威少生涯数据？

一、威少生涯数据？

生涯场均数据：23.2分7.1板8.3助攻，投篮命中率43.7%，三分命中率30.5%

主要奖项：

① 2016-17赛季NBA常规赛MVP

② 2015、2016年NBA全明星正赛MVP

③ 9次入选NBA全明星阵容

二、大数据岗位分类？

1 大数据岗位主要分为以下几类：- 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等技术实现；- 大数据开发工程师：负责大数据平台的开发和维护；- 大数据架构师：负责设计和指导大数据平台的整体架构；- 大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为决策提供支持；- 数据科学家：负责深入分析和研究数据，提出解决方案和预测模型。2 这些岗位分类是根据大数据行业的需求和任务来分的，每个岗位都有不同的职责和技能要求。3 如果想成为大数据从业人员，可以根据自身兴趣和职业规划选择相应的岗位，同时也需要不断学习和提升自己的技能。

三、2017年大数据岗位

2017年大数据岗位的发展

随着信息化时代的到来，大数据已经逐渐成为各行各业发展的重要驱动力之一。在2017年，大数据岗位的需求愈发凸显，成为越来越多求职者关注的热门方向之一。本文将对2017年大数据岗位的发展进行分析和展望。

大数据岗位需求不断增长

随着互联网技术的飞速发展和企业数字化转型的深入推进，大数据已经成为企业决策和竞争优势的重要支撑。因此，对于懂得运用大数据技术的人才需求量日益增加。据统计，2017年大数据岗位的需求同比增长超过30%，呈现出快速增长的趋势。

大数据岗位薪资水平持续上升

随着大数据技术的不断成熟和应用，懂得运用大数据技术的人才已经成为企业竞相争夺的对象，因此大数据岗位的薪资水平也在不断上升。根据市场调研数据显示，2017年大数据岗位的平均薪资已经超过了同等级别其他岗位，具有明显的吸引力。

大数据岗位技能要求日益丰富

2017年的大数据岗位不再仅仅局限于数据处理和分析，企业对大数据人才的技能要求也在不断提高。除了熟练掌握数据处理工具和技术外，还需要具备较强的商业洞察力、沟通能力和团队协作能力。这也意味着，大数据从业者需要不断学习和提升自己，以满足市场的需求。

大数据岗位的发展趋势

未来，随着人工智能、物联网等新技术的快速发展和应用，大数据岗位将迎来更多的机遇和挑战。在这样的背景下，懂得多方面技能的综合型大数据人才将更受青睐。同时，大数据岗位也将更加注重数据安全和隐私保护，这将成为大数据从业者需要关注和提升的重要能力。

结语

总的来说，2017年大数据岗位的发展呈现出旺盛的态势，需求量增长、薪资水平上升、技能要求提高等都预示着这一领域的重要性和潜力。作为大数据从业者，不仅需要具备扎实的专业技能，还需不断学习和提升自己，抓住机遇，迎接挑战。

四、威少历史最佳数据？

助攻很快可以进入历史前10，威少生涯各项数据历史排名一览:

1.出场数943场，历史第194

2.时间32747分钟，历史第103

3.得分21857分，历史第34

4.篮板6961个，历史第112

5.前板1580个，历史第190

6.后板5381个，历史第63

7.助攻8061个，历史第12

8.抢断1624个，历史第28

9.盖帽293个，历史第470

10.失误3893个，历史第6

11.出手数17772次，历史第29

12.进球数7774个，历史第45

13.打铁数9998个，历史第25

14.三分出手3481次，历史第59

15.三分命中1063个，历史第105

16.罚球次数6639个，历史第33

17.罚球命中5246个，历史第33

18.两双数450次，历史第37

19.三双数184次，历史第1

20.得分50 次数5次，历史第18

五、大数据从事哪些岗位？

大数据相关的工作职位有数据科学家、数据分析师、大数据工程师、数据库管理员等。

1、数据科学家：数据科学家拥有数学、统计、编程等技能，负责使用大数据、算法、深度学习等技术解决实际问题，为企业提供数据支持、帮助企业提高运营效率、提升销售额等。

2、数据分析师：数据分析师可以使用多种数据分析工具对数据进行分析，提取有用的信息，帮助企业深入了解客户，提高运营效率、提升销售额等，及时发现其营销数据中的潜在价值，为公司制定有效的营销策略提供支持。

3、大数据工程师：大数据工程师会灵活运用像Hadoop、Spark等工具，对复杂的大数据进行分析筛选，开发分析运算模型，构建数据中心、做系统设计，构建安全有效的企业内部大数据分析平台。

4、数据库管理员：数据库管理员有着丰富的数据管理经验，可以维护和操作数据库，收集数据，解决数据存储和访问的问题，及时发现数据中的bug，定期更新保证数据的正确性。

以上就是大数据职位的详细情况，此外，随着数据科学的发展，人们还在开发新的大数据技术，比如机器学习、自然语言处理、图像处理等，也会提出新的职位要求，为企业带来更多的数据分析能力。

六、大数据哪个岗位最好？

比较好的就业方向包含：数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。按照技术点划分为以下三大类：就业方向一：

离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、Datax、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、Superset、Azkaban.Airflow等。

就业方向二：

实时工程师、Flink工程师、实时数据仓库工程师、实时ETL工程师、Spark工程师。

需要掌握的技术点：

Kafka.Structured streaming、 ticcIarchRedis nHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

