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回答:大數據需要開發功底，比如python語言，通過編程需要抓取數據。當然會前端需要比如Html，javascript，將抓取的數據整合后通過前端去展示。所以個人覺得學習一門開發語言是必須的。
Moxmi
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回答:基礎的小伙伴應該該怎么自學數據分析呢？我會從學習方式、學習內容、面試準備這三項內容展開介紹，那么廢話不多說，我們直接進入正題。一、學習方式我們可以將學習方式劃分為2類：①裸辭學習 ②在職學習一般情況不建議裸辭，因為裸辭的小伙伴在求職的時候會比較被動：心態問題 ，如果長時間找不到工作，要承受很大的心理壓力；HR壓制 ，這里指HR會壓制你的薪資，比如面試官會問，什么時間能到崗，你會很急切的回復說，明天...
Jeffrrey
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回答:優秀的數據分析師并不能速成，但是零經驗也有零經驗的捷徑。市面上有《七周七數據庫》，《七周七編程語言》。今天我們就《七周七學習成為數據分析師》，沒錯，七周。第一周：Excel學習掌握如果Excel玩的順溜，可以略過這一周。但很多人并不會vlookup，所以有必要講下。了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。excel的各類函數很多，完全不...
starsfun
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回答:零基礎入門數據分析，建議先從Excel開始，因為Excel是數據分析最常用的工具，功能強大，入門容易。從Excel開始Excel需要學習的有3點，Excel公式、數據透視表和Excel圖表。1、Excel公式2、數據透視表3、Excel圖表學習一些SQL基礎接著建議學習MySQL，因為數據分析跟數據打交道，懂點sql知識還是很有必要的。懂點統計學理論很有必要統計學是必須的，不懂統計學根本算不上數據...
fantix
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回答:大數據分析是大數據技術的重要環節，也是目前數據價值化的重要實現方式之一，所以學習大數據技術的一個重點就在于數據分析。數據分析的方式通常有兩種，一種是統計分析，另一種是機器學習。統計分析主要是運用數學的手法，通過已有的大量數據來反應事務的聯系性。要想熟練運用統計分析方式，需要具備扎實的數學基礎。當然，隨著目前統計工具的普及化，一些統計工具會極大的簡化統計分析的過程和難度，對于數學基礎比較薄弱的人來說...
CloudDeveloper
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回答:Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平臺，Hadoop平臺主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平臺目前被行業使用多年，有健全的生態和大量的應用案例，同時Hadoop對硬件的要求比較低，非常適合初學者自學。目前很多商用大數據平臺也是基于Hadoop構建的，所以Hadoop是大數據開發的一個重要內容...
wizChen
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...網絡應用。它還是諸如TurboGears和Web2py等流行全棧框架的基礎模板引擎。 還有很多其他框架，包括Pyramid、Bottle和Pylons等，但是無論Python開發者使用哪一種框架，他/她都要花精力仔細地研究教程和文檔。 為什么使用Python進行網絡...
...可以根據業務需求進一步發展自己的職業生涯。 4.對于零基礎的初學者有什么推薦的書籍嗎？ 沒有固定的學習途徑，條條大路通羅馬。閱讀相關書籍是掌握基礎知識的良好。 注意不要試圖去記憶具體的數學和算法細節，因為當...
...名稱而已，公有云存儲也一樣——只是實現在某人的公有數據中心中。保有這些想法的廠商通常都缺少云存儲基礎架構技術，或者正在嘗試購買時間，因為他們正在追逐其它市場。傳統的IT基礎架構把數據中心隔離成單獨的功能...
作者 | Pranay DaveCDA 數據分析師原創作品，轉載需授權 毫無疑問，Kaggle是非常適合學習數據科學的平臺。許多數據科學家在Kaggle上投入了大量時間。 但同時，你不應該只依靠Kaggle來學習數據科學技能。 以下就是當中的原因： ...
...Palo Alto）。現在他是舊金山一家時尚創業公司Stitch Fix的數據實驗室主管，負責設計幫助顧客挑選衣服的預測算法。他說他很熱愛這份評估計算方法的工作。因為相對于以往學術界的經歷而言，這份工作提供了更多的知識自由（in...
作者 | Jeremie Harris翻譯 | MikaCDA 數據分析師原創作品，轉載需授權 首先我要說的是，我是一名博士肄業生。 這個頭銜給我帶來了所謂的光環，它暗示我在研究生院待過，做過一些學術研究。完成博士學位，意味著你不過是千...
...身的真正撩妹達人！ 那么現實中，你是否有見過真正的數據科學家呢？ 數據科學家，一個大數據時代的新興稱號，被《哈佛商業評論》中被譽為21世紀最性感的職業，2015年，美國白宮首次設立數據科學家的崗位。 他們可能...
...技能的數據工程師上。 第一是能夠創建數據科學所需的基礎架構，如數據湖和Spark實例。 第二是采用模型，確保模型在操作系統中實現，并跟蹤模型的準確性和更新。 一些數據工程師還負責數據操作，確保數據流干凈和預處...
...生活更輕松。畢竟，這是基于容器編排的整個前提。它讓基礎設施變得可支配，在需要時將其旋轉，完成后將其丟棄，因此您不必考慮太多。至少，這就是應該起作用的方式。 如你所知，如果你已經建立起一個依賴于持久性...
...的解決方案就是利用類似于開源的Apache Hadoop等技術作為基礎支持，創建數據湖(Data Lake)，即創建整個企業的數據管理平臺，用于以本機格式存儲企業的所有數據。數據湖將通過提供一個單一的數據存儲庫來消除信息孤島，整個組...
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...
