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...
回答:谢邀。其实简单来说,进程无非就是处于运行期的程序及其相关资源的总和。这里读者应该注意相关资源一词,Linux 在内核中是如何记录进程的资源的呢?Linux内核如何记录进程的资源?首先应该明白,Linux 内核大都是采用C语言编写的,因此要弄清楚内核如何记录进程资源,只需要查看相关的C语言代码就可以了。事实上,Linux 内核是使用 task_struct 结构体描述进程的资源的,它的C语言部分代码...
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:关于云计算的分类,我谈谈自己的看法,如果有理解不对的地方,请大家留言指正。云计算的分类IaaS:基础设施服务,就是一台空的服务器。比如,一个毛坯房,里面啥都没有,这就是IaaS。PaaS:平台即服务,服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如,你买了一个精装房,水电都接好了,但是没家具,这就是PaaS。SaaS:软件即服务,服务器上把基础的软件安装好了,也部署好了项目,你直接调用项目的接口就可以得到自...
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...
...技术包括了数据采集,数据存取,基础架构,数据处理,统计分析,数据挖掘,模型预测,结果呈现等八个方面。而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力,比如说数据采集之后的数据存储,现在很多非核心敏感数据都可以...
...概念落地到实践需要具备三个必要条件,即算法、算力和数据。其中算法和算力,随着机器学习算法理论和工程技术体系的成熟,已经得到很好的攻克,关键点在于数据和应用场景。有过算法经验的人应该都知道,算法效果的上...
...可以准备完毕。在赵志成看来,今天,也许还只是建立数据中心,但未来,针对广电应用适配业务,将资源迅速匹配给业务, 并针对业务匹配模式做定制化交互功能,迅速实现广电业务对基础平台资源弹性敏捷的部署需求,...
大数据时代为数据存储带来压力,越来越多的组织需要在云计算的技术基础上搭建起能够存储大量结构化和非结构化数据的存储平台。云存储应云而生。 所谓云存储,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等...
随着云计算、大数据分析等先进技术的迅速发展,企业和过程自动化工厂具有了更大的能力来解决各种挑战,很多企业正在利用互联网服务模式迅速发展业务。云计算利用虚拟化和固定的计算机资源为客户提供解决方案,以最少...
...有些技术没有意义,不知道有什么用。今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义,分析一下大数据分析是否鸡肋,在数据科学技术体系中,最高价值技术到底是什么,以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时...
...的高速发展,为无处不在的连接提供可能;云计算技术为数据的共享、整合、挖掘和分析提供可能;统一通信与协作为跨部门的相互协同提供技术支撑,提高城市管理和应急的效率。智慧城市由此而来。 在新型智慧城市服务...
...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...
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...