如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？...比如散点图可以很方便的帮助我们发现数据分布特征，Excel甚至可以做线性回归。因为Excel受数据量的影响，所以学习一门数据处理语言是非常有必要的。...四、数据可视化 为什么要掌握可视化，举个例子。 ? 你在买水果的时候肯定关系水果是不是坏的，你一看就知道，数据也一样，你可以通过可视化很快的发现异常数据、脏数据。...所以，去学习Python的Matplotlib和Seaborn吧，可以参考之前的文章讲解《数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化》。...但是我们是数据分析师，不是算法工程师，我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系，我们要找到这部分联系，解释给老板。那么如何来培养这种能力呢？
我为你写了一篇答疑说明，叫做《文科生如何高效学数据科学？》。文中提到了以下几个方面： 如何指定目标？ 如何确定深度？ 如何加强协作？...在咱们的教程里，也多次使用Github来存储代码和数据，以便你能够重复运行教程中的结果。 《如何高效入门Github？》一文提供了文档和视频教程资源，希望能对你掌握这个数据富矿提供帮助。...希望这种充满互动的教学方式，对你入门数据科学有帮助。 机器学习 你可以尝试做更进一步的分析了。 例如机器学习（Machine Learning）。 ?...数据获取 学完深度学习之后，你会发现自己变成了“数据饥渴”症患者。 因为如果没有大量的数据，就无法支撑你的深度神经网络。 如何获取数据呢？ 我们先要区分数据的来源。 数据来源很多。...专栏中，数据科学类文章主要围绕以下方面展开： 环境搭建； 基础入门； 自然语言处理； 机器学习； 深度学习； 数据获取； 答疑。 你可能早已发现，我们还有很多话题，没有来得及涉及。 别着急。
Python的6种数据类型操作总结 本文对Python中常见6种数据类型的操作进行了汇总： Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典...= 1.3常用函数 取绝对值：abs 四舍五入：round 取整：int 转浮点数：float 二、字符串String 字符串是Python中常见的数据类型之一，能够使用str函数将其他类型的数据强制转成字符类型...2.1键盘输入 终端中通过input函数输入的任何内容都是字符串数据 2.2三种方法生成 通过3种方法生成字符串数据： 单引号：`python` 双引号：“python” 三引号：一般字符串内容较长时使用...列表元素重复：* 返回列表中的最值（比较ASCII码）：max、min 3.3常见操作 索引和切片操作（类比字符串） append：将整体追加到列表的末尾 extend：列表中的每个元素进行合并，组成一个大的列表...，字典是无序的数据类型，主要是用来存放具有一定映射关系的数据。
学习已成刚需，不过对于初学者而言，要正正经经上手机器学习，如何入门就有点让人头大了。...好在计算机领域向来有和谐互助之风，德国程序猿Michiel Mulders近日就精心炮制了一份机器学习入门新手指南。一起来看看AI大法该当如何修炼吧。...所以入门第一步，从选择一个数据集开始： 找到一个大小合宜，并且相对容易分析的数据集。UCL ML Repository和Kaggle盛产此物。 对数据集进行试验。...对于机器学习新人小白来说，这个demo不失为一个有趣的入门项目。你可以到MLWave上找一个数据集，根据消费历史来预测哪些人会成为回头客。...即对一大群人进行分析，确认品位相近的人。 ? Movielens是最受欢迎的电影评级数据集之一，对初学者来说是试验推荐算法的理想数据集。
今天这篇文章是宝器在知乎上的一个问答，超级菜鸟如何入门数据分析？...影响力：这一阶段基本上是学习阶段，没什么大的影响力。...这部分可以从“人人都是产品经理”社区、增长黑客等内容学习，你最少要知道Pv、Uv、DAU等各种指标，如何进行指标拆解、如何进行流量分析、留存分析、用户行为分析，啥是海盗模型，RFM模型、某个指标下降/上升如何分析等等...重点在于如何设计高效的数据模型，以及如何通过BI工具从多个角度观察数据，了解数据内部的规律。 传统的BI工具可以满足大部分传统企业的数据分析场景。...机器学习和深度学习概念非常火热，但相对入门门槛也较高，因为想真正理解那些算法的原理需要高等数学的基础。
