Blog

r-python
1 Dec 2017

ສິ່ງ 10 ທ່ານຄວນຮູ້ກ່ຽວກັບ R, Python, ແລະ Hadoop

/
ຈັດພີມມາໂດຍ

ເຫດຜົນ 10 ທ່ານຄວນຮຽນຮູ້ R, Python, ແລະ Hadoop

ຂໍ້ມູນ Analytics Domain ເຮັດໃຫ້ເກີນຄວາມຄາດຫວັງທີ່ຊອບແວເປັນບໍລິການຫຼືອົງການ SaaS, ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ຈັກກັນດີ. ທຸກຄົນຕ້ອງແຕກແຍກ Big Data ແລະພວກເຂົາເຈົ້າມີໂຕນເປີດສໍາລັບການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການຂຶ້ນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການກ້າວເຂົ້າສູ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນພື້ນຖານທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າມັນເປັນແນວໃດແລະວິທີການຮັບຮອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອແກ້ໄຂ. ນີ້ແມ່ນສະຖານທີ່ R, Python ແລະ Hadoop ເຂົ້າມາໃນແລະນີ້ແມ່ນສິບເຫດຜົນທີ່ດີທີ່ຈະຮູ້ຈັກເຂົາເຈົ້າ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເປັນພາສາພື້ນຖານການຂຽນທີ່ຄວນຈະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະທໍາລາຍເຂົ້າໄປໃນອຸດສາຫະກໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງລວມເອົາຊື່ສຽງເຊັ່ນ Google, Bank of America ແລະ The New York Times.

Accessibility:ລູກຄ້າຄົນອື່ນຄາດວ່າຈະຮຽນຮູ້ຫຍັງແດ່? ຍົກຕົວຢ່າງ, R ແມ່ນອະນຸຍາດໃຫ້ແນະນໍາແລະດໍາເນີນການແລະທີ່ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າສາມາດຄວບຄຸມຕົນເອງແລະຊອກຫາມັນໄດ້ທຸກບ່ອນ. Python, ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ມີຄວາມຕ້ອງການຫນ້ອຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ແລະບາງຄົນເວົ້າວ່າມັນເປັນຄໍາເວົ້າທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຂອງການຂຽນພາສາ. Hadoop, ແມ່ນອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ສາມາດເຂົ້າເຖິງລະບົບແຫຼ່ງເປີດທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍດາຍ. ຢູ່ໃນທີ່ພັກອາໄສຂອງທ່ານ, ລູກຄ້າສາມາດນໍາໃຊ້ພວກມັນໄດ້. ງ່າຍດາຍ

ອັບເກດ: ກ່ຽວກັບການສອບເສັງຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ທັງສາມພາກສະບັບເປີດເຜີຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສ່ວນໃຫຍ່. ການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, MapReduce ແລະການປຸງແຕ່ງຂະຫນານສາມາດເຮັດໄດ້ດີທີ່ສຸດກັບພວກເຂົາ, ເປັນຜົນກະທົບທາງດ້ານຜົນປະໂຫຍດທີ່ຂັ້ນຕອນການສືບສວນທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຊິ່ງອີກເທື່ອຫນຶ່ງມັນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາບໍ່ຕ້ອງການ.

ແພລະຕະຟອມຂ້າມ: ພາສາການຂຽນໂປລແກລມທັງຫມົດສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໃນໄລຍະຕ່າງໆ, ຄ້າຍຄືກັນກັບ Windows, Mac OS X, Linux ແລະທັງສອງຫຼາຍກວ່າ, ອະນຸຍາດໃຫ້ລູກຄ້າເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າໃນທຸກເຄື່ອງມື. ຜູ້ອອກແບບ R ແລະ Python ກໍາລັງຄິດກ່ຽວກັບວິທີການຈັດການຂະຫນາດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນໄລຍະຂ້າມຜ່ານຂັ້ນຕອນໃຫຍ່, ແລະຖ່າຍຮູບຢູ່ຖານຂໍ້ມູນ SQL ແລະຖານຂໍ້ມູນ NoSQL.

ຄວາມບໍ່ຄາດຄິດໄດ້ເຮັດໃຫ້ງ່າຍດາຍ: ເຫຼົ່ານີ້ສາມ dialects ການດໍາເນີນການຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການດູແລຂໍ້ມູນຂ່າວສານຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະສັບສົນ, ທີ່ເອີ້ນວ່າຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ການພັກຜ່ອນທີ່ຮຸນແຮງແລະສະລັບສັບຊ້ອນຄວນຈະເປັນໄປໄດ້ໃນຄວາມງ່າຍດາຍໂດຍການນໍາໃຊ້ພາສາເຫຼົ່ານີ້, ໃນກຸ່ມທີ່ມີຊັ້ນສູງຫຼືມີຂະບວນການຈໍານວນຫລາຍ. Python peruses ຂໍ້ມູນທີ່ດີກວ່າເກົ່າກັບຫຍັງ R ແຕ່ທັງສອງໄດ້ປຶກສາຫາລືດີກັບ Hadoop, ໃຫ້ລູກຄ້າເລືອກເອົາຂຶ້ນຢູ່ກັບອົງປະກອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອເລືອກເອົາຫນຶ່ງທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບ.

