数据工程师是什么?
数据工程通过收集、转换和可视化数据来实现数据驱动的决策。数据工程师设计、构建、维护数据处理系统,并对其进行故障排除,特别关注这些系统的安全性、可靠性、容错性、可伸缩性、保真度(fidelity)和效率。
数据工程师还通过分析数据来洞察业务结果,建立统计模型来支持决策制定,并创建机
分类标签归档:Machine-Learning
数据工程通过收集、转换和可视化数据来实现数据驱动的决策。数据工程师设计、构建、维护数据处理系统,并对其进行故障排除,特别关注这些系统的安全性、可靠性、容错性、可伸缩性、保真度(fidelity)和效率。
数据工程师还通过分析数据来洞察业务结果,建立统计模型来支持决策制定,并创建机
BQ ML 这款直白来说,就是让你在 BQ(BigQuery) 中,通过 SQL 语句来完成一些简单的机器学习任务。
其最大的特点就在于: 1)使用 SQL 2)内置了部分经典算法(甚至可以使用 Tensorflow) 3)BQ 速度很快 4)其他
你说这个有没有用呢,其实也有点,你要说多有用,其实
最近在做一个基于小规模、样本不均衡的文本数据,预测多分类标签的小型项目,最终输出结果虽然不能说是非常让人满意,但考虑到先天条件,已经可以说是大致上过得去,故简单总结一下整体项目的技术路线。