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
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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
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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:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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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
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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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...前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法，在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别？聚类方法应在怎样的场景下使用？如何使用关联分析算法解决个性化推荐问题？本...
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...能。 但接口测试和 UI 测试无法覆盖所有测试需求，比如算法。算法作为机器学习和人工智能的基础，其有效性至关重要，特别是在集团智能化运维的大潮下，各种算法层出不穷，寻找有效的方法对算法的优劣进行评测就成了测...
...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，企业家，资深IT领域专家/讲师/作家，畅销书《精通Python网络爬虫》作者，阿里云社区技术专家。 以下内容根据主讲嘉宾视频分享以及PPT整理...
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