就业方向三：

数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师。

需要掌握的技术点：

数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

在上述方向中，以Hadoop开发工程师为例，该岗位的月薪最低在8000元左右，如果有2-3年工作经验，月薪将高达30-50万元左右。

七、图像识别岗位少么

图像识别岗位少么

随着人工智能技术的日益发展，图像识别领域迅速崛起，吸引着越来越多的人才涌入。那么，许多人都好奇，图像识别岗位是否稀缺，市场需求是否饱和？接下来我们将从不同角度深入探讨这一问题。

1. 市场需求

图像识别作为人工智能领域的一个重要分支，在各行各业中都有着广泛的应用。从智能手机的人脸识别到自动驾驶汽车的视觉感知，图像识别技术正逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。因此，市场对图像识别专业人才的需求量是巨大的。

根据最新的调研数据显示，图像识别岗位的需求呈现持续增长的趋势。越来越多的企业开始重视并投入图像识别技术的研发和应用，因此对于具备相关技能和经验的人才的需求也在不断提升。

2. 人才供给

虽然市场对图像识别人才的需求量庞大，但目前人才供给相对不足。从教育培训的角度来看，相关专业院校在培养图像识别方向的人才仍存在一定的不足，导致了人才供给的短缺局面。

另一方面，图像识别领域需要具备较高技术水平和专业知识的人才，这也增加了人才供给的紧缺程度。虽然一些计算机视觉或人工智能领域的专业人才可能具备相关技能，但实际从事图像识别工作的人才相对较少。

3. 发展潜力

就图像识别岗位而言，由于其在各个行业中的广泛应用以及技术本身的不断创新，具有巨大的发展潜力。随着人工智能技术的不断进步，图像识别技术也将不断完善和拓展，未来的发展空间依旧广阔。

因此，对于有志于从事图像识别工作的人才来说，未来将会有更多的机会和选择。市场对于高素质、有经验的图像识别人才依旧需求坚挺，而且随着行业的不断发展，相关岗位的数量也会逐渐增加。

4. 技能要求

要在图像识别领域取得成功，除了具备扎实的计算机视觉和机器学习知识外，还需要掌握一系列相关技能。这些技能包括但不限于：

• 熟练掌握图像处理和分析技术
• 具备良好的编程能力，熟练掌握Python等编程语言
• 深入了解深度学习等人工智能技术
• 具备团队合作和沟通能力
• 具备解决问题和创新能力

总的来说，图像识别岗位在市场上的需求量远大于人才供给，且具备较高的发展潜力。对于有志于进入该领域的人才来说，提升自身技能，不断学习和积累经验将会是至关重要的。图像识别领域充满着机遇和挑战，只有不断努力提升自己，才能在竞争激烈的市场中脱颖而出。

八、南宁事业单位哪个岗位少？

技术型岗位，工资少，偏远地区，文京教育

九、图片数据少图像识别

图片数据少图像识别一直是人工智能领域的一项关键挑战。无论是在计算机视觉还是图像识别方面，要使机器能够准确识别图像，都需要大量的数据来进行训练和学习。然而，在现实世界中，我们经常会遇到的情况是，拥有的图片数据非常有限，这就给图像识别的准确性和效率带来了挑战。

图片数据少的挑战

当我们面对的是少量图片数据时，传统的图像识别算法往往会表现不佳。因为这些算法通常是依赖于大规模数据集的训练来提高准确性的，当数据量不足时，算法很难从中学习到足够的特征和模式，导致识别能力不足。

此外，少量数据还会导致模型的泛化能力不足，即模型只能对训练集中出现过的数据做出准确预测，无法泛化到新的数据集上。这就意味着，即使在训练集上表现良好，模型在实际应用中的效果可能并不理想。

解决方案

针对图片数据少的挑战，一些新的方法和技术正在被提出和发展。其中之一是利用迁移学习（Transfer Learning）来解决这一问题。迁移学习利用已经在大规模数据集上训练过的模型，通过微调或调整参数的方式，来适应少量数据的情况。这样可以有效利用已有的知识和模型，提高图像识别的准确性和效率。

另外，数据增强（Data Augmentation）也是一种有效的解决方案。通过对现有数据进行变换、旋转、裁剪等操作，可以生成更多样化的训练数据，从而扩大数据集规模，提升模型的泛化能力。

此外，半监督学习和主动学习等技术也可以在图片数据少的情况下发挥作用。通过在有限的数据集上进行自动标注或选择最具信息量的样本，可以降低数据标注的成本，同时提高模型的性能。

未来展望

随着人工智能技术的不断发展和进步，我相信解决图片数据少的挑战将会有更多更好的方法和工具出现。从目前来看，迁移学习、数据增强等方法已经在很多应用中取得了成功，未来可以进一步深化和扩展这些方法，提高图像识别的准确性和泛化能力。

总的来说，图片数据少是一个常见但具有挑战性的问题，需要我们不断探索和创新，才能找到更好的解决方案。相信在不久的将来，我们将能够更好地利用有限的数据来实现准确、高效的图像识别。

十、数据透视表相同数据为什么会少？

数值格式不统一，引用范围不一样。

1、数值格式不统一。数据透视表比原始数据少，数值格式不统一，检查透视表的数据区域是否完全包含了数据源。

2、引用范围不一样。数据透视表比原始数据少，引用范围包含的数据源少，重新检查输入的数据。