回答:我是做JAVA后臺開發的,目前為止最多處理過每天600萬左右的數據!數據不算特別多,但是也算是經歷過焦頭爛額,下面淺談下自己和團隊怎么做的?后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據,因為每天的數據量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報文的方式,使用batch框架進行數據落地,把落地成功的數據某個字段返回給調用端,讓調用端驗證是否已經全部落地成功的,保證數據的一致性!核心處理:使用了spr...
回答:一名合格的數據分析師應該掌握網頁爬蟲:Python或R數據存儲:Excel或者Tableau、MangoDB等數據清洗:數據缺失處理等數據分析:線性回歸等數據可視化:Python或R的可視化包進階級數據分析師:統計知識運籌學知識機器學習知識掌握以上三個技能點便可稱之為數據科學家至于面試要準備些啥?Simply按照上面技能點一一準備但是今天要說的是一項奇淫技巧那就是--寫一篇數據分析的推文在這篇推文...
回答:Sql執行原理大致分為四步:第一步,客戶端把語句發給服務器端執行:所有的SQL語句都是在客戶端進程產生的,在服務器進程執行的。第二步,語句解析:客戶端把SQL語句傳送到服務器后,服務器進程會對該語句在服務器上進行解析,這個時候服務器進程會對于SQL語句進行這幾項操作:查詢高速緩存、語句合法性檢查、語言含義檢查也就是詞法分析器、然后對獲得對象進行解析鎖、再核對數據訪問權限、最后確定最佳執行計劃。第三...
回答:使用SQL處理數據時,數據會在數據庫內直接進行處理,而且sql處理本身可以對sql語句做優化,按照最優的策略自動執行。使用Java處理時,需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存,其中有網絡處理和數據封裝的操作,數據量比較大時,有一定的延遲,所以相對來說數據處理就慢一些。當然,這個只是大體示意圖,實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同,有各自適合的業務領域,需要根據實際情況選用合適的方式。
回答:一、HadoopHadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的,此外,Hadoop 依賴于社區服務器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。二、SPSS統計軟件 它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能,使用對話框展示出各種功能選擇項,只要是掌握一定的 Windows操作技能,粗通統計分析原理,就可以...
回答:其實根本就沒有什么數據分析師,或者說,人人都是數據分析師。懂我這個意思嗎?我的文章里,也寫過很多數據行業的知識,你可以去看看,其實有時候想想,你就不一定非得從事這樣的行業了。就拿數據挖掘來說吧,據我所知,廠商今年都混的不怎么樣,為什么?客戶需求很少,而且都是定制化的,整個項目的周期很長。還有就是一個企業里,互聯網公司可能還好一點,數據分析師根本不需要那么多,你看看ucloud的數據分析報錄比,20...
本文為CDA數據分析研究院原創作品,轉載需授權 1.為什么選擇Python進行數據分析? Python是一門動態的、面向對象的腳本語言,同時也是一門簡約,通俗易懂的編程語言。Python入門簡單,代碼可讀性強,一段好的Python代碼,閱...
...云技術的發展指出了捷徑。他們二人一致認為, 大數據與分析學前沿是個活動目標,這一領域包含了儲存原始數據的數據湖和云計算。盡管這些技術并未成熟,但等待也并非上策。 Loconzolo表示:現實的情況是,這些工具都剛剛...
...題是什么,問題在哪,完全是以數據為驅動,通過大數據分析發現問題、解決問題 ② 思維方式的變化? 全樣而非抽樣 在之前,數據太多,無法保存和分析,統計學采用抽樣,而現在,我們可以對所有數據進行分析 效率而...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...