TG Data

有多少个用户，就有多少个 shell；但基本上有两种类型的 shell：命令行或 Bourne。其他任何东西都是方言，而不是不同的语言。

Unix shell
Unix shell 是最初的版本，并且仍然很强大。 Unix shell 可在 Unix 和 Unix 相关操作系统（例如 Mac）上运行。

命令行
命令行 (csh) 是最常见的 Unix shell。命令行在交互式工作中很突出，例如别名、cdpath、作业控制、路径哈希、目录堆栈等。

特内克斯命令行
Tenex 命令行 (tcsh) 由卡内基梅隆大学的 Ken Greer 开发。 Tenex ...

但无监督学习可以分为三个主要任务：

团体
协会规则
降维。
让我们深入研究其中每一个：

团体
从理论的角度来看，同一组的实例往往具有相似的属性。您可以在元 加拿大数据 素周期表上观察到这种现象。同一族的成员，被十八列分开，在其原子的最外层电子层中具有相同数量的电子，并形成相同类型的键。

这就是聚类算法中发挥作用的思想；聚类方法涉及根据未标记数据的相似性和差异对它们进行分组。当不同的组中时，我们可以推断它们具有不同的属性。

聚类是一种流行的无监督学习方法。您甚至可以将其进一步细分为不同类型的分组；例如：

独占聚类：数据被分组，使得单个数据点只属于一个聚类。
重叠聚类 ...

算法偏差是指计算机系统中的系统性、可重复性错误，这些错误会产生不公平的结果，例如使任意一组用户优于其他用户。随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的应用日益渗透到我们生活的各个方面，这是当今普遍关注的问题。

算法偏差的解释
想象一个简单的决策工具，就像一顶分类帽，可以将人们分为不同的类别。但是，如果帽子在学习其任务时只接触过特定类型的人呢？然后，它可能会误判那些不符合“通常”标准的人，对那些符合“通常”标准的人表现出偏见。这就是算法偏差的症结所在。

这种偏见源于人工智能开发过程中存在偏见或有限的输入数据、不公平 巴西数据 的算法或排他性做法。解决这个问题至关重要 ...

Apache Spark、Hadoop和AWS S3等工具也常用于人工智能项目中的数据处理。

3. 大数据分析
人工智能工程师必须能够分析大型数据集并从中提取有意义的见解。这涉及使用SparkSQL、Apache Flink和Google Cloud Platform等大数据工具来查询和操作大型数据集。

我们的PySpark 大数据基础知识课程涵盖了大数据分 伯利兹数据 析背后的许多原理，使其成为您学习的完美起点。

4. 机器学习模型
机器学习模型和算法的知识对于人工智能工程师来说至关重要。

这包括了解监督和无监督学习技术，以及深度学习算法，例如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 ...

画面。 Tableau 以其易于使用的界面而闻名，允许您无需编码即可创建复杂的可视化效果。它对于创建可以在整个组织中轻松共享的交互式仪表板特别有用。
电力商业智能。 Power BI 由 Microsoft 开发，是另一种用于创建交互式报告和仪表板的强大工具。它与各种 Microsoft 产品无缝集成，并允许实时数据跟踪，使其在企业环境中非常受欢迎。
3、统计分析
统计分析是数据分析的支柱，因为它提供了从数据中进行推断的方法。了解统计方法可以让您使用以下方法：

描述性统计。总结和解释数据以提供其所显示内容的清晰视图。
推论统计。从样本中对总体进行预测和推断。
假设检验 ...

集成学习用于结合多个机器学习模型的见解，以提高准确性和性能指标。

简单的设置方法：

加权平均：我们根据性能为机器学习模型分配不同的权重，然后将它们组合起来。
高级集成方法：

装袋用于最小化方差误差。随机创建训练数据子集并在模型上进行训练。与单个模型相比，组合模型可以减少方差并使其更加可靠。
Boosting 用于减少偏差误差并生成卓越的预测模型。这是一种迭代集成技术，可根据最后的分类调整权重。增强算法对先前模型预测不准确的观察结果给予更多权重。
套袋和加固

装袋和提升 作者：Fernando López

通过完成Python 中的集成方法课程，了解有关平均、装袋 ...

如果您需要复习，请查看我们的GROUP BY 和 HAVING 教程。

19. 什么是 SQL 视图以及如何使用它们？
SQL 中的视图是基于 SQL 语句结果集的虚拟表。视图用于封装复杂的连接和复杂的 SQL 查询，提供一定程度的安全性，并从基表以外的角度呈现数据。

在我们单独的教程中了解有关SQL 视图的更多信息。

20. SQL中如何处理NULL值？
SQL中的NULL值是使用IS NULL和IS NOT NULL运算符来处理的。这些运算符在 WHERE 子句中用于检查空值。您还可以使用 COALESCE 函数返回列表中的第一个非 NULL 值。

21. SQL中的窗口函数是什么 ...

Top 5 Data Engineering Skills
Data engineering is a very broad and ever-evolving field. There are so many tools, frameworks, and technologies out there that it's nearly impossible to know and master them all. The tools you choose to learn may depend on the company you want to interview for or the ...

Power BI 开发人员与类似职业
Power BI 开发人员拥有独特且高度重视的技能。他们与数据分析师类似，他们负责产生公司可以用来增加收入或改进流程的想法。然而，Power BI 开发人员与数据分析师不同，因为他们通常对数据库技术和数据建模拥有更深入的技术知识。

我们来比较一下这两个职业的平均工资。正如预期的那样，下表显示，Power BI 等工具的专业化可以转化为更高的薪酬。


地点 Power BI 开发人员的平均工资 数 亚马逊数据 据分析师的平均薪资
澳大利亚 112,542 澳元 96,209 澳元
美国 $105,898 $80,113
加拿大 87,986 加元 70 ...

在这种设计中，每个系统都可以有自己的数据库、转换和访问控制。这使得一次访问所有数据以查看整个组织的统一数据视图变得困难。

这种复杂性不仅效率低下，而且容易出错。传统系统还很难维护数据质量和一致性，从而导致数据不可靠并降低对组织数据的信任度。

传统数据管理系统的可扩展性也有限，部分原因是同一数据的许多副本占用了宝贵的 iOS 数据 存储空间。他们努力适应组织不断变化的数据需求。从本质上讲，这些遗留系统变得过于庞大、分散和冗余，从而难以跟上业务创新的步伐。

数据结构的优点
与这些传统方法相比，数据结构具有显着的优势。据平台，将各种来源的数据整合到一个统一的平台中 ...