בלוג

r-python
1 דצמבר 2017

10 דברים שכדאי לדעת על R, Python, ו Hadoop

10 סיבות אתה צריך ללמוד R, Python, ו Hadoop

מידע Analytics תחום שומר על חריגה מהצפוי בתוכנה כשירות, או בארגונים של SaaS, כפי שאנו מכירים אותו. כל אחד צריך לפרוץ נתונים גדולים ויש להם טונות של פתחים לעבודה על העלייה. עם זאת, עושה צעד קדימה לתוך מדעי הנתונים היא בסיסית להבין מה זה ואיזה נתונים מדע הסמכה להתיישב על. זה המקום R, Python ו Hadoop בוא הנה עשרה מניעים גדולים לדעת אותם. אלה הם למעשה דיאלקטים תכנות שיש ללמוד לפרוץ את תעשיית מדעי המידע, אשר משלבת שמות לנצח כמו גוגל, בנק אוף אמריקה וניו יורק טיימס.

נְגִישׁוּת:כיצד צפוי לקוח אחר ללמוד אותם? R, למשל, מותר להציג ולהפעיל וזה נותן ללקוח את האוטונומיה לשבת ולברר על זה בכל מקום. פיתון, ואז שוב, הוא פחות תובעני ללמוד ויש אומרים שזה הכי פשוט של תכנות דיאלקטים. Hadoop, הוא שוב, נגיש על מערכות קוד פתוח, מה שהופך אותו נגיש בקלות. מותנה לינה שלך, הלקוח יכול לנצל כל אחד מהם. פָּשׁוּט

שדרוגים: בכל הנוגע לבדיקת מידע, אלה שלושה ניבים קוד פתוח תכנות הם המיינסטרים ביותר. ייצוג מידע לייבא, MapReduce ועיבוד מקבילי ניתן להשיג בצורה הטובה ביותר עם אותם, כמו תוצאה של שלבי המחקר המשולב חייב להיות מחדש באופן קבוע, אשר שוב עשה פחות תובעני על ידי אותם.

פלטפורמה צולבת: דיאלקטים התכנות יכול להיות מנוצל על פני שלבים שונים, בדומה Windows, Mac OS X, לינוקס ועוד כמה, ומאפשר ללקוחות להשלים את עבודתם על כל גאדג 'ט. R ומעצבי Python כרגע חושבים על גישות לניהול גדלים גדולים יותר של מידע על פני שלבים גדולים יותר, ולוקחים זריקה בשני מסדי נתונים של SQL ו- NoSQL.

Unpredictability עשה פשוט: אלה שלושה ניבים תכנות מנוצלים לטיפול מידע נרחב ומורכב, המכונה גם נתונים גדולים. נופש כבד ומורכב צריך להיות אפשרי בפשטות יחסית על ידי ניצול אלה דיאלקטים, קבוצות עילית או עם מעבדים רבים. Python peruses מידע מעולה על כל דבר R שניהם דנו היטב עם Hadoop, נותן ללקוחות את הבחירה של רכיבים שונים כדי לבחור איזה מהם לרוץ עם.

קבלה מדהימה: עם כזה מספר גדול של יתרונות, דיאלקטים גדלו על פני ההכרה הלוח סביב 2 מיליון לקוחות לנצל אותם ברחבי העולם תוך ניהול במדעי המידע. נכון לעכשיו R גדל על פני הערך של אורקל עם Oracle, SAP, Netezza ו Teredata החלו ליצור ממשקים כי ניצול R כמו תמיכה מדעית.

התקדמות ניתנת למדידה: כל שיפורים חדשים של עיצוב מחדש של עיצובים מתרחשים בצורה נכונה באחד משלושת הדיאלקטים הללו, שכן הם מפותחים וניתנים להתאמה. עם התקדמות חדשה כמו ff ו bigmemory, כיום ניתן להעלות על הדעת לנהל מערכי נתונים גדולים יותר מאשר זיכרון. Python מעיף מידע הרבה יותר יעיל סינכרון עם Hadoop הוא פרס מיוחד.

פשטות ההוצאה לאור: מאז הדיאלקטים תכנות לשלב היטב עם הפצה שיא, הם הבחירה העליון של distributer. קליטה חלקה עם רשומות LaTeX הפצת מסגרת וגם את הרכיב של להיות מותקן בדוחות טיפול במילה הוא ענק בנוסף נקודה. לכל אחד מהדיאלקטים יש מערכות ביולוגיות משמעותיות, מה שהופך אותו לפשוט יותר להפיץ ולטפל בכמויות גדולות של מידע.

קל לשימוש: R, Hadoop ו- Python קל להבנה ותומכים ביבוא מידע מ- Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite ו- Oracle, המאפשרים לכל לקוח לעבוד עם כל מוצר ללא מכשול. פיתון נוצל בהצלחה עבור עיבוד שפה טבעית Apache ספארק עשה את המידע נמצא Hadoop אשכולות פתוחים בצורה יעילה יותר.

הִתאַרגְנוּת: קשרים קהילתיים וניהול מערכות הוא חלק הכרחי של כל אסוציאציה ברחבי העולם, לקוחות נלהבים מתמשכים ללא הרף מעל מבנים לדבר על דיאלקטים אלה יותר מכל דבר אחר, תוך הבטחת סחר עקבי של נתונים חיוביים. לאחרונה אנקונדה דחף להקצות יש יותר מ 300 או יותר חבילות אשר אספה סקרים rave מלקוחות ברחבי העולם בדיון שלהם, egging אותם על חבילות עתידיות.

ניפוי שגיאות פשוט: סריקה וחקירה הוא פחות תובעני עם דיאלקטים אלה יותר מאחרים, לאור העובדה כי רוב התקני פתרון בעיות נעשים באופן עקבי עם אלה דיאלקטים, המאפשרים ללקוחות להגדיר דברים אידיאלי עם מיומנות ראויה לציון. לכל ניב יש יתרונות וחסרונות משלו, אבל אפשר לומר זאת R, פיתון והדופ הסדרים הם כמו גם ניתן לצפות להשתמש כדי לשמור על המסגרות שלך בטוח החלופה הטובה ביותר במקרה שאתה צריך ללכת על עיצוב מחדש של כל מסגרת.

R,Python Training

In Just 5 Days
הרשם עכשיו

&bsp

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