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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回答:如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。先...
WalkerXu
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摘要： 创建数据集是报表分析的基础，合理建模可以达到事半功倍的效果哦！ 产品核心流程第二步为创建数据集，进行数据建模，如果说数据是海，那么创建数据集并合理建模就是划船的浆，有了浆才能在数据的海洋里畅游...
...对：EarlGrey出品：PythonTG 翻译组/编程派 这是「如何打造数据科学作品集」系列教程的第一篇。如果觉得不错，可以订阅我们第一时间获取最新更新。这个系列的文章都很长，建议先收藏再找时间详细阅读。如果你觉得译文读起...
...年的时间了，而这篇博客目前的阅读量也将近3000k，这样数据看起来似乎也还算不错，可惜因为我当时没有足够的时间和精力去完整把这篇博客写完，只介绍了机器学习的基础知识，感知机和KNN等知识。 个人认为这篇博客在每个...
...总提交次数超过10000次，各支队伍竞争异常激烈。2.1 训练数据集此次竞赛的训练数据集只能使用官方提供的3个数据集，不允许使用其它额外数据集以及预训练模型，以保证各算法对比的公平公正性。官方提供的3个数据集，分别...
... mLSTM 可以收敛，值得注意的是，他们使用的 Amazon Reviews 数据集包含 40GB 的文本，这在以前通常需要花费数周的时间进行训练。这样的大规模语言模型能作为一种预训练模型迁移大量的语言知识，也就是说如果将其应用到机器翻...
... 一. 引言 本项目基于逻辑回归理论，运用Python语言对数据集messidor_features.arff进行分析，实现对糖尿病视网膜病变的检测。糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病最常见的微血管并发症之一，是慢性进行性糖尿病导致的视网膜微血...
...rkdown单元格 可以通过双击进入编辑模式。 第一步. 导入数据 在这个项目中，你将使用我们提供的波士顿房屋信息数据来训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行评估。我们希望可以通过该模型实现对房屋的价值...
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...
张巨伟
zhigoo
