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
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回答:是的。一方面，大数据计算通常不能在内存中完成，需要多次读写硬盘数据。另一方面，数据分布在不同的机器上，需要对数据进行网络传输。因此，大数据运算更多的时间是在读写磁盘和网络传输数据。因为数据I/O的效率通常低于CPU运算效率。因此，对读写同一张表的多个SQL进行合并，可以减少本地磁盘读写次数，以及网络传输的数据，从而提高程序运行效率。
李增田
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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
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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
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回答:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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...曜 引言 本文旨在介绍区域医疗信息系统建设和大数据分析技术的发展，并总结出健康云上的大数据分析面临的特殊挑战和提出初步解决方案。 一、健康云的兴起 随着我国经济持续稳定的发展和现代科技的日益进步，越来...
...力，仍将取决于其是否具备使手动工作量降到最低的高级分析功能。《商业应用研究中心（BARC）2018商业智能调查》显示，全球BI服务市场预计将发生重大的技术变革。BI用户在2019年可以期待的主要技术举措是云BI部署，移动BI，...
...穿一切的战略思维，芯片、硬件、软件、安全、大数据与分析、人工智能，可以说已经全部平台化或正在平台化。而这平台化进程的核心目标就是面向行业应用场景的认知解决方案和云平台，其中认知解决方案主要指包括Watson人...
...的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月， Vanson Bourne 为 SoftServe 进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示，大数据分析技术尽管相对较...
...有京东、当当、天猫的购买链接！ 本书适用 本书以数据分析领域最热的Python语言为主要线索，介绍数据分析库Numpy、Pandas与机器学习库Scikit-Learn，使用了可视化环境Orange3来理解算法的一些细节。 对于机器学习，既有常用算法KNN...
...台在完成大数据架构改造后，尝试引入AI能力，多维根因分析是其中一试点，用于摸索AI的应用经验。本分分享探索过程和经验，希望可给后续AI应用提供参考。 前言 在2015年构建多维监控平台时用kmeans做了异常点多维根因分析...
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...
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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，...
zhigoo
