數(shù)據(jù)工程師角色解析：職責(zé)、技能與職業(yè)路徑

數(shù)據(jù)工程師在現(xiàn)代企業(yè)中的重要性無可置疑，他們是確保企業(yè)數(shù)據(jù)能夠高效流動和利用的核心力量。通過設(shè)計、構(gòu)建和維護(hù)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)工程師為企業(yè)的決策和發(fā)展提供了堅實的技術(shù)支持。在本篇文章中，我將以 ...

成為數(shù)據(jù)分析師：你需要掌握哪些核心知識？

在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，成為一名數(shù)據(jù)分析師已成為許多人的職業(yè)目標(biāo)。然而，要在這個領(lǐng)域脫穎而出，掌握一些核心知識和技能是必不可少的。作為一名資深數(shù)據(jù)分析師，我想與你分享在這個行業(yè)中的一些經(jīng)驗，希望能為你 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零九）- 邏輯回歸

當(dāng)激活函數(shù)為sigmoid時，如何以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真邏輯回歸（Logistic Regression）" A. 輸入層節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)定為3 B. 隱藏層節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)定為0 C. 輸出層節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)定為3 D. 隱藏層節(jié)點(diǎn)個數(shù)設(shè)定為1 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零八）- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

邏輯回歸和支持向量機(jī)（SVM）都是經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，邏輯回歸和SVM的聯(lián)系與區(qū)別，不正確的是？ A. 二者都可以處理分類問題 B. 二者都可以增加不同的正則化項 C. 二者都是參數(shù)模型 D. SVM的處理方 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零七）- 集成學(xué)習(xí)算法

集成學(xué)習(xí)算法是將多個較弱的模型集成模型組，其中的模型可以單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練，并且它們的預(yù)測能以某種方式結(jié)合起來去做出一個總體預(yù)測。集成學(xué)習(xí)從集成思想的架構(gòu)可以分為幾種 框架？ A. Bagging B. Boosting ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零六）- 裝袋方法

裝袋方法(bagging)也叫做bootstrap aggregating,是在原始 數(shù)據(jù)集有放回地重采樣S次后得到新數(shù)據(jù)集的一種技術(shù)，其代表算法有？ A. Adaboost B. GBDT C. XGBOOST D. 隨機(jī)森林 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試介紹：點(diǎn)擊進(jìn)入 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一種可以用來減小監(jiān)督式學(xué)習(xí)中偏差的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?；贐oosting的集成學(xué)習(xí)，其代表算法不包括？ A. Adaboost B. GBDT C. XGBOOST D. 隨機(jī)森林 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試介紹：點(diǎn) ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零四）- 抽取樣本

下列哪種方法，會重復(fù)抽取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，且每筆被抽中的概率始終保持一樣？ A. 袋裝法（Bagging） B. 提升法（Boosting） C. 支持向量機(jī)（SVM） D. 以上皆是 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試介紹：點(diǎn)擊進(jìn)入 ...

數(shù)據(jù)分析職業(yè)：為什么它是就業(yè)市場的熱門選擇

在信息化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力。隨著數(shù)據(jù)的激增，數(shù)據(jù)分析師這一職業(yè)迅速崛起，成為就業(yè)市場上備受青睞的選擇。本文將探討數(shù)據(jù)分析職業(yè)為何如此熱門，并揭示其廣闊的前景和吸引力。 數(shù)據(jù)驅(qū)動 ...

學(xué)數(shù)據(jù)分析:就業(yè)前景與市場需求

數(shù)據(jù)分析的魅力 還記得我剛?cè)胄袝r的情景嗎?那時我對數(shù)據(jù)分析還一無所知,只是被"大數(shù)據(jù)"這個熱門詞匯吸引。誰知道,這一入行就深深愛上了這個充滿活力的行業(yè)。數(shù)據(jù)分析就像是在破解一個個謎題,每一次洞察的 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零三）- 關(guān)聯(lián)分析算法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,非監(jiān)督性學(xué)習(xí)主要用來分類。其中重要的兩種就是聚類分析和主成分分析。下列那個選項不是聚類分析的算法 A. Two-Step B. FP-Growth C. Centroid Method D. Ward’s Method 數(shù)據(jù)分析認(rèn) ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零二）- 分割式聚類算法

以下哪個選項是分割式聚類算法? A. K-Means。 B. Centroid Method C. Ward’s Method D. 以上皆非 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試介紹：點(diǎn)擊進(jìn)入 題目來源于CDA模擬題庫 點(diǎn)擊此處獲取答案 數(shù)據(jù)分析專項練習(xí)題庫 內(nèi)容 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零一）- Apriori算法

Apriori算法，最有可能可用來解決以下哪個問題？ A. 電子商務(wù)網(wǎng)站向顧客推薦商品的廣告 B. 信用卡欺詐識別 C. 電信用戶離網(wǎng)預(yù)警 D. 預(yù)測GDP與工業(yè)產(chǎn)值之間的關(guān)系 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試介紹：點(diǎn)擊進(jìn)入 ...

數(shù)據(jù)分析師的一天：揭秘數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作

數(shù)據(jù)分析師的一天通常充滿了挑戰(zhàn)與機(jī)遇。他們不僅要從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，還需將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)可操作的洞察，最終推動決策。這份工作的復(fù)雜性和多樣性，使得每一天都充滿了新的學(xué)習(xí)和成長機(jī)會。接下 ...

數(shù)據(jù)分析自學(xué)路線：從入門到專家的指南

2. 數(shù)據(jù)分析流程：一個完整的數(shù)據(jù)分析流程包括數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、分析以及可視化呈現(xiàn)。記得我第一次做項目時，往往容易低估數(shù)據(jù)清洗的重要性。但其實，數(shù)據(jù)清洗是確保分析結(jié)果準(zhǔn)確的關(guān)鍵一步。 4. ...

學(xué)習(xí)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析：構(gòu)建堅實的理論基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析時，構(gòu)建堅實的理論基礎(chǔ)至關(guān)重要。雖然這一過程可能看似枯燥，但它為我們打開了理解數(shù)據(jù)世界的大門。在這篇文章中，我將結(jié)合我的個人經(jīng)驗，帶你深入探討如何有效地學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)分析，并為你 ...

數(shù)據(jù)分析要學(xué)哪些課程：構(gòu)建你的知識體系

構(gòu)建一個完整的數(shù)據(jù)分析知識體系就像搭建一座堅實的橋梁，連接著我們從數(shù)據(jù)小白到專業(yè)分析師的成長路徑。作為一名多年從事數(shù)據(jù)分析的從業(yè)者，我深知在這個過程中，學(xué)習(xí)和實踐同樣重要。今天，我將和大家分享在構(gòu)建 ...

數(shù)據(jù)分析步驟：如何系統(tǒng)地處理數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析是一個有條不紊的過程，通過系統(tǒng)地處理數(shù)據(jù)，可以幫助我們從中提取出有價值的信息，從而做出明智的決策。盡管不同的資源可能會提供稍有不同的步驟，但核心流程往往大同小異。接下來，我將帶你一同探討數(shù)據(jù) ...

使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析：技巧與最佳實踐

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）一直是一項不可或缺的技能。它不僅是數(shù)據(jù)分析師的基本工具，也是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)處理和深入分析的關(guān)鍵。作為一名數(shù)據(jù)分析的從業(yè)者，我深知學(xué)習(xí)SQL的過程中可能遇到的挑戰(zhàn)。因此 ...

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：你需要掌握的入門知識