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: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:先确认下自己是否对此感兴趣，正感兴趣就考虑学习，不论是自学还是参加学习，都务必要有坚定的信念，当然学习数据分析是需要一定的数学、统计基础，同时需要掌握一点数据分析的工具软件，若有人带你学习或指导你，将会事半功倍，我知道比较牛的数据分析专家是赵强，舒立克商学院数据分析教授，有兴趣可以了解下他，
fuchenxuan
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回答:零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。从Excel开始Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。1、Excel公式2、数据透视表3、Excel图表学习一些SQL基础接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。懂点统计学理论很有必要统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据...
fantix
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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...
...数据的建设也面临着诸多难题。为了帮助企业用户解决大数据分析门槛高、效率低的问题，UCloud USQL数据湖分析应运而生，可轻松完成面向海量数据的数据建模工作。 纵观目前企业大数据建设面临的问题，可大致分为三点：其一...
...发了一场大讨论；此次小珏就以微信为例，和大家聊一聊如何在产品迭代分析中运用三步论。 首先是表现层，在分析前，需要收集足够的资料，视觉和交互上的变化需要自己上手好好体验产品，推荐用电脑虚拟机安装老版本，...
...： 入选Gartner和Forrester报告的AnalyticDB作为阿里巴巴的整套数据分析平台的核心产品之一，承载了将数据探索实时化，在线化的关键任务。 前言 2018年3月13日，Forrester发布了最新的云化数据仓库分析报告（ Now Tech: Cloud Data Warehouse, ...
...模有多大？ 5G技术会率先在哪些领域实现商业化？ 巨头如何布局5G商业版图？ 5G产业链结构及各环节的发展现状如何？ 未来几年5G商业化发展有哪些趋势？ 人工智能 计算机视觉 / 自然语言 / 生物识别 / 机器学习 背景： 人工智...
摘要： 如何帮助优酷迅速融合到阿里研发体系？如何优化优酷的需求分析流程？针对需求信息不明确，开发出来的功能不是产品想要的痛点如何解决？ 点此查看原文：http://click.aliyun.com/m/41381/ 导读：如何帮助优酷迅速融合到...
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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
李文鹏
