回答:這個問題思考了很久,作為過來人談一談,建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點:數據挖掘目前在中國的尚未流行開,猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科,并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習(相比技術人員學習業務來的更高效)數據挖掘適用于傳統的BI(報表、OLA...
回答:其實根本就沒有什么數據分析師,或者說,人人都是數據分析師。懂我這個意思嗎?我的文章里,也寫過很多數據行業的知識,你可以去看看,其實有時候想想,你就不一定非得從事這樣的行業了。就拿數據挖掘來說吧,據我所知,廠商今年都混的不怎么樣,為什么?客戶需求很少,而且都是定制化的,整個項目的周期很長。還有就是一個企業里,互聯網公司可能還好一點,數據分析師根本不需要那么多,你看看ucloud的數據分析報錄比,20...
回答:最常見的方式就是為字段設置主鍵或唯一索引,當插入重復數據時,拋出錯誤,程序終止,但這會給后續處理帶來麻煩,因此需要對插入語句做特殊處理,盡量避開或忽略異常,下面我簡單介紹一下,感興趣的朋友可以嘗試一下:這里為了方便演示,我新建了一個user測試表,主要有id,username,sex,address這4個字段,其中主鍵為id(自增),同時對username字段設置了唯一索引:01insert ig...
回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟,不再是以概念貫穿的模式,大數據越來越多的被使用,伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代,以數據為核心,用數據進行決策,基于數據驅動企業的創新與發展,相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間,對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源:對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀,在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換,...
回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向,除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外,還有大數據平臺架構與研發,除了以上四個大的工作方向之外,還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓,這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺,這部分工作的難度較高,從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
回答:近幾年,大數據的概念逐漸深入人心,大數據的趨勢越來越火爆。但是,大數據到底是個啥?怎么樣才能玩好大數據呢?大數據的基本含義就是海量數據,麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。數字經濟的要素之一就是大數據資源,現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的...
...,恨不得能早日踏入這個行業。 那么,今天我們來對數據挖掘進行一些基礎性的了解和認識。 在這里我們主要解決以下3個問題: 什么是數據挖掘? 數據挖掘主要的方向或工作有哪些? 數據挖掘是怎樣操作的? 上述的3個問題,分別對...
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...radata的通信行業解決方案資深總監姜欣也分享了其公司在數據分析層面引入云的建議,其中IDA方法論頗有代表性和實用性。構建分析云IDA的方法論,即通過對信息的整合I、探索D,轉化為行動A。其實運營商目前所做的很多工...
...典代表是NoSQL數據庫。 也就是說,機器學習僅僅是大數據分析中的一種而已。盡管機器學習的一些結果具有很大的魔力,在某種場合下是大數據價值最好的說明。但這并不代表機器學習是大數據下的唯一的分析方法。 ...
...面也有京東、當當、天貓的購買鏈接! 本書適用 本書以數據分析領域最熱的Python語言為主要線索,介紹數據分析庫Numpy、Pandas與機器學習庫Scikit-Learn,使用了可視化環境Orange3來理解算法的一些細節。 對于機器學習,既有常用算...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...