Blog

r-python
1 Δεκέμβριος 2017

10 Πράγματα που πρέπει να γνωρίζετε για το R, Python και Hadoop

10 Λόγοι που πρέπει να μάθετε R, Python, και Hadoop

Ο Τομέας Πληροφοριών Analytics διατηρεί τις υπερβολικές προσδοκίες στο Λογισμικό ως Υπηρεσία ή σε οργανισμούς SaaS, όπως το γνωρίζουμε. Όλοι πρέπει να εισέλθουν Big Data και έχουν έναν τόνο ανοίγματος για εργασία στην ανάβαση. Εντούτοις, προχωρώντας προς τα εμπρός στις Επιστήμες Δεδομένων, είναι βασικό να κατανοήσουμε τι είναι και ποια Πιστοποίηση Δεδομένων Επιστήμης να εγκατασταθεί. Αυτός είναι ο τόπος R, Python και Hadoop έρχονται και εδώ είναι δέκα μεγάλα κίνητρα για να τα γνωρίσετε. Αυτές είναι ουσιαστικά διαλέκτριες προγραμματισμού που πρέπει να μάθουν να εισέλθουν στη βιομηχανία των επιστημών της πληροφορίας, η οποία ενσωματώνει ονόματα όπως το Google, η Bank of America και η New York Times.

Προσιτότητα:Πώς θα πρέπει να μάθει κάποιος άλλος πελάτης; Το R, για παράδειγμα, επιτρέπεται να εισαγάγει και να τρέξει και αυτό δίνει στον πελάτη την αυτονομία να καθίσει και να το μάθε οπουδήποτε. Python, και πάλι, είναι λιγότερο απαιτητική για να μάθουν και μερικοί λένε ότι είναι η πιο απλή από τις προγραμματικές διαλέκτους. Hadoop, είναι και πάλι, προσβάσιμο σε συστήματα ανοιχτού κώδικα, το οποίο καθιστά εύκολη την πρόσβαση. Ενδεχόμενη τη στέγαση σας, ο πελάτης μπορεί να χρησιμοποιήσει οποιοδήποτε από αυτά. Απλός

Αναβαθμίσεις: Όσον αφορά την εξέταση των πληροφοριών, αυτές οι τρεις διαλέκτους προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα είναι οι πιο συνηθισμένες. Η παράσταση εισαγωγής πληροφοριών, η MapReduce και η παράλληλη επεξεργασία μπορούν να επιτευχθούν καλύτερα μαζί τους, ως αποτέλεσμα της οποίας τα ενσωματωμένα στάδια έρευνας πρέπει να επανασχεδιάζονται συνεχώς, τα οποία και πάλι καθίστανται λιγότερο απαιτητικά από αυτά.

Cross Platform: Οι διαλέκτριες προγραμματισμού μπορούν όλοι να χρησιμοποιηθούν σε διάφορα στάδια, παρόμοια με τα Windows, Mac OS X, Linux και μερικά ακόμα, επιτρέποντας στους πελάτες να ολοκληρώσουν την εργασία τους σε οποιοδήποτε gadget. Οι σχεδιαστές R και Python σκέφτονται επί του παρόντος προσεγγίσεις για τη διαχείριση μεγαλύτερων μεγεθών πληροφοριών σταυροειδώς σε μεγαλύτερα στάδια και για λήψη δεδομένων τόσο σε βάσεις δεδομένων SQL όσο και NoSQL.

Απρόβλεπτη απροσδιοριστία: Αυτές οι τρεις διαλέκτριες προγραμματισμού χρησιμοποιούνται για τη φροντίδα εκτεταμένων και πολύπλοκων πληροφοριών, που ονομάζονται επίσης Big Data. Οι βαρύτερες και πολύπλοκες αναψυχές θα πρέπει να είναι δυνατές με σχετικά απλότητα χρησιμοποιώντας αυτές τις διαλέκτους, σε ομάδες ελίτ ή με πολλούς επεξεργαστές. Η Python διαβάζει πληροφορίες ανώτερες από οτιδήποτε R, αλλά και οι δύο συζητήθηκαν καλά με Hadoop, δίνοντας στους πελάτες την επιλογή ανάλογα με τα διαφορετικά στοιχεία για να επιλέξουν με ποιον να τρέξει.

