回答:其实根本就没有什么数据分析师，或者说，人人都是数据分析师。懂我这个意思吗？我的文章里，也写过很多数据行业的知识，你可以去看看，其实有时候想想，你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧，据我所知，厂商今年都混的不怎么样，为什么？客户需求很少，而且都是定制化的，整个项目的周期很长。还有就是一个企业里，互联网公司可能还好一点，数据分析师根本不需要那么多，你看看ucloud的数据分析报录比，20...
bingchen
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回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
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回答:数据库审计是对数据库访问行为进行监管的系统，一般采用旁路部署的方式，通过镜像或探针的方式采集所有数据库的访问流量，并基于SQL语法、语义的解析技术，记录下数据库的所有访问和操作行为，例如访问数据的用户（IP、账号、时间），操作（增、删、改、查）、对象（表、字段）等。数据库审计系统的主要价值有两点，一是：在发生数据库安全事件（例如数据篡改、泄露）后为事件的追责定责提供依据；二是，针对数据库操作的风险...
songjz
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回答:windows、Linux在企业中都有各自的价值和优势。目前的情况是分别windows在桌面操作系统和linux在服务器操作系统方面，二者各霸一方。但是windows和linux可以在企业实际应用中发挥各自特长，实现优势互补。随着windows和Linux两大阵营的发展，两者的边界正在模糊化，二者正在互相渗透。一、 windows的价值和优势。1、计算机诞生以来的一百多年的时间里，一直是一种神秘而...
sewerganger
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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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...于这些数据背后所隐藏的价值，运营商并没有进行很好的挖掘。王思伟指出其实很多人都可以想象这些数据怎么去发挥价值：一、复合关联，即把分散在网络中各个环节的数据汇聚拼接处用户真正的全貌；二、泛在挖掘，把握单...
...的都江堰，变数据为可用的资源和能量。不过，如何挖掘数据的价值，这条数字化转型之路充满了阻力与坎坷。企业首要解决的就是IT基础设施问题，一个开放、融合、智能的基础设施平台为企业构筑数据都江堰提供了...
...夏天不免面露难色起来。而在此之前，谈论起算法和数据挖掘等具体业务时，他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天，自去年 10 月以来，不止一位技术 Leader 曾向我吐过「招聘算法工程师难」的苦水。尽管「算法」背后代表的...
...,恨不得能早日踏入这个行业。 那么,今天我们来对数据挖掘进行一些基础性的了解和认识。 在这里我们主要解决以下3个问题: 什么是数据挖掘? 数据挖掘主要的方向或工作有哪些? 数据挖掘是怎样操作的? 上述的3个问题,分别对...
...查询过程中对实时聚合的一个分析，也是大家在进行数据挖掘分析中共同面临的一个问题，就是针对海量数据。 首先，针对这些数据，需要快速的检索出所需要的数据的行号。其次，在获取数据所在位置之后，如何快速地把数...
...。而随着万物互联时代的加速到来，云的价值还有待继续挖掘，网宿通过构建内容计算网络，将在万物互联的世界中掌握发展先机。 国内云计算隐现新战场行业云渐成主流 AWS主导的公有云模式，验证了规模经济强有力的...
...，数据已同其他要素成为基础的战略性资源。数据价值的挖掘与利用，离不开大量数据的汇集、流动与共享。通过数据安全流动和算法模型创新，基于数据的决策和应用，将助力城市大脑、智慧交通、智慧医疗、金融风控等复杂...
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...
李涛
