บล็อก

R-หลาม
1 ธันวาคม 2017

10 สิ่งที่คุณควรทราบเกี่ยวกับ R, Python และ Hadoop

/
โพสโดย

เหตุผลที่คุณควรเรียนรู้ R, Python, และ Hadoop

โดเมน Analytics ข้อมูลสามารถรักษาความคาดหวังไว้ที่ซอฟต์แวร์เป็นบริการหรือองค์กร SaaS ได้อย่างที่เรารู้จัก ทุกคนต้องเข้ามา ข้อมูลขนาดใหญ่ และพวกเขามีตันของการเปิดสำหรับการทำงานในการขึ้น อย่างไรก็ตามการก้าวไปข้างหน้าต่อข้อมูลวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นพื้นฐานที่จะเข้าใจว่ามันคืออะไรและข้อมูลใดที่ได้รับการรับรองจาก Data Science Certification นี่คือสถานที่ R, Python และ Hadoop เข้ามาและนี่คือแรงจูงใจที่ดีที่จะรู้ว่าพวกเขา เหล่านี้เป็นภาษาที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมซึ่งควรจะเรียนรู้ที่จะเจาะเข้าไปในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์สารสนเทศซึ่งประกอบด้วยชื่อที่ชนะเช่น Google, Bank of America และ The New York Times

การเข้าถึง:ลูกค้ารายอื่นคาดว่าจะได้เรียนรู้อย่างไร R เช่นได้รับอนุญาตให้นำและเรียกใช้และที่ให้ลูกค้ามีอิสระที่จะนั่งและหาข้อมูลเกี่ยวกับ anyplace หลามแล้วอีกครั้งจะน้อยกว่าความต้องการที่จะเรียนรู้และบางคนบอกว่ามันเป็นส่วนใหญ่ที่ตรงไปตรงมาของการเขียนโปรแกรมภาษา Hadoopเป็นอีกครั้งหนึ่งที่สามารถเข้าถึงได้จากระบบโอเพนซอร์สซึ่งทำให้สามารถเข้าถึงได้ง่าย ขึ้นอยู่กับที่พักของคุณลูกค้าสามารถใช้บริการเหล่านี้ได้ ง่าย

อัพเกรด: เกี่ยวกับการตรวจสอบข้อมูลทั้งสามภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์สเป็นภาษาหลักมากที่สุด การนำเสนอข้อมูลการนำเข้า MapReduce และการประมวลผลแบบขนานสามารถทำได้ดีที่สุดกับพวกเขาเนื่องจากผลที่ขั้นตอนการตรวจสอบที่จดทะเบียนแล้วต้องได้รับการออกแบบใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งทำให้ความต้องการของพวกเขาน้อยลง

ข้ามแพลตฟอร์ม: ภาษาเขียนโปรแกรมสามารถใช้งานได้ในหลายขั้นตอนเช่นเดียวกับ Windows, Mac OS X, Linux และอีกสองอย่างซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถทำงานใน Gadget ได้อย่างสมบูรณ์ นักออกแบบ R และ Python กำลังคิดหาแนวทางในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่กว่าในช่วงที่ใหญ่กว่าและการถ่ายทำทั้งฐานข้อมูล SQL และ NoSQL

Unpredictability ทำได้ง่าย: ทั้งสามภาษาในการเขียนโปรแกรมใช้สำหรับการดูแลข้อมูลที่กว้างขวางและซับซ้อนเรียกว่า Big Data การทำซ้ำหนักและซับซ้อนควรเป็นไปได้ในความเรียบง่ายแบบสัมพัทธ์โดยการใช้ภาษาเหล่านี้ในกลุ่มชนชั้นสูงหรือด้วยโปรเซสเซอร์จำนวนมาก งูหลามข้อมูล per ดีกว่าทุกสิ่ง R แต่ทั้งสองคุยกันได้ดีกับ Hadoop, ให้ลูกค้าเลือกขึ้นอยู่กับส่วนประกอบที่แตกต่างกันเพื่อเลือกที่จะใช้กับ