Awesome Acceptability: ມີຂໍ້ດີຫລາຍດັ່ງກ່າວ, ພາສາທ້ອງຖິ່ນໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນການຮັບຮູ້ຂອງຄະນະກໍາມະການແລະປະມານ 2 ລ້ານລູກຄ້ານໍາໃຊ້ພວກມັນໃນທົ່ວໂລກໃນຂະນະທີ່ການຄຸ້ມຄອງໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ໃນຖານະເປັນປະຈຸບັນ R ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນທົ່ວຄະນະທີ່ມີມູນຄ່າກັບ Oracle, SAP, Netezza ແລະ Teredata ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນໍາໃຊ້ R ເປັນການສະຫນັບສະຫນູນວິທະຍາສາດ.

ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ເປັນໄປໄດ້: ທຸກໆການປັບປຸງໃຫມ່ຂອງການອອກແບບໃຫມ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບຫນຶ່ງໃນສາມພາສາເຫຼົ່ານີ້ນັບຕັ້ງແຕ່ພວກມັນມີການພັດທະນາແລະປັບປ່ຽນໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ມີຄວາມກ້າວຫນ້າໃຫມ່ເຊັ່ນ: ff ແລະ bigmemory, ມັນແມ່ນການປະຕິບັດໃນປັດຈຸບັນເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນ datasets ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຄວາມຈໍາ. Python peruses ຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຫຼາຍປະສິດທິຜົນແລະ synchronization ກັບ Hadoop ເປັນລາງວັນພິເສດ.

Simplicity of Publishing: ນັບຕັ້ງແຕ່ການ dialects ການດໍາເນີນໂຄງການລວມມີການແຜ່ກະຈາຍການບັນທຶກ, ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນການເລືອກເອົາທາງເທີງຂອງການແຈກຢາຍ. ການດູດຊືມລຽບງ່າຍກັບລະບົບ LaTeX ການແຈກແຈງກະແຈກກະຈາຍແລະຍັງອົງປະກອບຂອງການຕິດຕັ້ງໃນບົດລາຍງານການຈັດການຄໍາແມ່ນເປັນສິ່ງມະຫັດນອກຈາກຈຸດ. ທຸກໆພາສາທ້ອງຖິ່ນມີລະບົບຊີວະວິທະຍາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການແຈກຢາຍແລະຈັດການປະລິມານຂໍ້ມູນຫຼວງຫຼາຍ.

ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້: R, Hadoop ແລະ Python ແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະຍືນຍັນການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນຈາກ Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite ແລະ Oracle, ໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ມີຜະລິດຕະພັນໃດຫນຶ່ງເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີອຸປະສັກ. Python ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນສໍາລັບການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດແລະ Apache Spark ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນ Hadoop ຂູດເປີດປະສິດທິຜົນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການຈັດຕັ້ງ: ການເຊື່ອມຕໍ່ຊຸມຊົນແລະການບໍລິຫານລະບົບແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ຈໍາເປັນຂອງສະມາຄົມໃນທົ່ວໂລກແລະລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນແມ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ແບບຕໍ່ເນື່ອງໃນໄລຍະການສົນທະນາກ່ຽວກັບພາສາເຫຼົ່ານີ້ຫຼາຍກວ່າໃດກໍ່ຕາມ, Anaconda ການຈັດສັນໃຫມ່ບໍ່ດົນມານີ້ມີຫຼາຍກວ່າຊອງ 300 ຫຼືຫຼາຍກວ່າທີ່ໄດ້ເກັບກໍາຂໍ້ມູນສໍາຫຼວດຈາກລູກຄ້າໃນທົ່ວໂລກໃນການສົນທະນາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເພື່ອໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສໍາລັບຊຸດຂອງອະນາຄົດ.

Simple Debugging: ການສະແກນແລະການສືບສວນແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການຫນ້ອຍກັບພາສາເຫຼົ່ານີ້ກ່ວາຄົນອື່ນໃນແງ່ຂອງຄວາມຈິງທີ່ວ່າອຸປະກອນການແກ້ໄຂບັນຫາສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສອດຄ່ອງກັບພາສາເຫຼົ່ານີ້, ອະນຸຍາດໃຫ້ລູກຄ້າຕັ້ງສິ່ງທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມສາມາດທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍ. ແຕ່ລະທ້ອງຖິ່ນມີຂໍ້ໄດ້ປຽບແລະຂໍ້ເສຍແຕ່ໂດຍສະເພາະແຕ່ຄົນຫນຶ່ງອາດເວົ້າວ່າ R, Python ແລະ Hadoop ການຈັດແຈງຍັງສາມາດຄາດວ່າຈະນໍາໃຊ້ເພື່ອຮັກສາກອບຂອງທ່ານປອດໄພແລະເປັນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນກໍລະນີທີ່ທ່ານຕ້ອງການສໍາລັບໂຄງການໃຫມ່.

ອອກຈາກ Reply ເປັນ

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