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數(shù)據(jù)分析 kaggle

來源:整理 時間:2023-07-29 06:28:19 編輯:聰明地 手機(jī)版

3.KaggleKaggle是世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)者社區(qū)。DataCastle和國外kaggle有什么區(qū)別?4.OracleDataMining是Oracle高級分析數(shù)據(jù)庫的代表,直觀來看,kaggle是一個成熟的數(shù)據(jù)競賽,而DC在中國才剛剛興起。

國內(nèi)有哪些比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具呢

1、國內(nèi)有哪些比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具呢?

推薦幾個,不是國產(chǎn)的,但是表現(xiàn)力不錯。RapidMinerrapidminer是一個數(shù)據(jù)科學(xué)軟件平臺,它為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、文本挖掘和預(yù)測分析提供了一個集成的環(huán)境。程序完全是用Java編程語言編寫的。2.PythonPython是一種免費的開源語言,通常易于學(xué)習(xí)和使用。許多用戶發(fā)現(xiàn)他們可以在幾分鐘內(nèi)開始構(gòu)建數(shù)據(jù),并執(zhí)行極其復(fù)雜的相似性分析。

如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Python中matplotlib,numpy,scipy,pandas

3.KaggleKaggle是世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)者社區(qū)。Kaggle最開始是機(jī)器學(xué)習(xí)競賽,現(xiàn)在已經(jīng)逐漸成為基于公有云的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺。Kaggle是一個幫助解決困難問題、招募強大團(tuán)隊和促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)力量的平臺。4.OracleDataMining是Oracle高級分析數(shù)據(jù)庫的代表。市場領(lǐng)先的公司使用它來最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛力,并做出準(zhǔn)確的預(yù)測。

沒有工作經(jīng)驗,卻想從事 數(shù)據(jù)分析師這份工作簡歷被拒,怎么辦

2、如何系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Python中matplotlib,numpy,scipy,pandas

系統(tǒng)學(xué)習(xí)Python的數(shù)據(jù)分析庫(Numpy,Scipy,Pandas等。)是個偽命題,真正有效的學(xué)習(xí)應(yīng)該基于數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)。學(xué)無實戰(zhàn),猶如紙上談兵。只有經(jīng)歷過實戰(zhàn)的考驗,才能真正掌握所學(xué)。之前,受訪者在學(xué)習(xí)這些庫的時候,花了大量的時間學(xué)習(xí)和練習(xí)各種教程,但是在實際的項目過程中,還是捉襟見肘,需要花大量的時間在Google中查找文檔和搜索答案。

對于初學(xué)者來說,第一步是根據(jù)教程建立對這些庫的基本了解。可以參考以下資料:推薦資料:PythonforDataAnalysis推薦理由:本書全面詳細(xì),涵蓋了Numpy和Scipy的幾大數(shù)據(jù)分析 libraries。但這本書的缺點和優(yōu)點同樣明顯,主要是寫得太早(2012年最后一次修訂),部分內(nèi)容有些過時。同時,因為它非常詳細(xì),所以它的很多內(nèi)容并不適合初學(xué)者。

3、沒有工作經(jīng)驗,卻想從事 數(shù)據(jù)分析師這份工作。簡歷被拒,怎么辦?
文章TAG:kaggle數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析 kaggle

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