点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 当人们谈及“数据分析”时，常常会联想到冰冷的数字、满眼的代码和晦涩的专业语言，而数据可视化可以说是数据界的“一股清流”，把看似高不可攀的数据技术转换成人人都可看懂的图像...Seeing Is Believing（眼见为实），“看见数据”的驱动力是极其强大的，它可以瞬间激发读者的思考力，并形成影响力。 如何掌握“看见数据”的魔力？我认为有以下三点关键认知。...瑞典统计学教授汉斯·罗斯林在2006年的TED大会上做出了震撼世人的数据可视化演讲，他展示了各国家之间的贫富差距，并证明世界是如何变得越来越好的，这不只是因为他做出的气泡图有多生动，更多的是因为数据背后的事实引发了共鸣...如何保持增值？我认为数据分析应逐渐成为一种通用的能力，而不是岗位，只有把数据能力融入业务中才能最大化地发挥价值。不过“人人都可以成为数据分析师”的目标是比较理想化的，也很难实现。...默认的可视化效果不够理想，并不代表它做不出好看的可视化报告，只是你需要掌握一些Power BI可视化设计的方法和技巧。 这本书就是为你揭开Power BI可视化设计的奥秘的。
而各数据元素之间的相互关系，又包括三个组成成分，数据的逻辑结构，数据的存储结构和数据运算结构。 而一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。...第二部分：Java基本算法 ---- 理解了Java数据结构，还必须要掌握一些常见的基本算法。...吐血推荐参考资料：git hub 八大排序算法详解。此大神比作者讲解的还详细，作者就不在这里，描述重复的东西了，作者带领大家把重点的两个强调一下,此两个是必须要掌握的。...如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 * ②. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 * ③....③．i++，由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。 ④．再重复执行②，③二步，直到i==j，将基准数填入a[i]中。
不久前，他发起了“如何尽可能接近掌握软件工程”的大讨论，吸引了不少读者参与讨论。InfoQ 中文站翻译并整理成文，以飨读者。 “工程”是以一种有原则的方式制造东西——因此，肯定存在“软件工程”。...对于这些人来说，“掌握软件工程意味着与当前的实践保持同步”。 我是一个老顽固，我更喜欢一种早期的、更严厉的、更开明的“愿望”，并且喜欢比较和思考如何让软件开发更接近于现有的工程。...40 年前，程序员的工具箱里包含了一些工具，至今仍然存在： 数据结构 流程控制 迭代技术 经典算法 还有许多我肯定忘记了的东西，包括调试技术等等。 软件开发生命周期实际上并没有发生根本的变化。...作为一名富有成效且有价值的软件工程师的途径就是注重（掌握）软件工程的原理。学会怎样学习。也许听起来奇怪，但这是一个工程师需要掌握的重要技能。学会迅速掌握新技术。...请注意我没有说“学会如何迅速掌握某某新技术”。我并没有这么说，因为这最终是一件愚蠢的差事。有些人会走这条路，而且做得很好。我们称这些人为大师。我们的行业并不需要一个充满大师的世界。
以下是我们认为顶尖数据分析师应具备的7大技能： 1.商业头脑 如果你希望你的工作在实际业务中产生更大的影响，那么你需要深入了解业务的运作方式。...用超越传统数据分析聚焦的KPI和十大畅销商品的视角去看待，比如： 企业的业务战略是什么？ 企业处于市场的何种地位？ 企业如何从竞争对手中脱颖而出？ 企业的关键业务流程是什么？...端到端的流程中涉及到许多系统和数据，掌握技术诀窍将使你更容易理解它们的连接方式以及由谁负责哪个部分，对数据价值链了然于胸，也就能够更好地将分析内容插入报告的上下文中。...对此，你需要知道： 数据来自哪里？ 为什么收集数据，怎么收集数据，以及由谁收集？ 数据经历了哪些转化步骤？ 数据存放在哪里？ 你如何访问数据以及谁有权访问数据？ 你可以使用哪些工具进行分析？...语言，文化和分散的地理位置会如何影响你汇报结果的方式？共享信息的时间范围在哪里？ 从长远来看，提高您的口头表达，书面呈现和使用数据的技巧将有助于你提供更好的数据分析服务。
前言Apache JMeter不仅是一个功能强大的性能测试工具，它还可以用于提取和处理响应中的数据。...对于现代Web应用，JSON（JavaScript Object Notation）已经成为主要的数据交换格式。本文将详细介绍如何在JMeter中提取JSON数据，并将其用于后续的请求或断言。...在“查看结果树”监听器中，查看调试采样器的响应数据，验证提取结果是否正确。提取的数据将显示在响应数据的“响应数据”部分，带有前缀的变量名。...使用提取的数据在后续请求中使用提取的数据例如，添加另一个HTTP请求，配置URL和其他参数。在请求参数中使用之前提取的数据，格式为${变量名}，例如${json_title}。...掌握JMeter的JSON提取功能，将大大提升您在性能测试和自动化测试中的效率和灵活性。
在本文中，我们将介绍如何使用 Playwright 进行元素操作。 点击元素 点击页面元素是最常见的操作之一。Playwright 提供了 locator 对象的 click() 方法来实现点击操作。...总结 通过本文的介绍，我们学习了如何使用 Playwright 进行元素操作，包括点击、输入文本和获取属性值等。Playwright 提供了丰富的 API，使得与页面元素的交互变得更加简单和灵活。
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。 值得注意的是，学习大数据虽然是一个趋势，大数据的三个关键技术是一定要掌握的！...3、 二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。 4、 作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。...5、 从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。...利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。...，想要成为大数据工程师就要不断的学习新技术，把握技术的发展潮流！
