近日，数据科学家Cameron Warren就数据科学和商业的交集，以及传统数据科学思想的挑战，发表了自己的看法。他的职业生涯始于“数据科学家”，这项工作被评为“21世纪最性感的工作”。此外，Warren的这些经验和知识完全是通过导师指导，自学，MOOC课

pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame。Series 是一个一维数组对象，类似于 N

双十二一过，元旦也悄然飘去，不能抓住2018年末的尾巴了，2019的大门随即打开，我相信这个时候财务工作的小姐姐或者“表哥表姐”就开始为年度汇报工作发愁了：汇报量大，数据多，数据文件更是一个又一个……传统的表格自己看这都费劲，不能抓住主要信息第一时间，何况

2、业务数据库一般都是针对OLTP系统进行设计的，数据的模型针对数据分析效率低下或复杂，因此需要对源数据进行重新组织，使其适合OLAP分析

MicrosoftPowerBI是微软发布的一套商业分析工具。其功能整合了Excel中的PowerQuery、PowerPivot、PowerView、PowerMap插件，并加入了社交分享、云服务等功能。本课程以Excel为基础，PowerBI为方法论，

该产品已成功运行三年，满足日活百万的企业。产品结构很简单，用世上最简单的语言php，最普遍的数据库mysql，服务器可以选择apache也可以选择nginx，一切看你自己的喜好。整个流程图：1、SDK上传数据到服务器，如果安装redis做缓存，数据会最先进

通过文章的创作情况来看，一半以上的文章都是原创。

大数据时代，数据分析的重要性不言而喻，尤其是对于程序员而言，数据分析更是重要。多年老司机告诉你，这几个数据分析网站不容错过！

UTC 时间 10 月 21 日 22:52，为了更换发生故障的 100G 光纤设备，美国东海岸网络中心与美国东海岸数据中心之间的连接被断开。连接在 43 秒后恢复，但这次短暂的中断引发了一系列事故，导致 24 小时 11 分钟的服务降级。所幸没有用户数据

现如今90%的企业都在利用数据分析为其带来更加便利的服务，从而数据分析师这类人才可谓供不应求。但是并不是所有的数据分析师都配上当下的薪资，很多数据分析师一直都原地踏步，一两年后还是未能升职加薪，这都是有原因的。那么如何判断自己是否合适做数据分析师呢？最后就

决定加入学习Python的浪潮并与他人竞争。如果你问你的前任们学习Python的方法，你会听到三个答案。这些情况很容易让初学者遇到，学习是反人类的，Python学习是一种很无聊的早期行为。学习Python的第一个障碍是：一旦你决定学习，你可以忍受孤独，坚持

代码托管地址： Apache