回答:这些都是工具，6K估计是给你开的你所会的这些工具的价格，至于你值多少钱或者将来你在这个岗位上能值多少钱，这首先要看是否人岗匹配，岗位的设定和你会的东西是不是绝大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用这些工具能产生多少有价值的增量信息，这个才是关键。首先，要知道业务数据分析的核心价值是什么？业务分析要熟悉行业特点，了解公司业务及流程，有针对性的抓住运营管理的痛点和关键点，才能有自己独到的见解和分析视角，...
RobinQu
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回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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回答:对于编程，没有最好的语言，只有最合适的语言。下面谈谈常见的PC桌面端开发语言。C/C++系列C++系列最大的优点就是效率高，不过缺点也是很麻烦的，上手难度大。下面介绍介绍两种有官方背书的，开发过程中经常用到的C++界面库，至于Duilib、BCG等第三方开源库这里不再介绍。1、QtC++开发界面首选开源库。在C++领域，有GUI的地方都有Qt，有嵌入式的地方一般也有它，金融、工业、电力、视频监控等...
shleyZ
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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:数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几...
邹强
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...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、...
简介：试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。 思路 大致思路 起始 数据来源 ...
...一个格局，很多时候做OLTP，要用行式数据库，做大量的数据分析时要用列式数据库，因为它可以带来十倍、百倍的速度提高。那么对大数据实时的处理，我们要用做数据流的分析数据库、内存数据库；在手机上或者说一些移动...
.../sps.163.com/func/?func=downloadapp&modelid=+modelid+&spst=+spst+&spsf&spss= + channel,, sps ) if (config) { android_url = config.android } if (config && config...
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...还具有易于学习、编辑周期短、具有各种框架等优点，在数据分析、机器学习、Web 开发、测试等多个领域都有出色发挥，尤其近年来数据挖掘和 AI 等领域蓬勃发展，更是极大带动提高了 Python 的市场占比。 Paul Jansen 对本月 Python...
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