很多编程书喜欢卖弄一些小窍门，教你如何让程序显得“短小”。...很多语言没有新的东西，为了占据一方土地，就号称自己适合某种特定的任务，比如文本处理，数据库查询，WEB 编程，游戏设计，并行计算。但是我们真的需要不同的语言来干这些事情吗？...如何掌握程序语言 看到了一些常见的错误心理，那么我们来谈一下什么样的思维方式会更加容易的掌握程序语言。 1. 专注于“精华”和“原理”。...之后你就会发现，所有语言的新特性你都大概知道可以如何实现，而不只停留在使用者的水平。实现程序语言最迅速的方式就是使用一种像 Scheme 这样代码可以被作为数据的语言。...2018年大家大展宏图！ 觉得本文对你有帮助？请分享给更多人。
很多编程书喜欢卖弄一些小窍门，教你如何让程序显得“短小”。...很多语言没有新的东西，为了占据一方土地，就号称自己适合某种特定的任务，比如文本处理，数据库查询，WEB 编程，游戏设计，并行计算。但是我们真的需要不同的语言来干这些事情吗？...如何掌握程序语言 看到了一些常见的错误心理，那么我们来谈一下什么样的思维方式会更加容易的掌握程序语言。 1. 专注于“精华”和“原理”。...之后你就会发现，所有语言的新特性你都大概知道可以如何实现，而不只停留在使用者的水平。实现程序语言最迅速的方式就是使用一种像 Scheme 这样代码可以被作为数据的语言。...2018年大家大展宏图！ 觉得本文对你有帮助？请分享给更多人。 关注「程序员宝库」公众号，直接获取各种编程资料
本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。...理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。...分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。...bagging 能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。...那些「支持」着超平面的数据点被称为「支持向量」。在上图中，填充蓝色圆和两个填充方块就是支持向量。在两类数据不是线性可分的例子中，数据点将被投射到一个更高维空间中，使得数据变得线性可分。
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...对于非常大的数组或在多进程环境下共享数据时，这种方法非常有用。 因为mmap_array只是中间数据，应该记得运行一次，清理一次，防止占用内存。...但还需要注意个问题，如果你运行的是超级大的栅格数据，固态硬盘的容量应该是不够保存的，因此每次运行完栅格数据后，都应该及时转移数据到机械硬盘。...pro自带的arcpy进行数据计算，但arcpy数据生成结果是没有被压缩过，每一期的数据都会生成200G大小的栅格数据。...使用多线程，但如何才不能爆内存了？可以通过调整分块的大小，分块越小，内存占用越小，能带动的的线程数量越多。 但是分块的大小不是越小越好，会有一个阈值。
01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元，较2017年4700亿元同比增长15%； 2019年有望达到6216亿元，并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15%...报告引用中国信息通信研究院“2015-2019年中国大数据产业市场规模趋势”数据。...02 大数据顶层设计 2018年，全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策，十多个地方已经设置了省级大数据管理机构，30多个省市制定实施了大数据相关政策文件...03 大数据技术创新 国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力，一批大数据以及智慧城市方面的独角兽企业快速崛起，大数据领域的专利申请数量逐年增加。...05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地，开展大数据方面的实践探索，区域布局持续优化。
研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美元。...虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑，但企业应该如何应用大数据呢？目前还没有一个清楚的答案。新的大数据技术正在进入市场，而一些旧技术的使用还在继续增长。...本文涵盖大数据未来发展的十大趋势，这些趋势可能对2017年及以后的大数据市场产生极大影响。 ?...高德纳咨询公司（Gartner）称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。...一些公司正将其安全信息和事件管理软件（SIEM）与大数据平台（如Hadoop）结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。 ? 7 物联网 物联网也可能对大数据产生相当大的影响。
导读：数据科学家还需要掌握商业技能吗？当然了，针对这个问题，365 Data Science用有趣的视频做出了解答。...编译：Mika 来源：CDA数据分析师（ID：cdacdacda） 原文：365 Data Science 在今天的内容中，我们谈谈商业和数据科学，以及如何将两者结合起来。...你吹嘘自己所有的技能，夸夸其谈你掌握好几种编程语言，想使用全部的语言，以及如何应用最新的算法。 从面试官脸上令人印象深刻的表情判断，你感觉自己已被录用了 !...但实际上，雇主是这么想的， “听上去你的能力很棒，但是我这里没有纯粹的数据科学家工作。我需要能够结合数据和商业策略，知道如何解决复杂的数据问题，并能有效与管理层分享见解的员工。”...这两者都让你将理解性能数据，并从中获得可操作的知识。 KPQs围绕着公司在实现特定目标方面的表现。例如:”我们的服务推广做得如何?”或者”我们吸引新的潜在客户做得如何?”
