昨天,我们为你打开了数据分析的大门,相信大家已经了解了数据分析的定义和一些工作、生活中的应用场景。 老师您一直在说数据分析有多强大,它到底能干什么事呢?能不能立马就解决我的问题?
GPT-4替代初级数据分析师的成本只有0.71%,换成高级数据分析师则是0.45%……
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora,不行上知乎,看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书,有电子版下电子版,没电子版买纸质书,花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析:excel是必须,R是基本,python是进阶。SAS和Matlab
(很少见到这么简单粗暴的回答,对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ,C君注) 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora,不行上知乎,看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书,有电子版下电子版,没电子版买纸质书,花不了多
了解小编的读者应该知道,我在从事了一段数据分析师的工作之后,目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处,但无论是工作思维还是所需技术栈方面,也都存在很大差异。前期,一名读者在后台留言问我数据分析师转岗算法工程师的经历,今天本文就结合个人实际做以总结。
这里的技能包括编程语言、应用软件、常用工具包的api。有朋友会问:我是搞数据分析的,思路最重要,什么工具其实不重要,为什么面试非要问我这些工具熟练度?
今天分享给大家一篇木东居士的文章,他最近面试十多个数据分析师,在此和大家分享一下。
评职称要发论文,可是为什么论文投出去,都石沉大海、毫无音讯了呢?隔壁的王教授、张老师,为什么写一篇论文,核心期刊就发一篇,他有什么秘诀? 各位老师、同学,是不是特别想知道如何才能提高你的论文上核心期刊的命中率。今天,小编特别综合人大报刊复印资料多年积累的大数据,告诉你:如何写论文才能上核心期刊。 核心期刊那么多,为啥离我那么远? 要知道,核心期刊的编辑每天要收到上百篇稿件,这么多的论文,编辑是如何审稿的呢?初审编辑,一般会先看题目,筛选一批论文,淘汰一批论文。其次,编辑会通过摘要内容,再刷掉
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果,通常是vcf文件,我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容,有时候vcf文件过大,每一步处理起来都会花费比较长的时间。有时候就想把这个vcf文件缩小,随机选择一部分。
NOVOPlasty 软件的配置文件是 lettuce2020/NOVOplasty.config.txt at master · popgenome/lettuce2020 (github.com)
环境准备:python数据分析可以在多个平台上运行,一般我习惯在jupyter notebook运行。如何下载?
有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章,由于原作链接访问异常,只得从百度快照中看到原文,所以这里搬运过来,特此声明本文系【转载】,在此感谢原作者,以下为原文正文(略有删减)。
还是写一个例子帮助大家理解,用到的数据是R自带的pbc数据集。这个数据集是梅奥诊所收治的肝硬化病人的数据,共424个。
视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=SVh3F8MLCmg 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 最新的
魔幻的2020让大家都开始“内卷”起来了,数据分析这个本来就很卷行业更是如此,业务部门数据化,数据分析专家化似乎是个大趋势,我们小分析师还有出路么?
临近年底,很多同学问:“如何做出优秀的数据分析项目?不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目,主要靠的是:树立正确的观念。这里有5道测试题,一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
相信很多数据分析师的脑海中都无数次冒出过这个念头:出去开一个数据分析公司吧,喏,就像他们: 房地产数据分析师 · 张先生:我要创业!开一家数据分析的公司,什么万科、万达、万通、万维网....都是我的客户!喂,什么?哦不好意思我不买房,等一下,那个...请问您需要数据分析吗?我们专注房地产数据分析,聚类分析、回归分析、决策...喂?喂? 零售业数据分析师 · 小王:老子不干了!老子要自己接活做,给楼下小卖部做数据分析! 互联网数据分析师 · 强强:我辞职了,开了一家公司,我们公司做流量分析、推荐系统,构建
部分数据代码是公开的 下载链接https://zenodo.org/record/4781590#.YSB40Hzivic
第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛,当时和两个同学刚刚组队,我们也没有什么基础,结果可想而知:无奖。 在经历了这一次国赛之后,大一时的两位队友也无心再参加,所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版,一名男生负责建模;而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛,在这期间,我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果,便参加了。凭借着很好的运气,我们拿了二等奖的好成绩。 时间不久,便到了国赛。在国赛期间,我们每天熬夜熬到很晚,有了一点想法之后就开始讨论,然后发现行不通,又开始讨论,再进行完善……就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后# 在找队友的时候,一定要找靠谱的,自己熟悉的,千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间,要经常沟通,彼此磨合,培养默契。 在参加竞赛的时候,不免会讨论得过于激烈,千万不要烦彼此,因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞,才有可能找到适合本队得解题办法。 在分工方面,建议有一个人主要负责建模,一个主要负责编程,一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解,因为不知竞赛得的时候会有谁的工作量大一些,另外的人还可以去帮忙。三样都懂一些也可以更好的交流,更好的完成作品。
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = =,持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数:五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/mec.16788
有人爬取数据分析黄金周旅游景点,有人爬取数据分析相亲,有人大数据分析双十一,连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息,现在就连我们的钱都是放在网上,以后到强人工智能,我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏,我们需要一把铲子来挖掘它。 最近,AI 的兴起让 Python 火了一把。实际上 Python 拥有庞大的第三方支持,生态系统非常完整,可以适用各种场景和行业。这次,我们准备通过 Python 学习爬虫的开发,既简单有趣,而且是数据采集重要
https://www.nature.com/articles/s41588-023-01340-y
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情:如果你提出一观点或发现一个现象,在别人那里完全重复不出来,谁知道是不是臆想呢?但是有时候重复人家的研究结论又会显得不可理喻:分析的环境,软件的版本,试剂的保质期,甚至是历史条件都会成为不可重复的原因。然而,我们仍然做着这样的努力,至少我们看到数据科学家在做着这样的努力。
最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章,有所感想,因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题,和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。
作者介绍:卞昊穹(hankbian):腾讯数据库TDSQL团队成员,高级工程师。中国人民大学博士,曾在SIGMOD、ICDE、CIKM等数据库相关领域顶级会议发表论文多篇。目前参与和主导多项TDSQL查询和存储优化的研发工作。
今天是什么日子?推迟了一个月的高考终于来了,作为一个已经考完N年的人,说句实话,我比你们还激动!
