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:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
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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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大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 天气预测应用案例： 典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生，以典型的高频复杂的形式出现，给各类分析人...
...，它是一个开源的集成开发环境。NetBeans IDE支持所有Java应用程序类型（Java SE开发（包括JavaFX），Java ME，Web和移动应用，EJB）。这个分析器包括功能如CPU，内存和线程的分析，也提供了基本的JVM监测额外的工具和功能，对那些需...
注：这是我们 PHP 应用性能分析系列的第一篇，阅读第二篇可深入了解 xhgui，第三篇则关注于性能调优实践。 什么是性能分析？ 性能分析是衡量应用程序在代码级别的相对性能。性能分析将捕捉的事件包括：CPU的使用，内存...
...而是网购幕后的运维人员，他们最担心：什么网络中断、应用卡顿、响应速度慢，服务器宕机……双十一作为电商 IT 部门的头等大事，大促前，运维人员就需要早早地做好多套预备方案，并时刻紧绷着神经，经历着上百次模拟...
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
