回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
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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: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...
txgcwm
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回答:云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。1、云计算①、云计算概念通俗讲解IT界只要讲云计算，就会用喝水的故事来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自...
longmon
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...础性的了解和认识。 在这里我们主要解决以下3个问题: 什么是数据挖掘? 数据挖掘主要的方向或工作有哪些? 数据挖掘是怎样操作的? 上述的3个问题,分别对应着数据挖掘的定义、基本任务及建模的过程。 下面我们分别来进行...
...目前算法和数据挖掘工程师招聘难的现状。但具体原因是什么呢？在与几位大数据公司的技术 Leader 沟通后，我抽象总结出了这两点：人工智能起步晚，底蕴薄，很难有行业资深人才对人才招聘难的苦水，大多集中在「很难有资...
...及csrf漏洞把 在挖掘一网站的漏洞时候,我们脑海里要知道什么漏洞在什么场景下容易出现,那些漏洞出现的比较频繁,我脑海里的web安全漏洞有三种类型吧: 编码型漏洞 业务逻辑漏洞 运行环境漏洞 笔者之前给别人做代码审计有一...
摘要： 什么是数据挖掘？什么是机器学习？又如何进行Python数据预处理？本文将带领大家一同了解数据挖掘和机器学习技术，通过淘宝商品案例进行数据预处理实战，通过鸢尾花案例介绍各种分类算法。 课程主讲简介：韦玮...
摘要： 什么是数据挖掘？什么是机器学习？又如何进行Python数据预处理？本文将带领大家一同了解数据挖掘和机器学习技术，通过淘宝商品案例进行数据预处理实战，通过鸢尾花案例介绍各种分类算法。 课程主讲简介：韦玮...
...变化的数据状态，这些都是行为数据。 行为数据能用做什么？ 行为数据能做什么？有一个简单的例子 —— 分析访客行为的路径，我们拿一个网站的数据进行分析，针对网站的访客，我们可以通过分析其访问前期、中期、后期...
...词其实是一头雾水，我尝试用我自己的语言解释，如果有什么需要完善的地方，欢迎提出。 比如说，有一个模型能够能够根据一个人的社交动态，推断出他是喜欢苹果还是香蕉，那么，我现在想知道某个社交平台上市喜欢苹果...
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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