• 我能拿到年薪 21 万的 offer,多亏了这几个项目!

    课程经过16次优化迭代,最新这期内容更新达30%,课程结构设计更科学,更符合市场需求。在分布式大数据仓库 Hive 设计及数据检索实战部分,主要是基于 Hadoop 生态圈搭建大数据分析平台,通过 Hive 强大的数据处理能够提升数据分析的效率,满足大型互联网公司对大数据分析的行业要求。我们调研后发现,几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析,如Hive,Hadoop等,而课程完全包含这些,这是我们课程的独家特色,这块就是拉开薪资的地方,就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。
  • 为了年后“薪”跳,我慎重地做了决定……

    本部分内容重点解读数据分析师如何给领导进行数据报告展示,辅助领导做出有益于公司业务发展的决策,及如何给运营人员进行数据分析结果展示,提供精细化运营支持。我们调研后发现,几乎所有大型互联网企业招聘数据分析师都要求掌握大数据平台的数据分析,如Hive,Hadoop等,而课程完全包含这些,这是我们课程的独家特色,这块就是拉开薪资的地方,就是区分传统数据分析师和大数据分析师的地方。
  • 2020独角兽企业月薪30K的Python工程师标准

    大数据应用->数据科学->人工智能02我们选择Python用来做什么?我们看看字节跳动公司对Python工程师的方向和需求:对于Python工程师来说,字节跳动主要是招聘2个方向,一个是爬虫方向,一个是业务开发方向。可以看出需求Python工程师的方向偏人工智能,要求是偏算法、计算框架、以及AI方向。都可以用Python实现。04Python给“新”程序员的机遇Python给了机会,你能抓住吗?
  • 拿不到 offer 免费学 | 廖雪峰的“大数据分析全栈工程师”课程第11期开始招生

    至此,开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液,而课程内容将更加丰富,实战性也将更强。大数据分析全栈工程师 课程招生全新改版,深度可达阿里P7多名一线数据科学大师倾力指导找工作拿不到 offer 退学费本课程由廖雪峰老师团队倾情打造,围绕企业用人标准,多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业,深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能,再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议,全新打造的数据科学相关的课程。
  • 帮助“对象”

    嗨,我的教授正在问一个项目。 概述: 获得x名学生进行简单调查。进行数据分析,包括 [1]姓名 [2]性别 [3] ID [4]问题1和数据分析 -概率 -% -分布 在这个项目中,每个学生都是一个“对象” 我是计算机科学入门课程(1000门课程),我不太了解他所说的“对象”的含义。我知道这与OOP有关,请使用类。但是我真的不知道该怎么办。这是在Python中完成的。 我要做的第一件事是生成一个csv文件,并使用csvreader接口读取cvs文件。 我将问他是否要我使用现有接口,还是创建我们自己的类来读取...
  • 今日头条、抖音推荐算法原理全文详解!

    本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。
  • 「双非」研究生数据分析春招心路历程。

    今天邀请了一位小姐姐舒梦做了春招DA岗位面经分享,文章经授权首发于公众号「数据管道」,以下为作者自述全文,希望对正在求职数据分析或准备跨行数据分析的朋友有些许帮助。能力水平有过数据分析的相关实习,某电商和某运营商。【没有,爬下来的数据相当规整。】5、python pandas相关问题,dataframe,怎么看数据的大致情况分布等,如最大最小平均四分位置6、购物车关联分析怎么回事【说了当时的思路,SQL打标签,下载数据Python处理。实习时也有些问题没有解决,想再另外看书学习】8、数据分析报告流程?京东没法现场面,申请了远程。
  • 害怕测试不完备?试试华为结构化测试方法 MFQ

    鉴于 Apache Kylin 的广泛应用,我们对 Apache Kylin 的测试进行了测试分析,希望能够帮助到 Kylin 的使用者更快速找到测试 Kylin 的方向,不断提升 Apache Kylin 的产品质量。MFQ 简介MFQ 是由华为测试专家邰晓梅提出的结构化测试分析方法,已应用于华为、中兴等公司,帮助测试设计人员,从整体到局部,多维度快速抓取关键信息,完成测试设计。KYM 可以根据不同的测试对象灵活变通,其目的是了解测试对象,不需要生搬硬套。测试范围的划分原则就是以功能的起止点为边界进行划分,依赖组件的测试也属于测试的一部分。
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  • 2020 独角兽企业月薪 30K 的 Python 工程师标准

    大数据应用 -> 数据科学 -> 人工智能02我们选择 Python 用来做什么?我们看看字节跳动公司对 Python 工程师的方向和需求:对于 Python 工程师来说,字节跳动主要是招聘 2 个方向,一个是爬虫方向,一个是业务开发方向。可以看出需求 Python 工程师的方向偏人工智能,要求是偏算法、计算框架、以及 AI 方向。都可以用 Python 实现。04Python 给 “新” 程序员的机遇Python 给了机会,你能抓住吗?
  • Python之父宣布离职:除了生孩子,Python还有什么不能?

