回答:謝謝邀請!數據分析師通常分成兩種,一種是應用級數據分析師,另一種是研發級數據分析師,區別就在于是否具備算法設計及實現的能力。應用級數據分析師通常需要掌握各種數據分析工具,把業務模型映射到數據分析工具上,從而得到數據分析的結果。數據分析工具比較多,比如Excel就是一個傳統的數據分析工具,另外還有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握這些工具的使用需要具備一定的數學基礎和統計學基礎。通常...
回答:作為一個數據分析師來回答一下:我做這行兩年多了,剛開始的時候用的多是MySQL數據庫,當然,Oracle數據庫也會用到,尤其是在金融行業或者國企都用Oracle,一般的公司使用MySQL數據庫,可能是因為MySQL數據庫免費吧。另外,在一家互聯網公司,我遇到了mongodb,目前一些新興的互聯網公司使用nosql的也比較多,這個當時是現學現賣的。作為一個數據分析師,可能對數據庫的使用一般是存取數據...
回答:一名合格的數據分析師應該掌握網頁爬蟲:Python或R數據存儲:Excel或者Tableau、MangoDB等數據清洗:數據缺失處理等數據分析:線性回歸等數據可視化:Python或R的可視化包進階級數據分析師:統計知識運籌學知識機器學習知識掌握以上三個技能點便可稱之為數據科學家至于面試要準備些啥?Simply按照上面技能點一一準備但是今天要說的是一項奇淫技巧那就是--寫一篇數據分析的推文在這篇推文...
回答:如何快速成為數據分析師?不建議急于求成,所謂快速僅僅是入門而已,想要真正成為數據分析師恐怕需要到實際工作中去歷練。下面給出一些建議。數據分析師需要的技能大致有這些:Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。建議從Excel開始,因為Excel是使用最多,也是最強大的數據分析工具,入門簡單,因為大部分人都接觸過Excel。ExcelExcel分為四塊:公式+技巧+數據透視表+圖表。先...
回答:數據分析通常有兩種出路:對算法做深入的研究然后去做數據挖掘、對業務有比較深刻的理解然后轉去做業務。除此之外,無其他出路。而說實話,我不看好數據分析本身這個崗位。為什么不看好?首先我們對數據分析的工作做個拆解。大部分的數據分析有50%的時間在取數,還有40%的時間在跟產品經理溝通:做AB實驗以及做做效果回歸,最后還有10%的時間在做探索性分析。現在在擔任數據分析崗的,可以跳出來說一說是不是。可是上面...
...擴展性,支持超大規模集群的精細管理,支持有狀態的大數據分析,支持復雜的網絡場景,兼容性更好; ● 與Apache的Mesos相比,它年輕朝氣蓬勃,具有強大的生命力,功能完善,簡便易用上手快,17K+的點贊(社區star)就是證...
...用的AWS公共云戰略正在幫助我們的IT團隊擺脫構建和運營數據中心的業務,并將我們的資源重新集中在技術創新上,這將是通用電氣歷史上規模最大、最重要的轉型。在采用AWS公共云之前的幾年,通用電氣公司當時計劃構建自...
...務器是否支持當前外貿網站開發的程序語言和環境配置、數據庫類型版本以及偽靜態支持等。不要小看外貿網站服務器,這也是外貿網站設計中非常重要的一個環節,如果服務器選擇了有問題,那么將在未來一段時間的推廣過程...
...來的損失。 這就是為什么公司依靠MongoDB作為其核心企業數據平臺標準之一,為運行ebay.com的多個面向客戶的應用程序提供支持。 在今年的MongoDB全球大會上,eBay的首席NoSQL DBA 曲峰 提供了彈性應用程序的實用設計模式 --- 他的團...
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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...