Awesome Acceptability: Με τόσο μεγάλο αριθμό πλεονεκτημάτων, οι διαλέκτριες έχουν αυξηθεί σε όλη την αναγνώριση του σκάφους και γύρω από το 2 εκατομμύρια πελάτες τους χρησιμοποιούν σε όλο τον κόσμο ενώ διαχειρίζονται στην επιστήμη των πληροφοριών. Μέχρι τώρα η R έχει αυξηθεί σε όλη την αξιοπιστία του σκάφους με την Oracle, η SAP, η Netezza και η Teredata έχουν αρχίσει να δημιουργούν διεπαφές που χρησιμοποιούν το R ως επιστημονική υποστήριξη.

Μετρούμενες προόδους: Οποιεσδήποτε νέες βελτιώσεις στον επανασχεδιασμό προγραμματισμού συμβαίνουν αξιόπιστα σε μία από αυτές τις τρεις διαλέκτους αφού είναι οι πλέον ανεπτυγμένες και προσαρμόσιμες. Με νέες εξελίξεις, όπως το ff και το bigmemory, είναι τώρα δυνατό να διαχειριστείτε σύνολα δεδομένων μεγαλύτερα από τη μνήμη. Η Python παρακολουθεί τις πληροφορίες πολύ πιο αποτελεσματικά και συγχρονίζει Hadoop είναι μια ειδική ανταμοιβή.

Απλότητα εκδόσεων: Δεδομένου ότι οι διαλέκτριες προγραμματισμού ενσωματώνονται καλά με τη διανομή ρεκόρ, είναι η κορυφαία επιλογή διανομής. Η ομαλή απορρόφηση με το πλαίσιο διανομής αρχείων LaTeX και επίσης το στοιχείο εγκατάστασης στις αναφορές επεξεργασίας λέξεων είναι ένα τεράστιο εκτός από το σημείο. Κάθε μία από τις διαλέκτους έχει αρκετά σημαντικά βιολογικά συστήματα, καθιστώντας απλούστερη τη διανομή και χειρισμό τεράστιων όγκων πληροφοριών.

Εύκολο στη χρήση: R, Hadoop και Python είναι ευκόλως κατανοητά και υποστηρίζουν την εισαγωγή πληροφοριών από τα Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite και Oracle, επιτρέποντας σε κάθε πελάτη με οποιοδήποτε προϊόν να λειτουργεί χωρίς εμπόδια. Python έχει χρησιμοποιηθεί με επιτυχία για επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η Apache Spark έχει κάνει τις πληροφορίες που βρέθηκαν στο Hadoop τραπεζογραμμάτια πιο αποτελεσματικά ανοιχτά.

Οργανωτικός: Οι κοινοτικές συνδέσεις και η διοίκηση συστημάτων είναι ένα επιτακτικό κομμάτι οποιασδήποτε παγκόσμιας σύνδεσης και οι ενθουσιώδεις πελάτες συνεχώς αλληλεπιδρούν πάνω στις δομές για να μιλήσουν για αυτές τις διαλέκτους περισσότερο από οτιδήποτε άλλο, εξασφαλίζοντας ένα συνεκτικό εμπόριο θετικών δεδομένων. Το πρόσφατα προωθημένο Anaconda διαθέτει περισσότερα από 300 ή περισσότερα πακέτα που έχουν συγκεντρώσει rave έρευνες από τους πελάτες σε όλο τον κόσμο στη συζήτησή τους, για τους επόμενους δέσμες.

Απλό σφάλμα: Η σάρωση και η διερεύνηση είναι λιγότερο απαιτητικές με αυτές τις διαλέκτους απ 'ό, τι άλλες, δεδομένου ότι οι περισσότερες συσκευές αντιμετώπισης προβλημάτων γίνονται σε συνάρτηση με αυτές τις διαλέκτους, επιτρέποντας στους πελάτες να θέτουν τα πράγματα ιδανικά με πιο αξιοσημείωτη επάρκεια. Κάθε διάλεκτος έχει τα δικά της πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα, αλλά θα μπορούσε κανείς να το πει αυτό R, Python και Hadoop οι ρυθμίσεις είναι όπως μπορείτε να αναμένετε για να διατηρήσετε τα πλαίσια σας ασφαλή και την καλύτερη εναλλακτική λύση σε περίπτωση που χρειαστεί να πάτε για έναν ολόκληρο επανασχεδιασμό πλαισίου.

R,Python Training

In Just 5 Days
Εγγραφείτε τώρα

&bsp

GTranslate Your license is inactive or expired, please subscribe again!