回答:先说结论，问题1回答：数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。问题2回答：目前阶段做数据分析使用Python更高效，方便一点。希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助1、数据分析的本质数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。简单概括来说数据分析就是-- 处理数...
ormsf
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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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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: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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...穿一切的战略思维，芯片、硬件、软件、安全、大数据与分析、人工智能，可以说已经全部平台化或正在平台化。而这平台化进程的核心目标就是面向行业应用场景的认知解决方案和云平台，其中认知解决方案主要指包括Watson人...
...力和内外部资源协调能力，执行力强；4.具备一定的市场分析及判断能力；5.有良好的职业道德，具有主动的客户服务与市场开拓意识；6.具有良好的团队合作精神。 2、高级算法工程师 （图像处理/深度学习/OCR方向，上海）*有实...
...定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。主要工作任务：1．分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2...
...断增强，并逐步拓展海外市场。 本白皮书通过梳理和分析国际、国内云计算市场（以公共云服务为主）的发展状况，总结云计算行业及基础设施领域国内外的技术发展特点和趋势，同时分析了我国云计算产业面临的政策环境...
...部无法获取，像开源软件（如：Hadoop)，云集成，安全及分析工具，这些技术非常少但非常重要，是业务分析师和数据科学家在整个云里都会用到。 支持: 对于大数据需要的软硬件及技术，一个组织需要决定谁能对整个可...
云计算行业前景：2021公有云行业发展现状及前景分析！据悉，公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的，公有云的核心属性是共享资源服务。这种云有许...
...基本语法中常用技术点的精讲、集合类与常用的数据结构分析、异常处理与IO操作、多线程与并发编程、虚拟机内存优化技巧等内容，同时教会读者如何通过简历和面试找到好工作。本书既适合在公司中从事Java编程和开发工作的...
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分析师：李晓晓、杜玉 、李坤阳 形式展望 在中国股权投资市场经历了周期性经济低潮后，移动互联网的创业红利逐渐消失。2019年以来，更多金融、医疗、交通、科技等领域的企业选择以更加开放和互惠互利的形式构建自...
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...
leon
zhigoo
