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数据传输(UCloud Data Transmission Service) UDTS支持多种同构，异构数据源之间进行 全量/增量 数据传输。UDTS可以轻松帮助用户调整数据架构，跨机房数据迁移，实时数据同步进行后续数据分析等。
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r数据科学问答精选

科学家成功在DNA上运行SQL，生命科学会带来新的数据革命吗？

回答:首先如果真的DNA上运行SQL，生命科学直接引起数据的大革命了。1，什么是SQL？SQL全称是Structured Query Language，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存储和查询语言，而SQL在DNA运行，就是把数据存储在DNA上，用的时候拿出来，从而实现把DNA当硬盘一样用。2，实现的依据:每个细胞23对染色体，2万多个基因，31亿个碱基对，由于结构和硬盘不同，能够储存足够多信息，...

wall2flower | 629人阅读

会SQL Python，r，spss，Excel，只能成为薪资6k左右的业务数据分析师吗？

回答:这些都是工具，6K估计是给你开的你所会的这些工具的价格，至于你值多少钱或者将来你在这个岗位上能值多少钱，这首先要看是否人岗匹配，岗位的设定和你会的东西是不是绝大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用这些工具能产生多少有价值的增量信息，这个才是关键。首先，要知道业务数据分析的核心价值是什么？业务分析要熟悉行业特点，了解公司业务及流程，有针对性的抓住运营管理的痛点和关键点，才能有自己独到的见解和分析视角，...

RobinQu | 1210人阅读

大学里计算机科学都学的啥？可以不当程序员吗？

回答:作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，计算机科学与技术专业（计科）是比较传统的计算机专业，该专业具有三个特点，其一是比较注重基础学科知识，尤其比较注重数学方面的知识学习，会开设较多的数学类课程；其二是比较注重计算机基础知识，会构建一个相对比较全面的知识结构，整体偏向于技术方案的学习；其三是后期的实践方向比较丰富，既有软件方向也有硬件方向，这与高校的资源整合情况有比较密切的关系...

Clect | 713人阅读

精通sql, 熟练R，tableau，python可以从事什么工作？

回答:可以退休了，啥也干不了

MobService | 905人阅读

想成为腾讯的数据分析或数据挖掘师，需要积累哪些技能？

回答:其实根本就没有什么数据分析师，或者说，人人都是数据分析师。懂我这个意思吗？我的文章里，也写过很多数据行业的知识，你可以去看看，其实有时候想想，你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧，据我所知，厂商今年都混的不怎么样，为什么？客户需求很少，而且都是定制化的，整个项目的周期很长。还有就是一个企业里，互联网公司可能还好一点，数据分析师根本不需要那么多，你看看ucloud的数据分析报录比，20...

bingchen | 1010人阅读

MySQL数据库如何删除重复数据？

问题描述:现在数据库有几万条数据，如何删除重复数据只留下一条就行， 比如，有十条一样的数据，要删除掉其他九条记录，只留下一条就行

李涛 | 1057人阅读

r数据科学精品文章

  • 数据科学部门如何使用Python和R组合完成任务

    概述 和那些数据科学比赛不同，在真实的数据科学中，我们可能更多的时间不是在做算法的开发，而是对需求的定义和数据的治理。所以，如何更好的结合现实业务，让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。 数据科学...

    Apollo 评论0 收藏0

  • [原] 容器定义应用：数据科学的容器革命

    概述 随着容器化技术的兴起，数据科学现在最大的一场运动已经不是由一个新的算法或者统计方法发起的了，而是来自Docker的容器化技术。通常，数据科学被认为研究成果立即应用到生产环境都是比较缓慢的一个过程。本文...

    alin 评论0 收藏0

  • [原] 容器定义应用：数据科学的容器革命

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    novo 评论0 收藏0

  • 数据科学入门丨选Python还是R—CDA数据分析师

    作者 Brian Ray 编译 Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。 我是德勤的数据科学家主管，多...

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  • Python与R、Matlab的对比

    ...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，...

    yunhao 评论0 收藏0

  • [原]深入对比数据科学工具箱：Python和R之争[2016版]

    概述 在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学...

    whidy 评论0 收藏0

  • [译] 深入对比数据科学工具箱：Python 和 R 的 C/C++ 实现

    ...地同时使用这两种语言，不仅仅是在我们日常工作中解决数据科学问题，也用它们来写一些其他工具。下面是我在SciPy 大会上的一些讨论。 问题现状 我们 Civis 的同事有着十分不同的学术背景。我效力的研发团队有一个物理学家...

    jimhs 评论0 收藏0

  • [原]文档定义应用：数据科学的文档革命

    ...Shiny 已经不断演化形成了一个动态可交互文档生态。对于数据科学的研究可以说已经是Every Thing in Rmd！本文我将介绍Rmd如何以文档定义应用的方式（Docs As an App）成为数据科学中的标准交付。 什么是Rmd Rmd 是Rmarkdown的文件保存格...

    wh469012917 评论0 收藏0

  • [原] 深入对比数据科学工具箱：Python 和 R 的异常处理机制

    ...代码运行时的失败不会产生有害后果，如内存泄露、存储数据混淆、或无效的输出。我们可以知道一段代码的异常安全通常分为下面五类： 异常安全通常分为5个层次： 失败透明：如果出现了异常，将不会对外进一步抛出该异...

    FreeZinG 评论0 收藏0

  • [原]深入对比数据科学工具箱：Python和R 非结构化数据的结构化

    概述 在现实场景中，由于数据来源的异构，数据源的格式往往是难以统一的，这就导致大量具有价值的数据通常是以非结构化的形式聚合在一起的。对于这些非结构化数据，最常见的数据结构就是JSON，而对应的数据库就是Mo...

    leiyi 评论0 收藏0

  • 从入门到求职，成为数据科学家的终极指南

    作者 | Admond Lee翻译 | Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 你想成为一名数据科学家？很棒，说明你是很有上进心的人，而且对数据科学充满热情，并希望通过解决复杂的问题为公司带来价值。但是你在数据科学...

    yanwei 评论0 收藏0
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