我主要感兴趣的是创造性的东西,但也感兴趣的科学背后的观众和营销的一种媒体。考虑在数据科学上有一个稳定的职业生涯,你认为我应该从哪里开始?媒体分析和商业智能一样大吗?我查看了在线课程,比如谷歌分析学院( google analytics academy )和其他类似的课程:
https://www.edx.org/xseries/data-science-analytics-context
https://www.coursera.org/specializations/jhudatascience
这是正确的道路吗?即使这个人是编程初学者,也很容易在这样的领域找到工作吗?
我需要在我的熊猫数据框架上对分类变量进行一个热编码。
我的数据集非常大,超过2000年的产品is 是一个热编码。
我试过pd.get_dummies,它总是崩溃。
我也尝试了科学工具包-学习的OneHotEncoder,也崩溃了!(它可以很好地处理较小的dataframe子集)
还有什么其他方法吗?对于非常大的数据集来说,对一个热门的分类变量进行编码的最有效的方法是什么?
我的数据框架:
Month User ProductID
1 A ProdA
3 A ProdB
11 A ProdC
12 A
我正在与primefaces的Jsf2项目工作。我使用了一些类似这样的东西: Bean类:
学生是主要的Bean类,带有id和name。我又创建了两个bean类。工科学生和非工科学生这两个都在扩展学生豆类。我的问题是我做得对吗?这是正确的设计吗?我想保持id和名字是通用的,可以在工科学生和非工科学生页面上重复使用。
class student{
id, name
getter and setter
}
class Technicalstudent extends student{
technicaldetails,
get a
我是neo4j的新手,我正在尝试
Q1 - what are the modules both Computer Science and Applied IT have in common
Q2 - what are the modules that are available in Computer Science but not Applied IT
Q3 - what are the modules that are available in Applied IT but not Computer Science
假设:
计算机科学有单元1
计算机科学有模块2
计算机科学有模