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...
...关性 可靠性 有效性 通过对数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,还可以使我们想要寻找的规律性更加凸显出来。 而在数据取样的过程中,一定要严格把控质量。在任何时候都不能忽视数据的质量,即使是从1个数...
背景由于不同业务的数据存储和应用需求不同,企业通常会将不同业务产生的数据分别存储在独立的数据库中。随着业务架构的不断调整,以及受开发过程的影响,原先分开存储的数据库逐渐暴露出一些问题:1、数据分散在不...
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...多的计算资源、内存和存储来满足日益增长的数据需求. 数据处理 传统系统中的算法旨在处理结构化数据,比如字符串和整数.它们也受到数据大小的限制.因此传统系统无法应对非结构化数据和大量此类数据的处理,以及需要执行...
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...