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...
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...
回答:谢谢邀请!JSP是Java Web开发的传统技术之一,虽然弊端比较多,比如业务逻辑与显示逻辑耦合、无法分别部署、开发角色分工不清等问题,但是JSP对于初学者来说还是有一定的学习必要性,有不少遗留项目依然需要采用JSP技术。MySQL数据库是目前使用比较多的数据库之一,尤其在Web开发领域。MySQL数据库简单易学且功能强大,Java程序员往往都对MySQL数据库比较熟悉。虽然通过JSP直接连接My...
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...
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...
在短时间内爆发大量数据,这时数据资源的采集、存储和分析和应用等,都是大数据行业的难点。行为数据、日志数据的处理,往往成为企业数据建设首先面对的瓶颈,这些数据不易保存,实时获取分析难度较大,但是数据...
功能点 爬取数据 所有公司数据,名称简写,城市,行业,职位数量,人数范围,标签,介绍,融资阶段,平均工资 github2016年度最受欢迎编程语言相应年数薪水,城市,学历要求,公司融资阶段,公司行业 大数据行业五大...
...析流程优化的目标设定为: 提供一套轻流程、重标准、数据驱动的需求管理方案,以数据化方式驱动团队改进,提供需求从创建到发布的全流程透明化管理。 二、设计方案和落地实施 优酷主客团队此前已有一套需求分析流程,...
...责人 本文字数:13479字 阅读用时:34分钟 导读:随着数据中台的提出和成功实践,各企业纷纷在大中台,小前台的共识下启动了自己的中台化进程,以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术,极大增强了...
...’t measure.这句出自管理大师W. Edwards Deming的名言诠释了数据为何如此重要。简单地说,通过大数据,管理人员可以从根本上更多地了解自己的业务。 不久前一项分析调查指出84%的香港和中国大陆本调查受访者在组织层次...
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...总结内容 版本总结中应该包含哪些内容? 有那些量化的数据可以分析? 之前收藏了公众号:程序员小濠的另外一篇博客,,针对研发及测试阶段的分析说明已经很到位。 涉及到开发、测试计划偏离度的分析,缺陷类型、优先...
...件测试学习笔记} 1)确认功能 (业务功能、辅助功能、数据约束、易用性需求、编辑约束、参数需求、权限需求、性能约束) 1、业务功能:与用户实际业务直接相关的功能或者细节; 2、辅助功能:辅助完成业务功能的一些功...
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...