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
回答:这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLA...
LoftySoul
|
1243人阅读
回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
|
1620人阅读
回答:以关系型数据库为例，数据库里数据是存放在数据表里的，数据通过sql语句进行操作。sql语句里面对数据的修改是通过update操作实现的，基本语法为: update 表名称 set 字段名=新值 where 数据过滤条件。举个简单例子，有个学生成绩数据表表，批量修改成绩大于90分的等级为优秀，操作的sql语句就可以写为: update student_exam set grade=优秀 wher...
zxhaaa
|
1186人阅读
回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
|
771人阅读
原文地址: http://blog.52sox.com/essenti... 在大数据时代下,衍生了一些新的工作职位,比如数据科学家、数据分析师。看着那诱人的薪资,恨不得能早日踏入这个行业。 那么,今天我们来对数据挖掘进行一些基础性的了解和认识。 在...
数据挖掘的流程与方法 1.任务: 关联分析 聚类分析 分类分析 异常分析 特异组群分析 演变分析 2.方法: 统计 在线处理分析 情报检索 机器学习 分类 实际应用: 应用分类/趋势预测/推荐关联类商品 回归分析 实际应用: 预...
...。」当话题转向「算法工程师的招聘」时，TalkingData 首席数据科学家张夏天不免面露难色起来。而在此之前，谈论起算法和数据挖掘等具体业务时，他还滔滔不绝、兴致勃勃。不只是张夏天，自去年 10 月以来，不止一位技术 Lead...
...器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8...
...拟主机目录(不要放到二级目录,貌似有问题) 新建了一个数据库 导入sql文件,文件位置 /doc/bbs_cate.sql 修改一下/config/dbconfig.php文件中的数据库账号密码信息 通过上面的安装步骤之后,应该可以看到如下面的界面了.有一个默认板块...
...是否正常，部分request是否正常。通常，我们对于异常的数据，要及时的报警，以尽快的处理。 通常我们是怎么搞得呢？ 在以前，依赖于开发者的经验，来根据某些特定的特征，判断是否达到了阈值，例如根据延时是否达到了某...
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，...
阿罗
