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数据科学家必须了解的前十大Python库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：53
Python因其简单易用而被称为初学者级编程语言，它的编程语法易于学习，并且与C，Java和C ++相比具有较高的水平。 为了获得更准确的算法和编码，Analytics Insigh[详细]
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数据分析师or数据科学家：你的职业取舍是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：81
数据分析师 如果你希望描述过去或当前的数据，同时展示关键的发现、变化和趋势，最后向利益相关者显示数据，那么数据分析师的职位最适合你。 尽管两个职位之间有[详细]
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转发！一文掌握数据了解知识体系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：156
什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系[详细]
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讨论InnoDB底层原理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：124
存储引擎 很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎，并没有去介绍存储引擎本身。那么究竟什么是存储引擎?不知道大家有没有想过，MySQL是如何存储我们丢进去的数[详细]
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30分钟，将你的Spark SQL模型变为在线办事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：71
SparkSQL在机器学习场景中应用 第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些A[详细]
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医疗行业中的四个数据分析告捷案例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：67
甚至在冠状病毒在全球大流行之前，研究公司Acumen Research and Consulting就预测，到2026年，全球医疗分析市场将增长到522亿美元。分析正在帮医疗系统发现和管[详细]
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介绍Kafka可视化Web界面管理工具：CMAK
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：126
kafka-manager管理工具简介 它最早由雅虎开源，功能非常齐全，展示的数据非常丰富。同时用户能够在界面上执行一些简单的集群管理操作。 不过雅虎已经将其更名为C[详细]
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Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：77
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，[详细]
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5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：65
数据科学行业中一个最常见的陷阱是花费数小时为他们的项目寻找最佳算法，而没有花足够的时间首先理解数据。 数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始[详细]
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大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：161
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新[详细]
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数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：131
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有[详细]
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大数据和物联网是如何相辅相成的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：111
分析大数据 物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数[详细]
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粉碎二八法则！每个数据科学家都得会一点SparkMagic
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：159
著名的帕累托法则，即80/20定律，告诉我们：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在着无法解释的不平衡。即使是21世纪最具吸引力的工作，数据科学依然逃不[详细]
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社交大数据如何助力社会风险问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：115
在网络空间治理中运用社交大数据 当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，[详细]
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据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：65
据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 ??（ 关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布 ） 导言 ：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文 第4节 （ 彻底 颠[详细]
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【轰炸】大数据分析2015年中国留学生回国就业蓝皮书
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：78
本文摘自数据观 前几日，教育部公布了《中国留学回国就业蓝皮书2015》。蓝皮书中介绍，1978年至2015年底，我国累计出国留学人数404.21万，年均增长率19.06%，累计回国人数221.86万。留学回国就业人员的基本特征有哪些?就业情况怎么样?一起跟天道丝丝小编看看[详细]
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找出一个整数数组中的第二大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：177
可能以故事形式：如从第一层到第十层电梯每层停一次，如何找到第二个大的钻石 ?1?#includestdio.h??2?#includeassert.h??3?#define?MINNUMBER?-32768??4?int?find_sec_max(int?arr[],int?size)??5?{??6?????assert(arr);??7?????int?maxnumber=arr[0];??8???[详细]
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【机器学习】数据处理中白化Whitening的作用图解分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：69
之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，由于原始图像相邻像素值具有高度相关性，所以图像数据信息冗余，对于白化的作用的描述主要有两个方面：1，减少特征之间的相关性；2，特征具有相同的方差（协方差阵为1）；但是为什么这么做，以及这样做对于算法或者[详细]
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数据集成--Informatica PowerCenter
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：168
概要 随着数据呈现单位级别的递增，从海量的数据中分析出有价值的数据，对未来的事情进行一些预测，显得更能体现出BI的优越性了，但这也同时考验着数据处理ETL的性能和安全。这几天大体调查了一下informatica公司的PowerCenter，在国内市场上使用的挺早的，[详细]
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美团机器学习中的数据清洗与特征挖掘实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：106
综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=特征，标注数据生成=模型学习=模型应用”中的前两个步骤 灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是： 从原始数据，如文本、图像或[详细]
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String大数加减乘除（非负整数）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：98
leetcode上一题使用String完成大数乘法，鉴于之前华为机试也考到过大数减法，这里做一个大数运算的专题。 说到底，大数运算考察的还是对运算的理解，我们完全可以通过模拟手算来进行。 注意string与int间的转换，string[] - '0' 变成int，int + '0' 变成 str[详细]
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【bzoj3110】[Zjoi2013]K大数查询 权值线段树套区间线段树
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：95
权值线段树套区间线段树 外层线段树按照完全二叉树的建法全部建出 内层线段树动态开点 外层的每个节点上都建一棵区间线段树，维护权值在[l,r]中每个区间出现的个数 每次修改对应外层线段树上的O(log n)个节点，内层修改一个区间，对应内层线段树上的O(log n)[详细]
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lightoj 1214 - Large Division 大数对小数取余
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：156
给定一个200位的大数和一个int范围整数，问大数是否是小数的倍数。 同之前的某到简单数学题 #includebits/stdc++.husing namespace std;#define ll long long#define ull unsigned long long#define mod 1000007#define inf 0x3f3f3f3f#define N 100100using[详细]
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模版--大数加减乘除
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：70
/* 因为计算大数除法时需要用到乘法和减法， 但是不指定字符串长度的乘法和减法不容易用字符数组表示， 所以这里就没写用字符数组计算的大数除法。o(╯□╰)o */ /***********大数加减乘/仅限正整数***************/ //加法测试：HDU 1002 //减法测试：百练O[详细]
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沈艳：关注大数据分析门槛 警惕大数据神话
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：73
大数据是近几年最热门的 IT 概念之一，并已在许多领域实现落地。从淘宝利用平台数据解读中国消费趋势和地区差异到出行类 APP 在拥塞的城市中为用户提供快速的车辆调度，从数据分析团队在奥巴马连任竞选中发挥巨大作用到谷歌智能系统 AlphaGo 在人机围棋大战[详细]
