据孤岛；其三，伴随着数据量逐渐扩大，分散的数据如何联动，挖掘更大的价值成为诸多公司探索重点；而数据分析、数据资产管理、数据安全也面临越来越严峻的挑战。企业用户在云端搭建大数据平台时，往往会被大数据...
...变化的业务模型做分析探索，对业务发展方向进行决策。如何以极低的成本和毫秒级的响应时延支持数据探索，释放海量数据的商业价值，就是这些年来AnalyticDB产品不断演进的方向。 PB级数据分析，毫秒级响应 AnalyticDB数据库构...
...数据中心庞大、复杂的运维问题，以及设备老化问题；但如何采纳云计算仍有没有成熟做法，是否应该公有云+私有云一体，即混合云的方式？2.云计算对大型企业的挑战与机会，主要原因是传统企业决策者、管理者对于新技...
...从下图你可以很清晰的看到用户的 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。 先简单介绍一下下图涉及的一些组件的基本作用帮助大家理解这幅图，在 1.2 节中会详细介绍到这些组件的作用。 连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL ...
...面我们从故障诊断的场景出发，来看百度智能监控平台是如何充分利用数据可视化武器来解决实际业务问题的。故障定位可视化思路在标准的故障处理流程中，故障定位一般可分为两个阶段：故障止损前：期望可以快速获得可用...
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
keithyau
