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数据科学和数据分析

UCloudStor 统一存储

...统一存储层,为应用提供块、对象及文件存储服务,打破数据调度壁垒;同时提供多种应用接口,适用于虚拟化、云计算、大数据、物联网及企业应用等使用场景。纯软件定义存储系统,采用领先的全分布式架构,无单点故障,...

数据科学和数据分析问答精选

科学家成功在DNA上运行SQL,生命科学会带来新的数据革命吗?

回答:首先如果真的DNA上运行SQL,生命科学直接引起数据的大革命了。1,什么是SQL?SQL全称是Structured Query Language,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存储和查询语言,而SQL在DNA运行,就是把数据存储在DNA上,用的时候拿出来,从而实现把DNA当硬盘一样用。2,实现的依据:每个细胞23对染色体,2万多个基因,31亿个碱基对,由于结构和硬盘不同,能够储存足够多信息,...

wall2flower | 476人阅读

想成为腾讯的数据分析或数据挖掘师,需要积累哪些技能?

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

PLSQL如何实现oracle数据库间表结构和数据对比和同步?

回答:PLSQL Developer Tools菜单下有Compare User Objects和。Compare Table Data功能。选中表之后,点击target session...会弹出一个对比的目标数据库登录窗口,登录之后点击compare就可以对比了。如果需要数据同步点击Apply SQL in Target Session执行

zhangke3016 | 1255人阅读

数据库审计和数据库防火墙的区别?

回答:数据库防火墙有数据库审计这两款产品在根本区别在于两者防护原理有区别,数据库审计旁路监测访问数据库行为并做记录,发现高危风险进行告警,但不做实质上的防御,偏向事后的追溯。而数据库防火墙则可以直接串联部署,对应用与数据库之间的访问进行阻断拦截等操作 ,拦截阻断安全威胁,起到事中防护的作用,旁路部署的话则起到的也是审计的效果;数据库防火墙是串联模式部署在应用系统与数据库之间,所有SQL语句必须经过数据库...

张利勇 | 1387人阅读

大数据的现状和发展如何?现在学习大数据还有出路吗?

回答:这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。首先,从技术体系结构上来看,当前的大数据技术已经趋于成熟了,在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面,已经形成了一整套技术框架,相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台,不同平台也都有自身的技术特点,总的来说,当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...

alexnevsky | 1082人阅读

大数据和Hadoop什么关系?为什么大数据要学习Hadoop?

问题描述:该问题暂无描述

dmlllll | 925人阅读

数据科学和数据分析精品文章

  • 学习Python:做数据科学还是网站开发?

    ...hon编程语言拥有诸多用于网络应用开发、图形用户界面、数据分析、数据可视化等工作的框架和特性。Python可能不是网络应用开发的理想选择,但是正被很多机构广泛用于评估大型数据集(dataset)、数据可视化、进行数据分析...

    neu 评论0 收藏0
  • 从入门到求职,成为数据科学家的终极指南

    作者 | Admond Lee翻译 | Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 你想成为一名数据科学家?很棒,说明你是很有上进心的人,而且对数据科学充满热情,并希望通过解决复杂的问题为公司带来价值。但是你在数据科学...

    yanwei 评论0 收藏0
  • 为什么Kaggle不会让你成为一名出色的数据科学家?

    作者 | Pranay DaveCDA 数据分析师原创作品,转载需授权 毫无疑问,Kaggle是非常适合学习数据科学的平台。许多数据科学家在Kaggle上投入了大量时间。 但同时,你不应该只依靠Kaggle来学习数据科学技能。 以下就是当中的原因: ...

    evin2016 评论0 收藏0
  • 深度 : 数据科学,来自业界的诱惑(译)

    ...a munging),清洗数据并填补空缺,使数据集适宜于简单的数据分析。有些数据科学家的角色是数据应用顾问,由其他同事制作新的模型和方法。大公司如LinkedIn,谷歌和Facebook,它们拥有庞大的用户库和数据集,倾向于采用最精...

    Acceml 评论0 收藏0
  • 展望2019 | 数据科学、机器学习人工智能领域的五大预测

    作者:William VorhiesCDA数据分析研究院原创作品, 转载需授权​ 2018年刚刚结束,在2019年到来之际,让我们一起展望在今年数据科学、机器学习和人工智能领域会有怎样的发展趋势。 首先让我们快速回顾一下,去年我们曾做出...

    whlong 评论0 收藏0
  • 如何成为数据科学家?数据科学业界大牛们倾囊相授

    ...014年加入百度,先后带团队建设为百度地图6大Place场景做数据分析,后专注于百度外卖大数据生态从0开始孵化并最终完善。自主研发涉及到数据采集3大平台、开放式ETL4件套、OLAP分析平台、Adhoc、大数据分布式调度、数据集市、...

    CollinPeng 评论0 收藏0
  • 入行数据科学一定要有研究生学历吗?

    作者 | Jeremie Harris翻译 | MikaCDA 数据分析师原创作品,转载需授权 首先我要说的是,我是一名博士肄业生。 这个头衔给我带来了所谓的光环,它暗示我在研究生院待过,做过一些学术研究。完成博士学位,意味着你不过是千...

    DrizzleX 评论0 收藏0
  • 数据科学新发展展望:不得不知的四大趋势

    ...造成资源的流失。 这个由数据科学家、数据工程师以及数据分析师组成的群体,正日益嵌入到不同的业务部门里。因此,对于平台来说需求已经很明显了,那就是要让一切都能协作到一起来,因为大数据的成功正是建立在设立...

    Fundebug 评论0 收藏0
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    alexnevsky 评论0 收藏0
  • 一份关于人工智能、机器学习数据的报告

    ...的工作在哪里 统计数据显示,印度目前有超过50,000个与数据分析相关的职位空缺。这清楚地表明,我们并没有真正掌握这些可用机会的合适技能。目前与世界相比,印度提供了12%的就业机会,,然而,由于世界上缺乏这类技能的人...

    Carbs 评论0 收藏0

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