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: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...
在短時間內爆發大量數據,這時數據資源的采集、存儲和分析和應用等,都是大數據行業的難點。行為數據、日志數據的處理,往往成為企業數據建設首先面對的瓶頸,這些數據不易保存,實時獲取分析難度較大,但是數據...
...,查詢引擎面臨的挑戰的細節,這些細節也可以作為訪問數據庫引擎、查詢引擎和存儲引擎組合以及滿足事務、運營、分析或混合工作負載需求的指南。以下評估選項實際上也是面臨的挑戰: 為了滿足您的工作負載需求,查詢...
EMC中國研究院大數據實驗室主任研究員 周寶曜 ? 引言 本文旨在介紹區域醫療信息系統建設和大數據分析技術的發展,并總結出健康云上的大數據分析面臨的特殊挑戰和提出初步解決方案。 ? 一、健康云的興起 隨著我國經濟...
...處可見,運行在其中的APP、網站也非常多,如何采集終端數據進行分析,提升軟件的品質非常重要,例如PV/UV統計、用戶行為數據統計與分析等。雖然場景簡單,但是數據量大,對系統的吞吐量、實時性、分析能力、查詢能力都...
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...