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数据科学与人工智能

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数据模型的三个要素

数据库数据结构 sql

数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式架构。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的集合。这些概念精确描述了系统的静态特性，动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成（1）数据结构

陆勤_数据人网

2020-09-29

1.2K0

数据库学习：数据模型

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数据建模就是通过减低数据库设计的复杂度得到各个方面都能理解的数据抽象，包括定义实以及它们之间的关系。接下来学习数据建模的基本概念以及数据模型的发展过程。

陆勤_数据人网

2020-08-27

7560

MySQL数据库总结

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　　关系型数据库：使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。

陆勤_数据人网

2020-07-02

5910

数据科学|Hive SQL语法总结

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Hive是一个数据仓库基础的应用工具，在Hadoop中用来处理结构化数据，它架构在Hadoop之上，通过SQL来对数据进行操作，了解SQL的人，学起来毫不费力。

陆勤_数据人网

2019-12-31

1.6K0

pandas实现类SQL连接操作

sql python 微信

我创建了Python语言微信群，定位：Python语言学习和实践。想要入群的伙伴，请加我的个人微信：luqin360，备注：Python入群。

陆勤_数据人网

2019-05-31

1.3K0

【职业】您为什么要成为数据科学家？

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小编邀请您，先思考： 1 你认为数据科学家是做什么的？ 2 你打算成为一名数据科学家吗？ “为什么要成为数据科学？”，这是一个高频问题，答案也非常多。有的说大势所趋，有的说薪水可观，有的说很有乐趣。

陆勤_数据人网

2018-04-18

1.5K0

【数据】关于数据质量，营销人必知六问

小编邀请您，先思考： 1 如何让数据优质？数据驱动的广告需要优质数据。但大量的不良数据和经不起推敲的数据使用方式可能会给营销活动造成不良影响。营销人员需要知道何时使用自己的数据，何时依赖合作伙伴。他们需要在成本、准确性和规模之间做权衡取舍。他们需要知道他们的数据来自哪里以及如何低成本测试。他们需要知道如何评估多个数据源。所以，我们需要考虑下述问题：问题一：如何创建目标人群？如何找到目标人群是这些问题中最重要的一个。当营销人员想要确定“潜在购车人群”或“美妆消费者”或“到过咖啡店的人”时，他们需要知

陆勤_数据人网

2018-03-27

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掌握这五大技能，你也可以去应聘数据分析师

数据分析 sql 数据库

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业，而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。

陆勤_数据人网

2018-02-28

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【SQL技能】浅谈数据分析中的SQL

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很久没写东西了，正好群里有童鞋最近要换工作，提到有关数据库方面的问题，个人认为，做数据分析的并没有必要把数据库开发之类的弄懂，你只需要从相应的数据库中调用你需要的数据即可，至于数据库设计相关的安全事务，开发之类的问题那是数据库工程师的事情，而作数据分析的你了解SQL语言即可。当然，谁都不会嫌自己的知识多，掌握的东西越多对自己的发展当然也就越有利。了解SQL的必要性俗话说“巧妇难为无米之炊”，没有数据怎么分析。而SQL对于你来说就好比电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活

陆勤_数据人网

2018-02-27

1.7K0

【SQL技能】SQL技能对于ETL开发人员的重要性

我最初是一个Oracle开发者，我喜欢它的结构化查询语言，一年后，我意识到SQL并非Oracle的专有。作为70年代Sequel标准的一个分支，SQL走向成熟并且成为全世界数据库用户广泛应用的语言。其一是因为SQL简单（基于英语词汇），同时它又能解决很多复杂的问题。SQL是当代最容易学习和使用的语言之一。ANSI-SQL标准几乎被所有主流关系型数据库所接受，如Oracle,DB2 和SQL Server，当客户决定从一个数据库迁移到另一个时，它极大地提高了可移植性。在接触ETL工具前，将近五年的时间

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2018-02-27

1.9K0

【数据科学】如何学习数据科学

数据分析 r 语言 sql java

本文翻译自一篇博客文章，作者是一名软件工程师，他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得，他的学习途径包括了自学（书籍、博客、小项目），课程学习，教学讨论，会议交流和工作实践。一、入门 1）自学（2 - 4个月）自学是起步的关键。两年前，我和几个同事组成了一个研究小组，讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋，并由此开始数据分析的学习研究。研究小组有5名成员，但最后只有2个人选择去更深入地研究这个领域（数据科学并不适合每一个人）。学习基本的统计知识：统计202课程是非常合适的入门资料

陆勤_数据人网

2018-02-27

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【数据科学】什么是数据科学家与数据科学

数据分析数据库数据处理数据可视化 sql

仅仅在几年前，数据科学家还不是一个正式确定的职业，然而一眨眼的工夫，这个职业就已经被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。一、数据科学家的起源 “数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替”计算机科学”（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵

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2018-02-27

1.5K0

【数据科学家】如何成为一名数据科学家？

数据分析大数据数据库数据处理 sql

一、数据科学家的起源 “数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替”计算机科学”（丹麦人，2005年图灵奖得主，丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy，他是这个学会的第一任主席。Algol 60是许多后来的程序设计语言，包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型。图灵奖被认为是“计算科学界的诺贝尔奖”。） 1996年，International Federation of Classific

陆勤_数据人网

2018-02-27

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【数据科学】需求高涨的数据科学家

大数据数据库 sql 数据分析 hadoop

从技术方面来看，硬盘价格下降，NoSQL数据库等技术的出现，使得和过去相比，大量数据能够以廉价高效的方式进行存储。此外，像Hadoop这样能够在通用性服务器上工作的分布式处理技术的出现，也使得对庞大的非结构化数据进行统计处理的工作比以往更快速且更廉价。然而，就算所拥有的工具再完美，它本身是不可能让数据产生价值的。接下来我们还需要能够运用这些工具的人才，他们能够从堆积如山的大量数据中找到金矿，并将数据的价值以易懂的形式传达给决策者，最终得以在业务上实现。具备这些技能的人才，就是在大数据浪潮如火如荼的美国目前

陆勤_数据人网

2018-02-27

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