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
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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
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...作为一名数据科学家，在我们讨论如何通过正确的提问对问题进行定义前，让我们首先看到为什么提出正确的问题是如此重要。 在我的第一份数据科学实习中，我对这个项目非常兴奋，只是想尽快动手，而没有弄清楚全局情况...
...因： 1.数据科学不仅仅是预测 Kaggle主要针对预测相关的问题。然而许多现实问题是与预测无关的。 例如，许多公司都想知道用户流失的最常见途径。这些类型的问题需要了解不同的数据类型和用户接触点，例如web导航、计费、...
...的数据同步理念，数据同步的架构演进，数据同步的细节问题。野狗官博：https://blog.wilddog.com/野狗官网：https://www.wilddog.com/公众订阅号：wilddogbaas 以下为演讲实录： 可能大家在实际的应用场景中不使用数据同步的业务模式，但...
...程同时操作同一个数据，会产生资源争抢，数据一致性的问题。 如果只有一个数据库服务器，数据一致性问题也就不存在了。 可是，随着系统访问量、数据量的不断增长，数据库出现多个服务器，又出现缓存服务，又要拆分数...
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导语 隐形隐私泄漏问题一直我们乃至全球最难解决的问题，数据安全不止是一个企业发展的核心关键，更关系到企业单位的生死存亡，企业单位重要客户信息泄露并在市面上大肆流通发生之后我们在想尽各种方法亡羊补...
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...在中间件的远程调用上，覆盖了集团绝大部分的场景，在问题排查和定位上发挥着巨大的作用，保障了各个系统的稳定性，为整个技术团队打赢这场战役保驾护航。 作者：王华锋（水彧） 背景双十一一直是阿里巴巴集团每年要...
...幂等健和链式设计！本篇将针对热点账户在实践中引发的问题，梳理和拆解业务流，分析问题点，提出七种常用解决方案。 一、性能问题初现 上线初期数据量较小，运行正常！一次大促后，账户流水的总数目接近亿级别，初现...
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，...
魏明
李义
617035918
张迁