大数据技术在企业项目开发中主要涉及数据采集、数据存储和数据计算三个方面：数据采集是利用采集技术将各种数据源、不同格式的数据快速采集到大数据平台。...数据采集、数据存储和数据计算这三个方面是大数据工程师的必备技能。 大数据不是一项专门的技术，而是很多技术的综合应用。可以通过一系列大数据技术对海量数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。...第四层是数据存储，如何解决海量数据的读写问题，是实现大数据平台的构建的基础。 第五层是数据获取，快速、高效获取到海量信息是大数据的前提。...在大数据时代，数据是第一生产力，因为大数据技术的核心就是从数据中挖掘价值，那么最重要的是要有所需要的数据，而第一步需要做的就是弄清楚有什么样的数据、如何获取数据。...交互式分析 交互式分析是基于历史数据的交互式查询，常用于实时报表分析、实时大屏、在线话费查询等。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？...话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，...0x02 如何入门 前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，如果希望了解更多，可以看一下《No.3 漫谈数据开发工程师的技术广度》。 下面给一个入门的建议，完全个人意见。 1....第二阶段 到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要有一些有意思内容可以选学。 数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。...数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。 各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。
分布式数据库，是近些年来非常颇受关注的领域。一方面随着数据规模不断增大，数据使用场景更为多样，对底层数据库的要求越来越高；另一方面对数据库的可用性、扩展能力等也都提出更高的要求。...分布式数据库的出现，恰好满足了上述两方面的诉求。但当用户选择使用分布式的第一个问题，就是如何将之前基于单机或集中式数据库设计的数据结构迁移到分布式环境中，核心点就在于数据分片的设计。...它是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关系全局数据的分布情况。也就是说全局数据的逻辑分片、片段的物理位置等情况对用户和用户应用程序式透明的。...因此，如何设计分片策略也就成为新环境下DBA不得不面对的问题，起码是在相当长的时间是如此。正如同数据库初学者需学习的范式理论一样，未来数据分片的设计也是考验架构、研发及DBA的基本要求之一。...如何选择分片字段 数据分片的设计上需考虑两点：一是分片字段的选择；二是对应的分片算法。后续将重点谈及分片字段选择上，下面先简单说明下分片算法问题。
Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大 注意：在Flink1.12时支持流批一体...，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！...-source 3.处理数据-transformation 4.输出结果-sink 5.触发执行-execute 其中创建环境可以使用如下3种方式: getExecutionEnvironment() ...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute */ public class WordCount3_Lambda...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//批处理不需要调用!
，以及如何在 macOS 上运行大模型。...确定教材 :: 大模型顾名思义就是大，需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配 找老师 :: 即用什么样的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系 就业指导...Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。...使用内存占用更小的数据类型是一种直接的方式，比如 16 位的浮点数就可以直接将内存使用减倍。...open-source alternative to GitHub Copilot server 总结 说来可笑，ChatGPT 的开发者 OpenAI 并不像其名字那样开放，ChatGPT 的源码与模型数据是不对外开放的
二、redis的数据类型 redis有5种数据类型，分别如下 String：字符串 List：列表 Set：集合 Hash：散列 Sorted Set：有序集合 HyperLogLog：基数 三、数据类型使用...org.springframework.core.serializer.support.DeserializingConverter.convert(DeserializingConverter.java:73) ... 29 more 在使用大的...hash结构时，要考虑返回数据的大小，以避免返回太多数据，引发JVM内存溢出或者redis的性能问题。...注意下面几点 对于大量数据操作的时候，要考虑插入和删除内容的大小，因为这将时十分消耗性能的命令，会导致redis服务器的卡顿。对于不允许出现卡顿的服务器，可以进行分批次操作。...基数的作用是评估大约需要准备多少个存储单元去存储数据。基数不能存储元素。 ?
