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...
回答:优秀的数据分析师并不能速成,但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》,没错,七周。第一周:Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜,可以略过这一周。但很多人并不会vlookup,所以有必要讲下。了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。excel的各类函数很多,完全不...
回答:一、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的,此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。二、SPSS统计软件 它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要是掌握一定的 Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以...
回答:最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引,当插入重复数据时,抛出错误,程序终止,但这会给后续处理带来麻烦,因此需要对插入语句做特殊处理,尽量避开或忽略异常,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:这里为了方便演示,我新建了一个user测试表,主要有id,username,sex,address这4个字段,其中主键为id(自增),同时对username字段设置了唯一索引:01insert ig...
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...
回答:作为一名刚转行不久成为一名数据分析师且最近在一家相对可以的互联网公司的数据分析师来说,我觉得数据分析师学习流程有3个大的方面:1 数据分析工具的学习 2 数据思维的学习 3 数据分析的面试,接下来我就从这3个方向做出回答。 数据分析工具的学习:python:如果你想做的师数据挖掘工程师,那python 得学好,如果只是像我一样仅仅是成为商业数据分析师,那学习最基础的掌握,numpy,pandas...
数据分析和数据挖掘,是大数据应用的核心技术,也是大数据应用的关键所在。数据分析重要,但是,很多时候却不知道该如何去做,面对大量的数据,却无从下手。概括起来,经常面临的困难有:分析目的不明确分析方法...
1. 简介 本篇文章是Spring IOC 容器源码分析系列文章的最后一篇文章,本篇文章所分析的对象是 initializeBean 方法,该方法用于对已完成属性填充的 bean 做最后的初始化工作。相较于之前几篇文章所分析的源码,initializeBean ...
机器学习可以说是高级分析的典型代表。机器学习领域汇集了众多技术,这些技术用于让计算机基于大量数据来学习数据的倾向并作出某些判断。机器学习的算法可以根据输入的数据类型...
摘要 在做数据分析的过程中,经常会想数据分析到底是什么?为什么要做数据数据分析?数据分析到底该怎么做?等这些问题。对于这些问题,一开始也只是有个很笼统的认识。 最近这两天,读了一下早就被很多人推荐的《...
摘要 在做数据分析的过程中,经常会想数据分析到底是什么?为什么要做数据数据分析?数据分析到底该怎么做?等这些问题。对于这些问题,一开始也只是有个很笼统的认识。 最近这两天,读了一下早就被很多人推荐的《...
1. 简介 在上一篇文章中,我比较详细的分析了获取 bean 的方法,也就是getBean(String)的实现逻辑。对于已实例化好的单例 bean,getBean(String) 方法并不会再一次去创建,而是从缓存中获取。如果某个 bean 还未实例化,这个时候就...
...致介绍 1、鉴于一些朋友的提问并提议讲解下eureka的源码分析,由此应运而产生的本章节的内容; 2、所以我站在自我的理解角度试着整理了这篇Eureka源码的分析,希望对大家有所帮助; 3、由于篇幅太长不能在一篇里面发布出来...
作者:xiaoyu 微信公众号:Python数据科学 知乎:python数据分析师 上一篇主要分享了博主亲身转行数据分析的经历: 【从零学起到成功转行数据分析,我是怎么做的?】 本篇继上一篇将分享转行数据分析的一些经验和学习方...
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...