    1最近,Python 之父 Guido 宣布退休。然而很多人不知道,Python在最初的时候,只是Python之父Guido van Rossum 的私人项目。当时已有的编程语言无法满足他的工作需求,于是,他决定开发一门既易于使用、功能又强大的新语言——Python。不过,令他想不到的是,Python为如此多的人带来工作上的便利。每天有超过数百万的人使用Python,用户群呈现出直线的增长,几乎没有出现下降的迹象。
  • 拿不到 offer 免费学 | 廖雪峰的“大数据分析全栈工程师”课程第11期开始招生

    至此,开课吧系统化课程《大数据分析全栈工程师》将注入更多“大厂脱敏数据、实战项目、云服务等”新鲜血液,而课程内容将更加丰富,实战性也将更强。大数据分析全栈工程师 课程招生全新改版,深度可达阿里P7多名一线数据科学大师倾力指导找工作拿不到 offer 退学费本课程由廖雪峰老师团队倾情打造,围绕企业用人标准,多次调研百度、腾讯、阿里、美团、头条、滴滴等互联网企业,深入了解一线大厂针对数据分析 / 数据挖掘 / 数据科学需要掌握的必备技能,再结合各大招聘网站对该岗位的要求以及行业专家和技术大牛的建议,全新打造的数据科学相关的课程。
  • 拿不到 offer 免费学 | 廖雪峰的“大数据分析全栈工程师”课程第11期开始招生

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  • 第二度?

    我最近完成了政治科学文学硕士学位。在读研究生时,我必须学习R。从那里,我开始学习Python和Perl。当我读研究生时,我将这些语言中的大多数用于数据分析和数据可视化。例如,我将使用Python库NetworkX进行网络分析。我现在正在寻找工作,并且意识到私营部门不重视我的政治学学位,也不真正在乎我是否学过任何编程语言。由于这个原因,我正在考虑重返校园,在沃尔玛兼职期间获得计算机科学学士学位。有没有人走过类似的道路?它值得吗?当我更关注数据分析和可视化时,攻读统计学学位会更好吗? (我的目标是最终成为一名数...
  • 有人可以推荐交互式应用程序进行数据分析吗?

    大家好    我需要对数据库进行大量的数据分析。有人可以推荐交互式应用程序进行数据分析吗?    要求是:    1.能够快速应对意外需求。    2.能够以交互方式对结果进行进一步的计算。    3.即使面对大量复杂的计算也很容易    您会如何推荐出色的专家?    提前致谢。
  • 请推荐一种数据分析工具

    大家好  我需要对数据库进行大量的数据分析。有人可以推荐交互式应用程序进行数据分析吗?  要求是:  1.能够快速应对意外需求。  2.能够以交互方式对结果进行进一步的计算。  3.即使面对大量复杂的计算也很容易 我从一开始就尝试使用SQL,但现在放弃了,因为SQL不提供像Excel这样的逐步分析功能。 Excel,解决我的问题太粗糙了。(我应该举个可讨论的例子吗?) 您会如何推荐出色的专家?  提前致谢。
  • 独家 | 为什么R是数据科学家的必修课?

    R语言是许多公司招聘时所要求的技能,是在数据科学中需要掌握R语言的几个主要原因。虽然Python能够处理工程、数据争论等多方面的任务,在业界受到越来越多的欢迎,但是 R语言与统计/统计机器学习的紧密联系,使它成为数据科学领域的一种重要语言。但是, R数据科学家可以得到来自多个软件包的隐性支持,这些软件包均为经过几十年的研究,为特定用例量身定制的算法。精通Python和R两种语言的数据科学家可以利用每种语言的独特优势和相应的包来支持其业务需求中的不同用例。掌握R和Python的智能数据科学家会利用每种语言的优势,更为高效地组合他们的强势。
  • 经典推荐 | 各部门需要什么数据?

    数据的需求方,或者说数据的“消费者”通常是企业内部各个部门和领域的人员。目标和KPI好了,首先来解答一下我们揣摩“圣意”后的结果,老板或者高层需要什么数据?但往往各个部门关心目标的KPI的方式会有差异,于是数据需要去满足各个部门不同的关注目标的KPI的方式,就有了下面的细分。分析模型主要关注人员:数据分析师上面提到的相关人员几乎涵盖了每个公司的各个领域,但其实还缺少一块重要的组成部分,就是我们自己——数据分析人员。其实对于数据分析人员来说,他们需要把握所有的数据,从全局的目标和KPI到各类细分指标,以及各类功能点的数据。
  • Kylin在用户行为轨迹分析中的应用实践与优化

    转载自公众号:同程艺龙技术中心作者:季杰一、kylin简介 2015年12月8日,Apache Kylin 从 Apache 孵化器项目毕业,正式升级为顶级项目,也是第一个由中国团队完整贡献到 Apache 的顶级项目。2017年升级kylin到2.0.0版本,2019年升级kylin到2.6.4版本。在轨迹模型中,我们需要统计uv,因此需要将用户id声明为全局字典。而查询则根据查询条件命中的维度数,找到对应的cuboid,然后将cuboid中对应hbase中的行,scan到kylin的内存,计算出结果进行返回。例如,有15个维度,Kylin就会计算2的15次方即32768个cuboid,实际上查询可能用到的cuboid不到1000个,甚至更少。当然轨迹模型中并不存在该维度的优化。
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