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:嗯……據我所知,現在大數據,云計算服務器都是采用Linux作為操作系統的。操作系統作為業務的基層,必須要熟練掌握,否則連日常的基本運維都無法做到。所以Linux的知識掌握越多越熟練越好。
回答:先說結論,問題1回答:數據分析技術簡單來說可歸類為統計分析技術和數據可視化兩類。問題2回答:目前階段做數據分析使用Python更高效,方便一點。希望我作為數據分析師的經驗能對你有幫助1、數據分析的本質數據分析是指用適當的統計方法對收集的大量數據進行數據分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程,最后再通過得到的結論應用到行業中解決實際問題。簡單概括來說數據分析就是-- 處理數...
回答:謝謝邀請,這個問題就讓我來回答一下吧。在科技公司里,時常都會從技術人員口中聽到容器這個詞,但你可千萬不要認為那就是咱們平時用來裝東西用的那個容器。工程師們口中的容器, 其實是當下最熱門的技術。幾乎所有的互聯網公司都或多或少的應用容器技術來部署自己的服務。如果通俗一點來說,其實,容器相當于物流領域的集裝箱,它為代碼、運行環境、系統工具、系統庫提供了一個標準化的環境。容器的優點不勝枚舉,例如可以大幅提...
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...
...就會想要放棄,這里小編先來給大家分享下初學Java編程需要注重的幾個地方,希望可以幫助到大家: 學習前的準備工作 Java語言一般用于大型的服務器程序開發,所有有必要了解如下內容:Unix開發環境Unix系統原理、Uni...
...PHP、JAVA等常見的語言都可以用于編寫網絡爬蟲,你首先需要選擇一款合適的編程語言,這些編程語言各有優勢,可以根據習慣進行選擇。在此筆者推薦使用Python進行爬蟲項目的編寫,其優點是:簡潔、掌握難度低。 2、掌握Python...
...有的,然后在后期在逐步根據測試工具進行進階。 二、需要掌握前端的一些知識,無論學習語言還是前端知識,都是為了接下來的腳本和框架做鋪墊。 1. 熟悉計算機相關概念; 2. 掌握基礎的測試理論; 3. 熟練掌握HTML常用標簽...
...面里使用ajax調用接口數據。 至此,你已經入門了。如果需要繼續往下,還要學習。 第二階段 PHP 使用 composer 安裝PHP第三方庫 對于PHP斷點調試非常熟悉 學習常用PHP擴展 使用 SPL 掌握 PSR 規范 掌握反射的使用 掌握設計模式 ...
...須具備的基本技術之一。作為軟件測試工程師,我們常常需要在服務器端查看日志,從而定位問題的源頭。當然,更多的場景是,我們需要在linux系統上搭建測試環境。這些都需要我們掌握基本的linux系統知識,熟悉常見的命令...
...展的瓶頸。 只是停留在會用階段是遠遠不夠的,我們還需要不斷探索和深入。現在市面上并不缺少學習教程,技術文章,如果盲目的學習你會發現看過以后的知識留存率會很低,而且發現沒有了解到的知識越來越多,這會讓人...
...展的瓶頸。 只是停留在會用階段是遠遠不夠的,我們還需要不斷探索和深入。現在市面上并不缺少學習教程,技術文章,如果盲目的學習你會發現看過以后的知識留存率會很低,而且發現沒有了解到的知識越來越多,這會讓人...
...? 測試工程師,三年多快四年的經驗,入門自動化測試需要多久? 自學自動化測試到底需要學哪些東西? 不得不說,隨著行業的競爭加劇,互聯網產品迭代速度越來越快,QA 與測試工程師都需要在越來越短的測試周期內充分保...
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...