回答:作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是针对的使用人群也比较...
VPointer
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回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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...是Python确实是未来。 Python与R语言的对比 Python与R语言在数据分析领域的对比，DataCamp上有一篇引用率非常高的文章，数据分析选择R还是Python，不过这篇文章是2015年写的，我们先大致总结一下文章内容： R主要用于学术与研究，...
...成本。质量不能出问题，业务连续性不能断，如果经常丢数据，业务不能使用，公司的品牌会受到很大的影响。金融公司则更关注于安全，假如数据被窃取了，用户数据或交易纪录被篡改，是致命的。数据非常重要，所以DevOps里...
...成本。质量不能出问题，业务连续性不能断，如果经常丢数据，业务不能使用，公司的品牌会受到很大的影响。金融公司则更关注于安全，假如数据被窃取了，用户数据或交易纪录被篡改，是致命的。数据非常重要，所以DevOps里...
...简单的找Bug 测试用例测试用例的方法缺陷管理工具掌握数据库App测试Python语言Linux系统前端语言 互联网行业发展的十多年，对软件的使用要求越来越高，所以企业对招聘测试人也从当初的功能测试上升到自动化测试，那么...
孔淼：大数据分析处理与用户画像实践 直播内容如下： 今天咱们就来闲聊下我过去接触过的数据分析领域，因为我是连续创业者，所以我更多的注意力还是聚焦在解决问题和业务场景上。如果把我在数据分析的经验进行划分...
...着技术的发展，教育行业也面临着变革。以AR、AI以及大数据等工具将帮助我们了解自己的学习习惯，并转变课堂学习方式。 教育一直以来都是社会大众讨论的热门话题，人们所喊得口号基本没有太大的变化，比如给孩子们减...
...造财富，只分配财富的行业。 1.为什么很多人进入IT/大数据行业？ 工作这些年，参与和负责的面试人数在百人以上，也算见识过形形色色的面试者，有初出校园的大学生，有深入行业多年的佼佼者，有某个领域的专家...
...做文章，来弥补传统方式信息量的不足，还可以标榜大数据，我们岂安科技也属于后者。 所谓的风险决策，就是利用收集的信任信息，对所有可能的结果做一个损失（损失是基本客观存在的）和概率（主要靠信任信息来推...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
一、活动亮点：全球31个节点覆盖 + 线路升级，跨境业务福音！爆款云主机0.5折起：香港、海外多节点...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
张利勇
focusj
