泰坎尼克机器学习（泰坎尼克号简谱）

我好像发现了专科生秒变优秀密码!

一个专科学生的蜕变励志故事 众所周知，现在的学校，多以分数论英雄。高考，更是如此。有的人，考了一个好分数，各大名校都向他抛出橄榄枝；而更多的人，或是由于本身实力问题，亦或是考试发挥失常，得到的是一个并不理想的分数。

不要说98211了，就普通本科学生而言，四年中要有比专科学生翻倍的上课时间，入学时有两倍以上的高考成绩，学校有更资深的教师，更优秀的同学，更丰富的图书资料，更先进的实验设备，学校有更雄厚的资金，更高更多的学位点，更多的国际合作机会，实力更强的合作伙伴和更多的资金项目来源，以及更加完善的就业渠道。

第二，扩大知识面 一个优秀的大学生不仅可以掌握他所学的知识，还可以学习一些他感兴趣的课外知识，以拓宽他的视野。除了专业知识，我们还可以学习一些我们感兴趣的非专业知识，如PS， PR， Python等，来提高我们的理解。一方面，这些非专业的知识可以提高我们的学习能力，另一方面，它可以帮助我们不断发展。

做好量的积累 大多数专科生的学习能力没有本科生强，尽管这样，我们也要在学校里好好学习，好好积累知识。为了以后的专升本。我们需要这样做。从大一的时候，就要有个规划。要严格要求自己，不能像其他人那样。我们的目标是专升本，它只有一次机会。我们应该牢牢把握住。

“后来怎么走出来的？” 我后背在出汗，是天实在太热，才出冷汗。“人，得活。”我看着她，她平静的像在说别人的故事。生活就是坨恶心的屎，好，不好，再废纸也得活，不管什么样儿！她辞了工作，在家写作，他变成了她的房东。

数据分析需要掌握些什么知识?

数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

数学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。分析工具：对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

数据分析需要掌握的知识点包括： 统计学基础：理解概率论、描述性统计、推断性统计等，为数据分析提供理论支持。 编程能力：学习如Python、SQL、R语言等编程语言，这些是进行数据分析的基本工具。Python是入门首选，R语言擅长统计分析和绘图，SQL用于数据库操作。

AzkabanAzkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等 （2）数学：线性代数、微积分等。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。

数据分析所需要掌握的知识：数学知识 对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。