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:其實根本就沒有什么數據分析師,或者說,人人都是數據分析師。懂我這個意思嗎?我的文章里,也寫過很多數據行業的知識,你可以去看看,其實有時候想想,你就不一定非得從事這樣的行業了。就拿數據挖掘來說吧,據我所知,廠商今年都混的不怎么樣,為什么?客戶需求很少,而且都是定制化的,整個項目的周期很長。還有就是一個企業里,互聯網公司可能還好一點,數據分析師根本不需要那么多,你看看ucloud的數據分析報錄比,20...
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...
...薪資,恨不得能早日踏入這個行業。 那么,今天我們來對數據挖掘進行一些基礎性的了解和認識。 在這里我們主要解決以下3個問題: 什么是數據挖掘? 數據挖掘主要的方向或工作有哪些? 數據挖掘是怎樣操作的? 上述的3個問題,分...
數據挖掘的流程與方法 1.任務: 關聯分析 聚類分析 分類分析 異常分析 特異組群分析 演變分析 2.方法: 統計 在線處理分析 情報檢索 機器學習 分類 實際應用: 應用分類/趨勢預測/推薦關聯類商品 回歸分析 實際應用: 預...
...家張夏天不免面露難色起來。而在此之前,談論起算法和數據挖掘等具體業務時,他還滔滔不絕、興致勃勃。不只是張夏天,自去年 10 月以來,不止一位技術 Leader 曾向我吐過「招聘算法工程師難」的苦水。盡管「算法」背后代...
...習 寫給人類的機器學習 2.2 監督學習 II Python 數據分析與挖掘實戰 第5章 挖掘建模 Python 數據分析與挖掘實戰 第13章 財政收入影響因素分析及預測模型 與 TensorFlow 的初次接觸 2. TensorFlow 中的線性回歸 SciPyCon 2018 sklearn 教程 五...
...安全團隊進行對接。通過WeTest提供的手游安全測試,主動挖掘游戲業務安全漏洞,用來提前暴露游戲潛在的安全風險,這樣不僅能最大程度降低事后外掛的危害,更有效降低外掛的打擊成本。 量體裁衣——量身鍛造的安全漏洞...
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...