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数据统计分析课程

Clickhouse

UDW Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),支持向量化执行引擎,具有良好的可扩展性,支持单节点与分布式部署,查询、写入数据速度非常快,特别适用应用分析、用户行为分析、日志分析等场景。UDW Cli...

数据统计分析课程问答精选

大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐?

回答:目前大数据的技术体系已经非常庞大了,初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划,入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说,入门大数据可以先从编程语言开始,接着学习大数据平台知识,然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上,可以重点考虑一下Java语言,相对于其他编程语言来说,目前Java岗位的人才需求量相对大一些。对于要从事算法岗的同...

TwIStOy | 974人阅读

大一学生,软件工程专业,目前学了c语言,数据结构,我想接下来暑假期间,自己该自学一些什么课程?

回答:我也是软件工程专业的 我已经毕业了。 你学了C语言就代表入门了编程,知道了一些和编程语言相关的知识。 未来你要学 数据结构,算法,计算机网络和操作系统数据库(概念和SQL)这些理论性的课程,这些是一个科学的知识结构不要着急比较枯燥。 编译原理 学校应该也会安排学习只是这门课大多数人用不上。编程语言你学了C建议在深入学一学,然后再面向对象编程语言 Java和C++选择一门,个人建议是Java吧! C...

OldPanda | 737人阅读

数据分析师需要懂编程吗?

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 | 1071人阅读

数据分析师用哪个数据库比较好?

回答:作为一个数据分析师来回答一下:我做这行两年多了,刚开始的时候用的多是MySQL数据库,当然,Oracle数据库也会用到,尤其是在金融行业或者国企都用Oracle,一般的公司使用MySQL数据库,可能是因为MySQL数据库免费吧。另外,在一家互联网公司,我遇到了mongodb,目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多,这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师,可能对数据库的使用一般是存取数据...

陈江龙 | 765人阅读

如何学习数据分析?

回答:优秀的数据分析师并不能速成,但是零经验也有零经验的捷径。市面上有《七周七数据库》,《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》,没错,七周。第一周:Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜,可以略过这一周。但很多人并不会vlookup,所以有必要讲下。了解sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换等。excel的各类函数很多,完全不...

zhigoo | 356人阅读

如何准备数据分析师的面试?

回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫:Python或R数据存储:Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗:数据缺失处理等数据分析:线性回归等数据可视化:Python或R的可视化包进阶级数据分析师:统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥?Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...

qianfeng | 878人阅读

数据统计分析课程精品文章

  • 编程语言排行榜迎来历史性时刻!C语言和Java均败了!

    ...,实战超过80%,230个专业技术点,拥有超过200天以上数据分析类课程!通过13大阶段,全面提升学生应对各种业务问题的能力! 课程优势一 零基础快速入门 从Excel简单数据处理,到BI软件的使用,从Python数据处理,再到亿万级...

    philadelphia 评论0 收藏0
  • 第7期 Datawhale 组队学习计划

    ...间:2-3h 课程内容:选取腾讯精选练习(50 题)解答 数据分析/挖掘 01 Excel入门课程 课程设计:杨煜,李严 组队学习说明:职场人士必备学习内容。通过集中式学习和大量实战练习,快速了解并掌握Excel核心功能,保证今后工作...

    dinfer 评论0 收藏0
  • 【转载】关于机器学习的领悟与反思

    ...阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析,它又包含三个方面:首先是应用问题导向,简单地说,它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题,这可以理解为数据挖掘;其次,根据应用问题的需要,提出...

    TANKING 评论0 收藏0
  • 【技术开放日】msup携手HPE揭秘全球测试中心背后的12条技术实践

    ...智慧测试管理体系》课程主要收益:1.软件测试常见问题分析2.如何更好解决常见问题3.TMMi国际和国内现状4.大型组织如何更好实践TMMi5.TMMi带给公司的巨大价值课程内容:1.测试当前面临的一些常见问题2.TMMi出现的背景及什么是TMM...

    caoym 评论0 收藏0
  • 8步从Python白板到专家,从基础到深度学习

    ...地方了。这篇文章的目的,是给刚开始使用Python进行数据分析的人,指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了一些基础,或者不需要所有的内容,可以随意...

    Zachary 评论0 收藏0
  • 【转载】关于机器学习的领悟与反思

    ...阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析,它又包含三个方面:首先是应用问题导向,简单地说,它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题,这可以理解为数据挖掘;其次,根据应用问题的需要,提出...

    MorePainMoreGain 评论0 收藏0
  • 阿里,B站小伙伴奉献的中高级大数据运维学习课程与规划,高薪原来需要掌握这些

    ...示   11.linux磁盘管理,挂载与相关操作命令   12.linux线程分析与相关操作命令   13.linux文本文件处理三剑客grep,sed,awk详解   14linux软件的安装,管理,卸载等   15.linux yum仓库配置与相关命令   16.linux定时任务,任务管理等相关...

    renweihub 评论0 收藏0
  • 想入门人工智能? 这些优质的 AI 资源绝对不要错过

    作者 | Jo Stichbury翻译 | Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前言 如今人工智能备受追捧,由于传统软件团队缺乏AI技能,常常会遇到一些挑战。越来越多的企业都开始对人工智能进行投资,并在寻找具有AI技能的...

    Barrior 评论0 收藏0
  • 重磅 | 完备的 AI 学习路线,最详细的资源整理!

    ...海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备...

    荆兆峰 评论0 收藏0
  • 【mysql的设计与优化专题(1)】ER图,数据建模与数据字典

    需求分析是做项目中的极为重要的一环,而作为整个项目中的血液--数据,更是重中之重。viso,workbench,phpmyadmin等软件可以帮我们更好的处理数据分析问题。 ER图 E-R方法是实体-联系方法(Entity-Relationship Approach)的简称。...

    pf_miles 评论0 收藏0
  • 一步步爬取Coursera课程资源

    ...么办呢?当然是写一个脚本来批量下载了。首先我们需要分析一下手工下载的流程:登录自己的Coursera账户(有的课程需要我们登录并选课后才能看到相应的资源),在课程资源页面里,找到相应的文件链接,然后用喜欢的工具下...

    Simon_Zhou 评论0 收藏0
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    ... 作者将会计相关的应用划分为7类,包括机器学习、数据分析、文本分析、数据获取与处理、相关研究和文章、网站、课程。下面对各部分进行分别介绍。 机器学习 1. Chartof Account Prediction:使用带标签的数据集预测每笔交易的...

    zhjx922 评论0 收藏0
  • 你距离被Facebook认可的数据分析师,还差点什么?

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    ...据的描述。通常是用来给报表工具和前端用户对数据进行分析和使用提供帮助。       技术元数据,是从技术的角度对数据的描述。通常包括数据的一些属性,如数据类型、长度、或者数据概况分析后一些结果。       过程...

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