回答:工具方面，seaborn是matplotlib的扩展和二次封装，个人认为日常数据分析matplotlib完够用了。一般脏数据分析可以分为以下几个步骤：一．数据读取：根据数据源文件的文件类型，可以使用pandas的read_csv、read_table、read_excel、read_sql、read_json、read_html、DataFrame来读取。 二．查看数据信息：主要使用describ...
tomlingtm
|
573人阅读
回答:作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据...
陈江龙
|
922人阅读
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
|
875人阅读
回答:1、您问的这两点问题有点歧义，Python是编程软件，而SQL是数据库软件，任何编程都需要用到编程软件和数据库软件，所以两者都要学；2、主流的编程软件有以下几种，最知名的是Java，其次还有Python，还有开源的PHP，还有微软的.net，你说的Python一般用于人工智能，功能最强大的还是Java，基本上可以通吃各种平台，强烈建议是先学Java，学会了Java，其他的也都很容易学了，不过Jav...
lscho
|
780人阅读
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
|
1281人阅读
...将数据分析分为三个层次，从低到高，由浅入深，分别是统计分析，基本分析，数据挖掘。一般情况下，企业有80%的工作都只需要掌握统计分析方法就可以了，剩下20%的工作需要更深入的分析及挖掘。当然，更深层次的业务规律...
...门的爬虫团队。数据分析只是将数据从数据库取出然后做数据处理和分析。不过，爬虫作为一项技能是可以在一定程度上加分的，起码在博主的面试经历中是这样的。博主之前分享过一系列爬虫技术的文章，感兴趣的朋友也可以...
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
