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1 12월 2017

R, Python 및 Hadoop에 대해 알아야 할 10

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R, Python 및 Hadoop을 배워야하는 10 이유

정보 분석 도메인은 SaaS (Software as a Service)의 기대치를 계속 유지하고 있습니다. 모두가 침입해야합니다. 빅 데이터 그리고 그들은 등반에 대한 작업을위한 1 톤의 구멍이 있습니다. 그러나 Data Sciences로 나아가는 것은 그것이 무엇인지, 그리고 어떤 Data Science Certification이 정착 하는지를 이해하는 것이 기본입니다. 여기가 장소 야. R, Python 및 Hadoop 들어 와서 여기에 열 가지 큰 동기가 있습니다. 이것들은 본질적으로 정보 과학 업계에 침입하는 법을 배워야하는 프로그래밍 방언입니다. Google, Bank of America 및 The New York Times와 같은 비트 이름이 통합되어 있습니다.

접근성 :다른 고객은 어떻게 그것을 배울 것으로 예상됩니까? 예를 들어, R은 소개 및 실행이 허용되며 클라이언트가 자율적으로 앉아서 그것에 대해 알 수 있습니다. 점을 치는 영다시 말하면 배울 것이 요구되는 것이 적고 어떤 사람들은 방언을 프로그래밍하는 것이 가장 간단하다고 말합니다. 하둡오픈 소스 시스템에서 한 번 더 액세스 할 수 있으므로 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 숙박 시설에 따라 클라이언트는 그 중 하나를 이용할 수 있습니다. 단순한

업그레이드 : 정보 조사에 관한 한,이 세 가지 오픈 소스 프로그래밍 방언이 가장 주류입니다. 정보 가져 오기 표현, MapReduce 및 병렬 처리는 통합 조사 단계를 지속적으로 재 설계해야하는 애프터 효과로 인해 수행 할 수 있습니다.

크로스 플랫폼 : 프로그래밍 언어는 Windows, Mac OS X, Linux 및 여러 다른 단계와 마찬가지로 다양한 단계에서 활용 될 수 있으므로 클라이언트가 모든 가제트에서 작업을 완료 할 수 있습니다. R 및 Python 설계자는 현재 더 큰 단계에서 더 큰 정보 크기를 관리하고 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 접근 방식을 생각하고 있습니다.

예측할 수없는 단순성 : 이 세 가지 프로그래밍 방언은 빅 데이터라고도하는 광범위하고 복잡한 정보를 처리하는 데 사용됩니다. 더 방대하고 복잡한 레크 리 에이션은 이러한 방언, 엘리트 그룹 또는 수많은 프로세서를 사용함으로써 비교적 단순하게 가능해야합니다. 파이썬은 R보다 우수한 정보를 사용합니다. 하둡클라이언트에게 실행할 구성 요소를 선택하기 위해 여러 구성 요소에 따라 선택할 수있는 옵션을 제공합니다.

굉장한 수용성 : 이렇게 많은 장점이있어 방언은 이사회 승인을 통해 증가했으며 2 만 명의 고객이 정보 과학 분야에서 전 세계적으로이를 활용하고 있습니다. 지금 R이 Oracle, SAP, Netezza 및 Teredata와 함께 합리적인 가격으로 증가함에 따라 R을 과학적 지원으로 활용하는 인터페이스를 만들기 시작했습니다.

측정 가능한 발전 : 이 세 가지 방언 중 하나에서 프로그래밍 재 설계의 모든 새로운 개선 사항이 가장 잘 개발되고 적용 가능하므로 신뢰할 수 있습니다. ff 및 bigmemory와 같은 새로운 발전으로 인해 현재 메모리보다 큰 데이터 세트를 관리 할 수 ​​있습니다. 파이썬은 정보를 훨씬 효율적으로 정찰하고 하둡 특별한 보상이다.

게시의 단순성 : 프로그래밍 방언은 레코드 배포와 잘 결합되어 있으므로 배포자의 최우선 순위입니다. LaTeX 레코드 배포 프레임 워크와 함께 원활하게 흡수되고 단어 처리 보고서에 설치되는 구성 요소도 중요합니다. 모든 방언에는 상당히 많은 생물학적 시스템이있어 방대한 양의 정보를보다 쉽게 ​​배포하고 처리 할 수 ​​있습니다.

사용하기 편한 : R, Hadoop 및 Python은 이해하기 쉽고 Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite 및 Oracle에서 정보 가져 오기를 지원하므로 모든 제품을 가진 클라이언트가 장애없이 작동 할 수 있습니다. 점을 치는 영 자연 언어 처리에 성공적으로 활용되었고 Apache Spark는 하둡 낱단은 더 효과적으로 열려있다.

구성 : 커뮤니티 연결 및 시스템 관리는 전 세계적인 협회의 필수적인 부분이며, 열정적 인 고객은 계속해서 이러한 방언에 대해 이야기하기 위해 구조를 계속해서 연결하고 있습니다. 무엇보다도 긍정적 인 데이터의 일관된 거래를 보장합니다. 최근에 추진 된 Anaconda 할당에는 300 이상의 번들이 포함되어 있습니다.이 번들은 전 세계 고객의 토론에서 모아진 미래의 번들을 위해 수집되었습니다.

간단한 디버깅 : 대부분의 문제 해결 장치가 이러한 방언과 일관되게 만들어 지므로 클라이언트가 더 뛰어난 기술로 이상적인 것을 설정할 수 있다는 점에서 스캐닝 및 조사는 다른 방서보다이 방언이 덜 까다 롭습니다. 각 방언은 자신의 특별한 장점과 단점을 가지고 있지만, R, Python 및 Hadoop 프레임 워크는 전체 프레임 워크를 재 설계해야 할 경우 프레임 워크를 안전하게 유지하고 최상의 대안으로 사용할 수 있습니다.

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