100本前端书籍下载|前端全套视频下载 对的，我这里要讲的不是如何掌握一种编程语言，而是所有的。 本文作者王垠，代表作《完全用Linux 工作》，著名软件工程师。...你只要通过“某种语言”学会了这些特性，掌握这些特性的根本概念，就能随时把这些知识应用到任何其它语言。你为此投入的时间基本不会浪费。...在这个简短的过程中，他很快的掌握了这个语言，并用它表达出心里的想法。...泛型的 “variance” 如何表达？ 这个语言的“函数”是什么语法，“函数调用”是什么语法，可否使用“缺省参数”？ 注意到了吗？上面每一个引号里面的内容，都是一种语言特性（或者叫概念）。...我发现很多编程培训班的入门课，往往一来就教学生如何使用 printf 打印“Hello World！”
掌握进步技巧 一.分工 生产力的提高有赖于分工制，也就是说每个人只做一个专业，只问一个细节。这样的好处不言而喻，熟能生巧。在学习过程中，尽量把一个类型的问题集中处理。...不要今天学性技巧，明天学女性心理，后天又开始捉摸如何靠一张电影票哄对方上床。融会贯通的最快方法就是集中一点学习，我在知乎搜帖子，每天只搜一个类型。...四.掌握关键知识 当然这里不可能指所有专业或课程。有一些还是可以的。比如语言。...睡眠是人生第一大事，这点投资你必须有啊。 7.午休。反正我是中午30-45分钟，不然下午睁不开眼。这个因人而异吧。 午睡多久比较合适？...不管怎么说，大家加油，不要放弃，像我这种骨子里叛逆的大反派，浪荡不羁的社会渣渣都能努力，热爱美好生活的你们，怎么可能做不到呢。
函数基本概念 每个c程序都至少有一个函数，即主函数 main() 对于简单任务程序而言，全部的代码都写在main()函数中 对于实际开发，程序任务复杂多...
2017年比较热门的话题是人工智能，而人工智能需要数据科学和机器学习的支撑。Python在数据科学和机器学习方面的普及，是其快速增长的主要原因。...Python 拥有以数据为中心的库，如 pandas、NumPy、matplotlib。任何熟悉 Python 语法和规则的人都可以使用这些库，用来处理、操作和可视化数据。...数据驱动决策越来越受企业的欢迎，这也让数据分析在工作中扮演了非常重要的角色。 Python在数据分析上应用 - 某一地区2014年气温分析 ?...虽然是简单的数据模拟，但可视化后的数据犹如一件艺术品。 ?...加入课程后，零基础的你也能够跟随硅谷工程师，掌握 Python 的基础知识，并通过实战项目巩固技能，最终掌握 Python 基础知识，做好准备继续在你喜欢的领域学习深造。
那 Docker + Nginx 如何结合使用呢？...然后来看下 nginx 的第二大功能：动态资源的反向代理。 什么是正向、什么是反向呢？ 从用户的角度看，方向一致的就是正向，反过来就是反向。...start 3001 和 3002 端口各跑一个： 浏览器访问下，都是正常的： 控制台也打印了访问日志： 问题来了，现在有一个 nginx 服务器，两个 nest 服务器了，nginx 该如何应对呢...掌握了静态资源托管、动态资源的反向代理+负载均衡，就算是掌握了 Nginx 的核心用法了
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业，而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。...那么做数据分析需要掌握哪些技能呢? SQL和数据仓库是数据分析技术中最需要的两项技能。 ? 数据和统计数据似乎现在是很热门的行业。有数百种编程语言，工具和实践方法可以练习。...换句话说，除了知道如何使用特定的编程语言和工具之外，雇主需要你了解数据中的模式是否有意义，以便你可以得出准确和可行的结论。 SQL SQL是第二大所需技能，是用来从数据库检索信息的编程语言。...Sommer说，如果你想成为业务分析师，数据分析师，数据工程师，数据科学家，Web开发人员，软件工程师或数据库管理员，那么了解SQL 很 重要。 ?...数据管理 数据管理与数据库的结构有关，这些数据库可以对谁有权访问不同的信息给予复杂的规定。尽可能有效地存储数据有许多的不同方法。 需要数据管理技能的常见工作是数据库管理员。
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