数据分析师程序员大学生毕业生程序员大厂面试题

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Python数据处理实战探险 深入数据分析和可视化

课程以实际案例为驱动，深入浅出地介绍了数据分析架构师的核心概念和实践方法。通过课堂讲解、项目演示和实践任务，我逐渐掌握了数据处理、架构设计、性能优化等关键技能，使我能够在复杂的数据环境中游刃有余地工作。 “P8百万数据分析架构师一期保薪班”的导师团队由业内资深专家组成，他们不仅在课程中传授知识，更通过案例分享和实际经验，让我对数据分析架构师这一职业有了更深刻的理解。导师们在课程中不遗余力地解答我的问题，为我提供了宝贵的指导和支持。 课程的重点之一是项目实践，通过实际项目的开发和完成，我深刻体会到了理论知识在实际中的应用。我通过设计和实现数据处理流程、优化查询性能等任务，不仅巩固了所学知识，还培养了分析问题、解决问题的能力。

图是对事物之间关系的一种原生的表达，利用图可以深入直接地认识世界中的关联。社交网络、交易数据、知识图谱、交通运输、生物技术等都是图数据的典型应用。 社交网络是一种特殊的图数据，它建立在图网络的基础上，又遵循一定的社会学理论。

利用Python进行数据分析（原书第2版）英文版

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在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

本着 「路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索」 的精神。终于要开始深入研究 Python 中 asyncio 的源码实现啦。 本文章可能篇幅较长，因为是逐行分析 asyncio 的实现，也需要读者具有一定的 asyncio 编码经验和功底，推荐刚开始踏上 Python 异步编程之旅的朋友们可以先从官方文档入手，由浅入深步步为营。 若在读的你对此感兴趣，那么很开心能与你分享我的学习成果。 本次源码分析将在 Python 3.11.3 的版本上进行探索。