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:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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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: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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...，查询引擎面临的挑战的细节，这些细节也可以作为访问数据库引擎、查询引擎和存储引擎组合以及满足事务、运营、分析或混合工作负载需求的指南。以下评估选项实际上也是面临的挑战： 为了满足您的工作负载需求，查询...
当前，大数据的价值已无需赘述，作为衡量一个公司核心能力的最底层标准，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...
...： 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, ...
看起来很美很热闹的云计算大数据，在具体落地时却不得不面对一系列这样的现实问题。正如中国电子学会副秘书长林润华所言：产业界确实认为这是大的发展方向，也是非常好的转型机会，但是用户还抱着非常审慎的态度...
...方案去执行。 执行器: 执行语句，然后从存储引擎返回数据。 简单来说 MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层： Server 层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比...
...数十万的服务，每个服务时时刻刻都在产生着海量的监控数据，形成的监控项规模总数已达数十亿。面对如此海量的数据，在日常运维（如故障诊断、成本分析、性能优化等场景）过程中，传统的统计图表难以有效直观地展示如...
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...
zhigoo
keithyau
