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rパイソン
1 12月 2017

R、Python、およびHadoopについて知っておくべき10

R、Python、およびHadoopを学ぶべき10の理由

インフォメーション・アナリティック・ドメインは、SaaS(Software as a Service)の期待を上回っています。 誰もが侵入する必要があります ビッグデータ 彼らは上昇のための仕事のために1トンの開口部を持っています。 しかし、データサイエンスを進めていくことは、それが何であるか、どのデータサイエンス認定が解決するのかを理解する上で基本的なことです。 これは場所です R、Python、Hadoop そこに来て、彼らを知るための10の大きな動機です。 これらは本質的に、Google、Bank of America、The New York Timesのようなビート名を組み込んだ情報科学産業に侵入するために学ぶべきプログラミング言語である。

アクセシビリティ:他のクライアントはどのようにそれらを学ぶと期待されていますか? 例えば、Rが導入されて実行され、それがクライアントに自立してどこにでも座って見つけられるようにします。 Pythonそれから、再び学ぶことが要求されることは少なく、いくつかの方言は方言をプログラミングするのが最も簡単です。 Hadoopのもう一度、オープンソースシステムでアクセスできるようになり、簡単にアクセスできます。 あなたの宿泊施設に応じて、クライアントはそのいずれかを利用することができます。 シンプル

アップグレード: 情報調査に関しては、これら3つのオープンソースプログラミング方言が最も主流です。 情報インポート表現、MapReduce、および並列処理は、組み込まれた調査段階を継続的に再設計しなければならないことの後遺症として、それらによって最もうまく達成できます。

クロスプラットフォーム: プログラミングの方言は、Windows、Mac OS X、Linuxなどのさまざまな段階で利用でき、クライアントがガジェットを完成させることができます。 RとPythonの設計者は現在、より大きな段階でより大きい情報サイズを横断的に管理し、SQLデータベースとNoSQLデータベースの両方を使用するアプローチを考えています。

予測不可能なシンプルさ: これらの3つのプログラミング方言は、ビッグデータとも呼ばれる広範で複雑な情報の世話に利用されます。 より重くて複雑なレクリエーションは、これらの方言、エリートグループ、または多数のプロセッサーを利用することによって、比較的簡単に可能でなければなりません。 Pythonは何よりも優れた情報を捉えていますが、 Hadoopのクライアントには、どのコンポーネントを実行するかを選択するためのさまざまなコンポーネントに応じて選択できます。

素晴らしい受け入れ: このような多数の利点により、方言はボードの認識を超えて増加し、2万人のクライアントが世界中で情報科学を管理しながら利用しています。 現時点でRはOracle、SAP、Netezza、およびTeredataとの間で理にかなっており、Rを科学的サポートとして利用するインタフェースの作成が開始されています。

測定可能な進歩: これらの3つの方言のうちの1つでは、最も発展し適応性が高いため、プログラムの再設計の新しい改良が確実に行われます。 ffやbigmemoryのような新しい進歩により、現在のところメモリよりも大きなデータセットを管理することが考えられる。 Pythonは、情報をより効果的に、そして Hadoopの 特別な報酬です。

出版のシンプルさ: プログラミングの方言は、レコードの配布にうまく組み込まれているので、ディストリビューターのトップピックです。 LaTeXレコードのフレームワークを配布することで円滑に吸収され、ワー​​プロレポートにインストールされるコンポーネントも重要なポイントです。 すべての方言はかなりの生物学的システムを持っているので、膨大な量の情報を簡単に配布して扱うことができます。

使いやすい: R、Hadoop、Pythonは理解しやすく、Microsoft Excel、Access、MySQL、SQLite、Oracleからの情報のインポートをサポートしているため、あらゆる製品のクライアントが障害なく動作することができます。 Python 自然言語処理に成功し、Apache Sparkは Hadoopの 束はより効果的に開く。

構成: コミュニティの接続とシステム管理は、世界的な関係の不可欠な部分であり、熱心な顧客は、これらの方言について何か他のものよりも話し合うために、絶えず構造とのインターフェースをとり、確実なデータの一貫した取引を保証します。 最近推進されたAnacondaの割り当てには、300以上のバンドルがあり、世界中の顧客からの討論で激怒したバンドルの調査が集められ、将来のバンドルのために活用されています。

簡単なデバッグ: 多くのトラブルシューティング・デバイスがこれらの方言と一貫して作られていることに照らして、これらの方言ではスキャンと調査があまり厳しくないため、クライアントはより顕著な熟練をもって理想的なものを設定することができます。 各方言には独自の利点と欠点がありますが、 R、PythonとHadoop 枠組みを再設計する必要がある場合には、フレームワークを安全に保つために、そして最良の選択肢として使用することが期待できます。

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