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:Mssql強大,不弄擔心后期數據庫過大,性能問題,中小型項目能用得起,肯定首選。另外重要要考慮的是你的服務主程序是什么環境下運行的,如果是Windows,那就首選,主要是貴????????Mysql免費!Linux 免費!這是主要的。。。當然現在的MySQL用戶量肯定是第一了,只要別達到這些互聯網巨頭的用戶體量,都是夠用的。當然,最牛的的當屬甲骨文Oracle了。。。巨頭的數據庫應該都是用的這個
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:大數據的技術大數據技術包括:1)數據采集: ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成,最后加載到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。2)數據存取: 關系數據庫、NOSQL、SQL等。3)基礎架構: 云存儲、分布式文件存儲等。4)數據處理: 自然語言處理(NLP,Natural Language Processin...
數據分析和數據挖掘,是大數據應用的核心技術,也是大數據應用的關鍵所在。數據分析重要,但是,很多時候卻不知道該如何去做,面對大量的數據,卻無從下手。概括起來,經常面臨的困難有:分析目的不明確分析方法...
摘要 在做數據分析的過程中,經常會想數據分析到底是什么?為什么要做數據數據分析?數據分析到底該怎么做?等這些問題。對于這些問題,一開始也只是有個很籠統的認識。 最近這兩天,讀了一下早就被很多人推薦的《...
摘要 在做數據分析的過程中,經常會想數據分析到底是什么?為什么要做數據數據分析?數據分析到底該怎么做?等這些問題。對于這些問題,一開始也只是有個很籠統的認識。 最近這兩天,讀了一下早就被很多人推薦的《...
...更多網易技術產品運營經驗。 在回答小企業是否需要數據分析這個問題之前,不妨先想想下面兩個問題: 你在電腦上建過表格嗎? 你基于表格中的數據畫過柱形圖、餅狀圖、折線圖嗎? 可能你沒又意識到,這些操作已經...
...載 · 可用性 · 安全性 · 與外部系統的交互性 · 報表 · 數據遷移 我堅信每一個這些類型的軟件缺陷都需要被進一步解釋。而且,那是我們現在的確要做的事情: 功能缺陷 如果軟件是根據客戶提供的需求開發的,那么它必須滿...
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...