การยอมรับที่น่ากลัว: ด้วยจำนวนข้อได้เปรียบดังกล่าวนี้ชาวท้องถิ่นได้รับการยอมรับจากคณะกรรมการและประมาณ XNUM ล้านล้านรายได้ใช้ประโยชน์จากทั่วโลกในขณะที่พวกเขาจัดการด้านวิทยาศาสตร์สารสนเทศ ณ ขณะนี้ R ได้เพิ่มความคุ้มค่าให้กับคณะกรรมการด้วย Oracle, SAP, Netezza และ Teredata ได้เริ่มสร้างอินเทอร์เฟซซึ่งใช้ R เป็นตัวสนับสนุนทางวิทยาศาสตร์

ความก้าวหน้าที่วัดได้: การปรับปรุงโปรแกรมปรับปรุงใหม่ ๆ เกิดขึ้นได้ในหนึ่งในสามภาษาดังกล่าวเนื่องจากเป็นภาษาที่พัฒนาและปรับตัวได้ดีที่สุด ความก้าวหน้าใหม่ ๆ เช่น ff และ bigmemory ทำให้สามารถจัดการชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหน่วยความจำได้ในปัจจุบัน Python สามารถอ่านข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีการซิงโครไนซ์ด้วย Hadoop เป็นรางวัลพิเศษ

ความเรียบง่ายของการเผยแพร่: เนื่องจากภาษาในการเขียนโปรแกรมรวมเข้าด้วยกันกับการกระจายเรคคอร์ดจึงเป็นตัวเลือกอันดับแรกของผู้แจกจ่าย การซึมซาบอย่างราบรื่นด้วยเร็กคอร์ด LaTeX กระจายกรอบและส่วนประกอบของการติดตั้งในรายงานการจัดการคำเป็นส่วนใหญ่นอกเหนือจากจุด ทุกภาษามีระบบชีวภาพที่มีความสำคัญมากทำให้ง่ายต่อการแจกจ่ายและจัดการข้อมูลมากมาย

ใช้งานง่าย: R, Hadoop และ Python สามารถเข้าใจได้ง่ายและรองรับการนำเข้าข้อมูลจาก Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite และ Oracle ทำให้ลูกค้าสามารถใช้งานผลิตภัณฑ์ใด ๆ ได้โดยไม่ต้องมีอุปสรรค หลาม ได้รับการใช้อย่างประสบความสำเร็จสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและ Apache Spark ได้ทำข้อมูลที่พบใน Hadoop พวงเปิดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

จัดงาน: การเชื่อมต่อและการบริหารระบบของชุมชนเป็นส่วนสำคัญของสมาคมและลูกค้าที่มีความกระตือรือร้นทั่วโลกกำลังเชื่อมโยงโครงสร้างต่างๆเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับภาษาเหล่านี้อย่างต่อเนื่องและรับประกันการค้าข้อมูลเชิงบวกที่สม่ำเสมอ การจัดสรร Anaconda เมื่อเร็ว ๆ นี้มีมากกว่า 300 หรือมากกว่ากลุ่มที่รวบรวมการสำรวจความคิดเห็นจากลูกค้าทั่วโลกในการอภิปรายของพวกเขาและให้กำลังใจพวกเขาสำหรับการรวมกลุ่มในอนาคต

การดีบักง่าย: การสแกนและการตรวจสอบมีความต้องการน้อยกว่ากับภาษาท้องถิ่นเหล่านี้มากกว่าภาษาอื่นเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าอุปกรณ์แก้ไขปัญหาส่วนใหญ่ทำขึ้นโดยสอดคล้องกับภาษาเหล่านี้ทำให้ลูกค้าสามารถกำหนดสิ่งที่เหมาะสมกับความสามารถที่น่าจดจำได้มากขึ้น แต่ละภาษามีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง แต่อาจกล่าวได้ว่า R, Python และ Hadoop การจัดเตรียมและสามารถคาดหวังว่าจะใช้เพื่อรักษากรอบของคุณให้ปลอดภัยและเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในกรณีที่คุณจำเป็นต้องออกแบบกรอบการทำงานทั้งหมด

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