回答:数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训那数据分析是什么的？数据分析大体上分3步：1：获...
B0B0
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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: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
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回答:实变函数和泛函分析的难度其实是很高的，对于普通的工科生而言，这些课程都是不作要求，直到研究生的时候才会开放类似的选课。其中，实变函数是数学分析的进阶版，相当于数学分析中增加了测度的概念，从而让原本就半懂不懂的数学理论变得更加抽象；泛函分析就更加不用说了，这门基于测度和度量的学科，大部分人看到其中的抽象概念时，都是云里雾里，很难摸到头绪。但是好就好在，这些课一般来说考试比较容易，比如说像我们研究生时...
kgbook
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回答:谢谢邀请！首先答案是肯定的，市场营销人员掌握Python语言是有一定必要的。对于市场人员来说，数据分析是非常重要的，在大数据时代背景下，通过Python做数据分析是一个比较流行的做法。通过Python做数据分析至少能为市场营销人员带来以下几点好处：第一：数据分析是制定营销策略的依据。市场营销人员制定策略的一个重要依据就是数据分析的结果，数据分析可以从客观的角度来呈现出基本的市场规律，所以数据分析对...
Yang_River
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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
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...，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...
...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...
...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...
...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...
...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...
...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...
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。...
...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...
...何用Jmeter压力测试高并发业务的处理逻辑并对其结果进行分析，掌握Redis、ZooKeeper、Redisson在秒杀系统-高并发业务场景下的作用与实际的代码实战； （3）掌握高并发业务场景下分布式唯一ID的生成方式以及如何在数据库Mysql层面...
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...
经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析师怎么入门？应该读什么书？如何能成为被大公司认可的数据分析师？ Facebook 数据分析师邹昕曾分享过这样一张数据分析核心技能地图： 如果按照图上的标准，你正处于数据分...
...SM框架的整合。 5、Shiro,Ztree，项目文档，项目规范，需求分析，原型图设计，数据库设计，工程构建，需求评审，配置管理，BUG修复，项目管理等。 6、独立自主完成一个中小型的企业级综合项目的设计和整体架构的原型和建模...
...据科学的EdTech公司。【实践】Kaggle - Kaggle是预测建模和分析竞赛的平台。＃100DaysOfCode - 这是一个挑战，初学者尝试每天至少编码一个小时，持续100天。Codewars - 通过与其他人一起训练真实代码的挑战来提高您的技能。Driven...
...整的资源树。剧透预警：内容包含大作业的关键问题解法分析。 算法，第一部分 I. Union Find与Percolation √ 〇 作为第一部分开学第一课，作业Percolation可谓精妙： 既没有复杂的语法使用（仅数组操作），又着实比在基础语言层...
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