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Sep
10

不了解数据建模方法? 看这篇就对了

数据建模是创建整个信息系统或其部分的可视化表示的过程,以传达数据点和结构之间的联系。 它说明了系统中使用和存储的数据类型、这些数据类型之间的关系、数据分组和组织的方式及其格式和属性。本文将介绍几种数据建模的方法并解释它们的差异,也会介绍一些在建模 DWH或 EDW时可以使用的工具。

By Zhang Bonnie | Blog
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Sep
08

想转行数据科学吗? 这里有三种场景和方法

数据科学专业相对较新,所以许多数据科学家和机器学习工程师都并不是一开始就在这条道路上开始他们的职业生涯的。 他们像我们一样从其他领域转向,也许就像你们中的许多人一样。 因此,让我们谈谈如何转行为数据科学家——我们将重点介绍三种你可能面临的情况,并就如何克服这些挑战为你提供实用建议。

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Sep
07

想快速学习数据科学?技巧经验都在这儿!

数据科学,就是“使用各种技术、算法来分析大量数据,提取有用的见解,将它们应用于各种业务领域。” 数据每天都在以巨大的速度生成,大公司、公司正在寻找优秀的数据科学家,并将其用于各种业务战略、模型、 计划。本文将以个人经验为基础,带你了解如何快速学习数据科学。

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Sep
06

如何准备Front-End Back-End岗位面试?

在软件工程中,工程师们常被分为前端和后端,具体是指对一个软件的前端和后端之间的关注点分离, 或物理基础设施或硬件的分离。 在常见的客户端/服务器模型中,客户端通常被视为前端,而服务器通常被视为后端。本文就将介绍这两个软件工程岗位的区别,根据工作重点的不同,它们之间不同的职能、特点、以及技术等。

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Sep
06

2021年数据工程师,你最需要这10个技能!

数据工程师是数据领域的一个重要岗位。他们需要了解很多技能,其中包括如何构建和维护数据库系统,精通SQL、Python和R等编程语言,善于寻找仓储解决方案,并使用ETL工具,并了解基本的 机器学习和算法等。本文将以调研数据为基础,带你了解数据工程师2021年最被需要的十项技能。

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Sep
04

数据岗位大合集|DS、DA、BA和DE的区别及求职面试重点

数据科学是当今发展最快、需求最大的职业之一。 学习该领域的技能是一种令人兴奋的发展或改变职业的方式。许多行业都需要数据相关的人员。职位空缺正在激增,因为企业在不断扩大的数量中产生有用的数据。 但职位的复杂多样却往往让人摸不清方向。本文就将以几大热门数据科学岗位为基础,介绍他们岗位职责的特点和异同。

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Sep
03

详解Netflix推荐系统:他们是如何做到这么受欢迎的?

数据在现如今无处不在,小到平时生活购物,大到公司决策,都影响着人们的方方面面。而在数据方面做得尤为出色的企业中,Netflix就是其中之一。这个公司是高度数据驱动的, 处于互联网和用数据讲故事的中间位置。本文就将介绍Netflix的推荐系统技术,以及他们是如何通过对数据的建模和分析将最佳内容推荐给他们的用户的。

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Sep
02

Data in HR Management:商科社科人文科数据分析求职新方向–人力资源管理

大数据已成为每个行业和组织部门的游戏规则的改变者,人力资源 (HR) 行业也是代表之一。 将大数据与 HR 数据分析相结合,可以帮助为 HR 的几乎每个领域提供信息和改进,包括招聘、培训、发展、绩效和薪酬。 通过使用大数据,人力资源经理可以做出更明智的决策并帮助组织更有效地实现其目标。

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