回答:这些都是工具，6K估计是给你开的你所会的这些工具的价格，至于你值多少钱或者将来你在这个岗位上能值多少钱，这首先要看是否人岗匹配，岗位的设定和你会的东西是不是绝大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用这些工具能产生多少有价值的增量信息，这个才是关键。首先，要知道业务数据分析的核心价值是什么？业务分析要熟悉行业特点，了解公司业务及流程，有针对性的抓住运营管理的痛点和关键点，才能有自己独到的见解和分析视角，...
RobinQu
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回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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简介：试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。 思路 大致思路 起始 数据来源 ...
...一个格局，很多时候做OLTP，要用行式数据库，做大量的数据分析时要用列式数据库，因为它可以带来十倍、百倍的速度提高。那么对大数据实时的处理，我们要用做数据流的分析数据库、内存数据库；在手机上或者说一些移动...
...解决方案是一个硬币的两面，不可割裂。可以说，云、大数据分析和人工智能正在成为IBM的新灵魂。为了重生，自2010年迄今，IBM至少狂砸了420亿美金。1、大数据分析平台是核心 根据IBM的2015年财报，IBM认知解决方案业务主...
...014年加入百度，先后带团队建设为百度地图6大Place场景做数据分析，后专注于百度外卖大数据生态从0开始孵化并最终完善。自主研发涉及到数据采集3大平台、开放式ETL4件套、OLAP分析平台、Adhoc、大数据分布式调度、数据集市、...
...多种语言（通常是Python）的强大编程技能； 不太重视在数据分析过程中工作的能力，而是更加重视机器学习算法； 能够基于现成的库使用不同的技术，例如，NumPy 或 SciPy； 使用 Hadoop 创建分布式应用的能力等。 现在让我们回...
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，...
