java假設檢驗

❶ ai工程師 需要 哪些 技能

AI工程師需要的技能：

技能一：監督學習中需要徹底掌握三個最基礎的模型，包括線性回歸（Linear Regression）、對數幾率回歸（Logistic Regression）和決策樹（Decision Trees）。

技能二：了解這些模型的數學含義，能夠理解這些模型的假設和解法。寫實際的代碼或者偽代碼來描述這些模型的演算法，真正達到對這些演算法的掌握。「K 均值演算法」有必要認真學習，做到真正的、徹底的理解。

技能三：理解假設檢驗容易被 AI 工程師遺忘的內容。要熟悉假設檢驗的基本設定和背後的假設，清楚這些假設在什麼情況下可以使用，如果假設被違背了的話，又需要做哪些工作去彌補。

技能四：具備最基本的編程能力，對數據結構和基礎演算法有一定的掌握。對於搭建一個人工智慧系統（比如搜索系統、人臉識別系統、圖像檢索系統、推薦系統等）有最基本的認識。

機器學習演算法能夠真正應用到現實的產品中去，必須要依靠一個完整的系統鏈路，這裡面有數據鏈路的設計、整體系統的架構、甚至前後端的銜接等多方面的知識。

(1)java假設檢驗擴展閱讀：

AI工程師會做： 設計，著手對信息的分析；擅長一些特定開發領域，例如網路，操作系統，資料庫或應用程序； 幫助維護組織的計算機網路和系統；在軟體系統的設計，安裝，測試和維護中起到關鍵作用。

成為一種專門的程序員，可以與Web開發人員和軟體工程師合作，來把Java或其他編程語言集成到業務應用程序，軟體和網站中；研究軟體應用程序領域，准備軟體要求和規格說明文件；為了能做到這些。

❷ 數據分析師需要學哪些課程

數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：
（1）數據管理。
a、數據獲取。
企業需求:資料庫訪問、外部數據文件讀入
案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。
b、數據管理。
企業需求:對大型數據進行編碼、清理、轉換。
案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應過程。
1）數據的選擇、合並與拆分、檢查異常值。
2）新變數生成，SPSS函數。
3）使用SPSS變換數據結構——轉置和重組。
4）常用的描述性統計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。
c、數據探索和報表呈現。
企業需求:對企業級數據進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。
案例分析:企業績效文件，如何生成美觀清晰的報告。
1）製作報表前對變數的檢查
2）製作報表的中對不同類型的數據處理
3） 報表生成功能與其他選項的區別
（2）數據處理
a、相關與差異分析。
案例分析:產品合格率的相關與差異分析。
b、線性預測。
企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步預測企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。
c、因子分析。
企業需求: 需要抽取影響企業效率的主要因素，進行重點投資
案例分析:客戶購買力信息研究。
d、聚類分析。
企業需求: 需要了解購買產品的客戶信息
案例分析:客戶購買力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽樣。
（3）SPSS代碼
SPSS代碼應用