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...
回答:大数据的入门学习有多条学习路线,可以根据自身的知识结构进行选择,并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始,然后是Java、Hadoop、Spark等,学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说,学习数据分析的工具如何使用,远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化,只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事,所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
回答:谢谢邀请!大数据是我的主要研究方向之一,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向,比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向,而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向,不同的学习方向需要制定不同的学习计划。虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容,但是对于零基础的学习者来说,以下三方面基础知识是都需要学习的:第一:编程语言。不论是选...
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...
...合并,手动整理了这个知识树。大家可以按照知识点依次学习,如果理解了一个知识点,就没必要看其余文章,直接跳到下一个就行了。 统计机器学习 基础知识 AILearning 第1章_基础知识 CS229 中文笔记 一、引言 CS229 中文笔记 三...
...pandas,numpy,scikit-learn等的存在,非常适合于数据分析与数据挖掘,也是很多人的不二选择。 关于这Python和R,博主认为二者皆可,选择自己顺手和喜欢的。由于博主自己是Python爱好者,也因为它的简单易用,因此强烈推荐使用Py...
...据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 数据挖掘 数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何,例如从数据中挖出金子...
...料:《机器学习》、《机器学习公式推导版》、cs229 05 数据挖掘 课程设计:范晶晶、李碧涵、 组队学习说明:应用机器学习算法,完整地走完一个数据挖掘项目流程 任务路线:数据分析→特征工程→模型构建→模型评估→模...
... 只有光头才能变强 没错,这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者,人工智能肯定是听过的。作为一个开发面试者,肯定也会见过机器学习这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。 可能还会听过或者见过...
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...