最近,在GitChat发布一场Chat(Chat地址请猛戳这里),人数当天就达标了,今天把文章完成提交,同时将文章中的代码发布到码云,我就等待大家前来捧场了,Chat地址请猛戳这里。 有人爬取数据分析黄金周旅游景点,有人爬取数据分析相亲,有人大数据分析双十一,连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息,现在就连我们的钱都是放在网上,以后到强人工智能,我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏,我们需要一把铲子来挖掘它。 最近,AI 的兴起让 Pyt
只不过当时做得时候是团队内部的周会分享,相对比较粗糙,只有非常简单的PPT,绝大多数的内容都是我一时兴起想到哪里讲到哪里的,现在准备把这个系列做得更加精细化一些。
其实,我们每次做临床科室大数据解析的时候,都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检,或者出现错误。
上面的图是论文中的结果图,最终画出来的图片和这个是有差异的,水平有限,我一般用R画完图后,都会用AI进行修改。
最近,很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的,我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐,现在给大家归纳一下,希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html):加州大学欧文分校开放的经典数据集,被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets (https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets):这是github一大神整理的
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目前我所接触过的所有编程语言都只有掌握三个内容就可以了:就是输入、处理、输出。我们已经安装好了Python,可以来一个最俗套的程序。 首先我们打开windows的控制台,然后输入python回车,然
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业,该项目提供多种多样的课程,能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分,包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业,该项目提供多种多样的课程,能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分,包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体信息: 本项目会教授这个兴新领域里你所需要知道的概念和技能:数据收集,数据管理和建设,数据分析和数据可视化。有以下一些3学分的课程可供选择: 大数据运用与分析 数据密集型科学的云计算 信息可视化 大数据在药物开发、健康和转化医学方面的运用 数据管理:规模性、多样性、实时性、准确性 基于网页和文本的大数
在《钢铁侠》系列电影中,托尼·史塔克用全息投影显示三维数据,用手进行拖拽调整,然后解决超级英雄遇到的问题。现在,MIT 和布朗大学的研究者合作开发了一个交互式数据分析系统,该系统可以在触摸屏上运行,所有人(不仅仅限于托尼那样的天才亿万富翁)都可以使用数据分析解决现实世界问题。
今天分享一下交流群里海潮兄弟的「数据分析岗」求职与工作经验,以下是海潮兄弟的自诉,全文共4825字,6图,阅读大概需要15分钟。
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 我是土木工程系 2019 级博士生毛灵栋。我报名参加大数据能力提升项目是在我刚入学的一年级。当时我
在每次的数据分析工作中,将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步,并且对有的人来说,这也是最难的一步。一份技术报告的目的是传递信息。然而,技术信息是很难让人理解的,因为它不仅复杂,而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中,你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。
熟悉windows的安装Python不难,首先官网下载,地址:https://www.python.org/downloads/。 有两个版本,根据需要选择自己的版本,现在越来越多的库开始支持3,所以
最近,数据分析师圈子大家在讨论GPT-4对他们的工作有什么影响:是替代还是辅助?个人认为GPT-4可以帮助我提高工作效率和质量。
今天给大家安利两款简单好用易上手的excel数据分析插件! excel虽然内置有数据分析模块 (需要调用开发工具,还不知道怎么调用的请参考小魔方12月21日文章) 但是毕竟不是专业的数据统计分析软件,功能上受限很多。 当然我们平时的大部分数据分析工作,无论是课程、毕业论文需要的,大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab,甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。(后面四种小编想都不敢想) 不过这些分析工具要么安装包占内存、要么只有英
废话不说,直奔主题,我们聊一下该如何学习。居士的观点很简单,就是标题的内容:面向简历学习!
在之前的 LLM Agent+DB 的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据,这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗,数据处理,数据建模,数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道,但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持,已看到很多 BI 平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文:Data-Copilot 和 InsightPilot, 主要参考一些有意思的思路~
前段时间,OpenAI公司召开了发布会,宣布了GPT-4 的大升级,还推出ChatGPT新的语音与图像功能,让ChatGPT可以看、听和说话。
随着计算机架构的发展,即使是嵌入式系统,也可以集成GPU设备,提供卓越的性能和能效,满足不同行业、应用和部署环境的需求。数据分析是嵌入式系统的重要应用场景。遗憾的是,由于嵌入式设备容量的限制,嵌入式系统处理的问题规模有限。
严格的来讲,这个时候我还没有写完论文,还剩点,但是我好累啊。。。而且这篇文章放在这个位置大家也都看不到这篇文章。我下次一定要找一个辅助的队友来打比赛,因为我觉得数学建模从某种意义上面来讲就是计算机仿真的艺术。仿真对了,这比赛也就八九不离十了 ~
导读:“我有一次去重庆,真的遛死我了。当时我在山脚下叫车,接单的车实线距离显示只有一点几千米,预估时长只有2分钟,但实际十五六分钟才到达了我的位置,我非常抓狂。”
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