讨论到这里就很明显了，关键在于如何加载多个证书对，可以修改前面所说的加载指令为加载多个 Secret，或者干脆换成 Configmap，当然这样会引起服务中断，Configmap 用于存放证书也略显粗糙
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...对于非常大的数组或在多进程环境下共享数据时，这种方法非常有用。 因为mmap_array只是中间数据，应该记得运行一次，清理一次，防止占用内存。...但还需要注意个问题，如果你运行的是超级大的栅格数据，固态硬盘的容量应该是不够保存的，因此每次运行完栅格数据后，都应该及时转移数据到机械硬盘。...pro自带的arcpy进行数据计算，但arcpy数据生成结果是没有被压缩过，每一期的数据都会生成200G大小的栅格数据。...使用多线程，但如何才不能爆内存了？可以通过调整分块的大小，分块越小，内存占用越小，能带动的的线程数量越多。 但是分块的大小不是越小越好，会有一个阈值。
01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元，较2017年4700亿元同比增长15%； 2019年有望达到6216亿元，并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15%...报告引用中国信息通信研究院“2015-2019年中国大数据产业市场规模趋势”数据。...02 大数据顶层设计 2018年，全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策，十多个地方已经设置了省级大数据管理机构，30多个省市制定实施了大数据相关政策文件...03 大数据技术创新 国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力，一批大数据以及智慧城市方面的独角兽企业快速崛起，大数据领域的专利申请数量逐年增加。...05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地，开展大数据方面的实践探索，区域布局持续优化。
自从我改行做数据分析，发现要学习的东西很多，转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。...1、总得来说数据分析流程就3个基本步骤： 输入-->计算-->输出 所以在数据分析中不管是做架构设计还是算法设计这三个基本步骤是不可缺少的；仿佛我们的计算机也是这个最基本的运行流程。...一、输入： 那么在数据分析领域我们输入的是什么呢 当然是数据，文本数据，结构化数据，非结构化数据（音频、视频），具体对象是我们在数据分析中的表数据，或者数据流。...第二步，找出唯一属性，能唯一定义每一条数据的，这个字段往往能和其他表的字段关联； 二、计算： 计算大多数时候是交，并、差、过滤等操作。可具体描述数据碰撞流程。...三、输出： 计算完需要用一个结果表将数据接收。
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。 ? （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。...我为你写了一篇答疑说明，叫做《文科生如何高效学数据科学？》。文中提到了以下几个方面： 如何指定目标？ 如何确定深度？ 如何加强协作？...在咱们的教程里，也多次使用Github来存储代码和数据，以便你能够重复运行教程中的结果。 《如何高效入门Github？》一文提供了文档和视频教程资源，希望能对你掌握这个数据富矿提供帮助。...数据获取 学完深度学习之后，你会发现自己变成了“数据饥渴”症患者。 因为如果没有大量的数据，就无法支撑你的深度神经网络。 如何获取数据呢？...目前专栏文章主要围绕以下方面展开： 基础入门； 自然语言处理； 机器学习； 深度学习； 数据获取； 答疑。 你可能早已发现，我们还有很多话题，没有来得及涉及。 别着急。
数据挖掘：What？Why？How？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 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、OLAP等）无法支持的领域。...一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。...经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》...目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
来源：数据分析不是个事 一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一...市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来介绍数据挖掘十大经典算法原理，帮助大家快速理解。 一、PageRank 当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。...比喻说明 1、微博 一个人的微博粉丝数不一定等于他的实际影响力，还需要看粉丝的质量如何。如果是僵尸粉没什么用，但如果是很多大V或者明星关注，影响力很高。...分类树：处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，输出的是样本的类别 回归树：可以对连续型的数值进行预测，输出的是一个数值，数值在某个区间内都有取值的可能 回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测...硬间隔：数据是线性分布的情况，直接给出分类。 软间隔：允许一定量的样本分类错误。 核函数：非线性分布的数据映射为线性分布的数据。
此外，数据治理还关注数据的质量，包括数据的准确性、完整性和可靠性，通过数据清洗和验证等措施，确保数据的高质量。同时，数据治理还涉及数据的安全和隐私保护，确保数据的机密性和合规性，防止数据泄露和滥用。...通过数据治理，这个企业能够更好地管理和利用数据资产，支持决策制定、优化运营，并在竞争激烈的市场中取得成功。 如何入门呢？...入门数据治理并不容易，我们需要做大量工作，比如： 了解数据治理的基本概念：开始学习数据治理之前，了解数据治理的定义、目标和基本原则是很重要的。...做到数据治理的最基本入门是没有问题的，在经过几年企业中的积累，您也可以成为数据治理专家。...实践学习 如何开展数据治理要走顶层开始，从业务端入手。但对于新手，更应该关注的是数据治理的实际工作。 元数据管理是数据治理的起点。 简单地说，元数据管理是为了对数据资产进行有效的组织。
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