Օրագիր

r-python
1 dec 2017

10 Ինչ պետք է իմանալ R, Python եւ Hadoop- ի մասին

/
հեղինակ,

10- ի պատճառները, դուք պետք է սովորեք R, Python եւ Hadoop

Տեղեկատվական վերլուծություն Դոմենը շարունակում է գերազանցել ծրագրային ապահովման սպասումները, որպես Ծառայություն կամ SaaS կազմակերպություններ, քանի որ մենք հայտնի ենք այն: Բոլորը պետք է ներխուժեն Մեծ Data եւ նրանք ունեն մեկ տոննա թափանցիկություն վերելքի վրա աշխատելու համար: Այնուամենայնիվ, դրանով առաջ ընթանալու Data Sciences- ը հիմնական է հասկանալ, թե ինչ է այն, եւ որ Data Science Certification- ը լուծելու է: Սա այն վայրն է R, Python եւ Hadoop- ը եկեք այստեղ, եւ այստեղ նրանց տասը մեծ մոտիվացիան իմանալն է: Սրանք հիմնականում ծրագրավորվող բարբառներ են, որոնք պետք է սովորեն կոտրել տեղեկատվական գիտությունների ոլորտը, որը ներառում է Google, Bank of America եւ The New York Times- ի ծեծի անունները:

Մատչելիություն.Ինչպես է սպասում մեկ այլ հաճախորդին: R, օրինակ, թույլատրվում է ներկայացնել եւ գործարկել, եւ դա տալիս է հաճախորդին ինքնավարություն նստել եւ պարզել դրա մասին: Python, ապա կրկին պակաս պահանջում է սովորել, եւ ոմանք ասում են, որ սա ամենալայնն է ծրագրավորման բարբառներով: Hadoop, եւս մեկ անգամ հասանելի է բաց կոդային համակարգերի վրա, ինչը դյուրին դարձնում է մատչելի: Ձեր բնակության վայրում պայմանավորված, հաճախորդը կարող է օգտագործել դրանցից որեւէ մեկը: Պարզ

Վերազինումները. Ինչ վերաբերում է տեղեկատվության փորձաքննությանը, ապա այս երեք բաց կոդով ծրագրավորման բարբառները ամենատարածված հիմնականն են: Տեղեկատվության ներմուծման ներկայացուցչությունը, MapReduce եւ զուգահեռաբար մշակումը կարող են լավագույնս իրականանալ նրանց հետ, ինչի հետեւանքով ներառված հետաքննության փուլերը պետք է շարունակաբար վերափոխվեն, ինչը նորից պակաս է պահանջում նրանց կողմից:

Cross Platform: Ծրագրային բարբառները կարող են օգտագործվել տարբեր փուլերում, ինչպիսիք են Windows- ի, Mac OS X- ի, Linux- ի եւ մի քանիսը, ինչը թույլ է տալիս հաճախորդներին լրացնել իրենց աշխատանքը ցանկացած գործիքի վրա: R- ի եւ Python- ի դիզայներները այժմ մտածում են ավելի մեծ տեղեկատվական չափերի կառավարման մոտեցումների մասին ավելի մեծ փուլերում, եւ կրկնօրինակելով SQL- ի եւ NoSQL- ի տվյալների բազաները:

Unpredictability պարզեցված է: Այս երեք ծրագրավորվող բարբառները օգտագործվում են խոշոր եւ բարդ տեղեկատվության համար, որոնք կոչվում են Մեծ Տվյալներ: Ծանր եւ բարդ վերականգնումը պետք է հնարավոր լինի համեմատաբար պարզ, օգտագործելով այդ բարբառները, էլիտար խմբերում կամ բազմաթիվ պրոցեսորներով: Python- ը պարունակում է տեղեկատվություն R- ից ավելի բարձր, սակայն երկուսն էլ լավ են քննարկվում Hadoop, հաճախորդներին տալով ընտրություն, կախված տարբեր բաղադրիչներից, որոնք ընտրում են մեկը:

Awesome ընդունելիություն. Նման մեծ քանակությամբ առավելություններով բարբառները բարելավվել են ամբողջ խորհդրի ճանաչման ընթացքում եւ 2 միլիոն հաճախորդների շրջանում օգտագործում են դրանք ամբողջ աշխարհում, մինչդեռ տեղեկատվական գիտությունների կառավարման մեջ: Այսօրվա դրությամբ O- ի կողմից արժանացել է Oracle- ի, SAP- ի, Netezza- ի եւ Teredata- ի արժանահավատության բարձրացմանը `սկսելով R- ի գիտական ​​աջակցություն ստեղծել ինտերֆեյսներ:

Չափազանց առաջընթաց. Ծրագրերի վերափոխումների ցանկացած նոր բարելավումներ վստահաբար առաջանում են այս երեք բարբառներից մեկում, քանի որ դրանք առավել զարգացած եւ հարմարվող են: FF- ի եւ bigmemory- ի նոր զարգացումներով, այժմ կարելի է ենթադրել, որ տվյալների հավաքածուն ավելի մեծ է, քան հիշողությունը: Python- ը պարունակում է տեղեկատվությունը ավելի արդյունավետ եւ սինխրոնիզացված Hadoop հատուկ մրցանակ է:

Հրատարակչության պարզությունը ` Քանի որ ծրագրավորման բարբառները ներառում են ռեկորդային բաշխման հետ, դրանք դիստրիբյուտորի լավագույն ընտրությունն են: LaTeX- ի գրառումների բաշխման շրջանակի հետ հարթ կլանումը եւ բառի բեռնաթափման հաշվետվություններում տեղադրվող բաղադրիչը հսկա է բացի կետից: Բարբառներից յուրաքանչյուրը բավականին կենսաբանական կենսաբանական համակարգեր ունի, դարձնելով այն ավելի պարզ, տարածելու եւ տեղեկատվության լայն ծավալներով:

Հեշտ է օգտագործել: R, Hadoop եւ Python- ը հեշտ է հասկանալ եւ հիմնավորել Microsoft Excel- ի, Access- ի, MySQL- ի, SQLite- ի եւ Oracle- ի տվյալների ներկրում, որը թույլ է տալիս որեւէ հաճախորդին առանց որեւէ խոչընդոտ աշխատել: Python հաջողությամբ օգտագործվել է բնական լեզուների մշակման համար, եւ Apache Spark- ը կազմել է տեղեկությունները Hadoop ավելի շատ արդյունավետ բացված բլիթներ:

Կազմակերպում ` Համայնքային կապեր եւ համակարգերի կառավարումը ցանկացած համաշխարհային ասոցիացիայի հրամայական մասն է եւ խանդավառ հաճախորդները շարունակաբար ինտերֆեյս են կապում այդ կառույցների մասին, խոսելու այդ բարբառների մասին, քան ցանկացած այլ բան `երաշխավորելով դրական տվյալների հետեւողական առեւտուր: Վերջերս շարժվող Anaconda- ն ունի ավելի քան 300 կամ ավելի շատ փաթեթներ, որոնք հավաքել են իրենց հաճախորդներին ամբողջ աշխարհում քննարկումների ընթացքում, նրանց հետ զրուցելով ապագա փաթեթների համար:

Պարզ կարգավորումներ. Սկանները եւ հետաքննությունը պակաս պահանջում են այդ բարբառներով, քան մյուսները `հաշվի առնելով այն հանգամանքը, որ ամենատարածված խնդիրները լուծող սարքերը կատարվում են այդ բարբառների հետ համահունչ, թույլ տալով, որ հաճախորդները ավելի լավ ուշադրություն դարձնեն բաներին: Յուրաքանչյուր բարբառ ունի իր առանձնահատուկ առավելություններն ու թերությունները, բայց կարելի է ասել R, Python- ը եւ Hadoop- ը պայմանավորվածությունները, ինչպես նաեւ կարող են ակնկալվող օգտագործումը պահպանել ձեր շրջանակները անվտանգ եւ լավագույն այլընտրանք այն դեպքում, երբ դուք պետք է գնաք ամբողջ շրջանակ վերափոխելու համար:

Թողնել Պատասխանել

 
GTranslate Please upgrade your plan for SSL support!
GTranslate Your license is inactive or expired, please subscribe again!