blog

r-piton
1 Dec 2017

X, R, Python va Hadoop haqida bilishingiz kerak bo'lgan narsalar

RN, Python va Hadoopni o'rganishingiz kerak bo'lgan 10 sabablari

Information Analytics Domain dasturiy ta'minot yoki SaaS tashkilotlari tomonidan kutilganidan ortiq darajada ushlab turadi, biz buni yaxshi bilamiz. Har bir inson ichiga kirishi kerak Katta ma'lumot va ular ko'tarilish ustida ishlash uchun bir tonna teshik bor. Shu bilan birga, "Data Sciences" ga qadam qo'yib, u nima ekanligini va qanday ma'lumot ilmi sertifikatlashni hal qilishni tushunish uchun asosdir. Bu joy R, Python va Hadoop bu erga kelib, ularni bilish uchun o'nta katta ishtiyoq bor. Ular, asosan, Google, Bank of America va The New York Times kabi ismlarni to'ldiradigan axborot fanlari sanoatiga kirib olishni o'rgatish kerak bo'lgan dasturiy lektsiyalardir.

Erişilebilirlik:Qanday qilib boshqa mijoz ularni o'rganishi kerak? R, masalan, tanitish va ishga tushirishga ruxsat beriladi va bu mijozga avtonomiyalarni o'tirish va bu haqda hamma joyda bilib olish imkonini beradi. Python, keyin yana, o'rganish uchun kam talab qiladi va ba'zilari dasturiy shevasida eng sodda ekanligini aytishadi. Hadoop, yana bir bor ochiq manba kodli tizimlarda mavjud bo'lib, u osonlik bilan kirish mumkin bo'ladi. Sizning turar joyingiz bo'yicha shartli, mijoz ulardan har qanday imkoniyatlardan foydalanishi mumkin. Oddiy

Yangilanishlar: Axborotni o'rganish masalalari bo'yicha, ushbu uchta ochiq kodli dasturlash dialektlari eng asosiy oqimdir. Ma'lumotlar import vakili, MapReduce va parallel ishlov berish, ular bilan birgalikda amalga oshirilishi mumkin bo'lgan eng yaxshi natijalarga erishish mumkin, chunki ular birlashtirilgan tergov bosqichlari doimiy ravishda qayta ishlanadigan bo'lishi kerak.

Cross Platform: Dasturiy lahjalar barcha Windows, Mac OS X, Linux va shunga o'xshash juftliklar kabi turli bosqichlarda ishlatilishi mumkin, bu esa mijozlarning har qanday qurilmada ishlarini bajarishga imkon beradi. R va Python dizaynerlari hozirda katta hajmdagi ma'lumotlarni katta hajmdagi ma'lumotlarni boshqarish va SQL va NoSQL ma'lumotlar bazalarida suratga olish usullarini o'ylashadi.

Oddiy emasligi aniqlandi: Ushbu uchta dasturlash dialektlari "Big Data" deb ataladigan keng va murakkab ma'lumotlarga e'tibor berish uchun ishlatiladi. Ushbu dialektlardan, elita guruhlaridan yoki ko'p sonli protsessorlardan foydalangan holda nisbatan soddalik bilan og'ir va murakkab dam olish mumkin bo'lishi kerak. Python har qanday narsani R dan yaxshi biladi, ammo ikkalasi ham yaxshi muhokama qilindi Hadoopmijozlar bilan birga ishlashni tanlash uchun turli xil komponentlarga qarab tanlash imkonini beradi.

Ajoyib qabullik: Ko'p sonli afzalliklari bilan, dialektlar kengash tomonidan kengaytirildi va 2 million mijoz atrofida informatika fani bo'yicha boshqaruvni amalga oshirdi. Hozirgi kunga kelib, O, Oracle, SAP, Netezza va Teredata bilan loyiq ko'rilgan hajmda ortdi, bu R ni ilmiy jihatdan qo'llab-quvvatlaydigan interfeyslarni yaratishga kirishdi.

O'lchovli o'zgarishlar: Dasturlarni qayta yaratishda yangi takomillashtirish ushbu uchta lexemadan birida ishonchli tarzda paydo bo'ladi, chunki ular eng rivojlangan va moslashuvchan. FF va bigmemory kabi yangi o'zgarishlar bilan hozirda xotiradan kattaroq ma'lumotlar majmualarini boshqarish mumkin. Python, ma'lumotni ancha samarali va sinxronlashtiradigan tarzda ko'rib chiqadi Hadoop maxsus mukofotdir.

Nashriyotning soddaligi: Dasturlash dialektlari rekord tarqatish bilan yaxshi aloqadordagina, ular distributorning eng yaxshi to'plamidir. LaTeX qaydlar bilan tarqatuvchi ramkaga ega bo'lgan yumshoq assimilyatsiya hamda so'zni saqlash bo'yicha hisobotlarda o'rnatilgan tarkibiy qism, shuningdek, nuqtaga qo'shimcha ravishda ulkan. Lahjalardagi har bir kishi juda katta biologik tizimlarga ega, bu esa katta hajmdagi ma'lumotlarni tarqatish va boshqarish imkonini beradi.

foydalanish oson: R, Hadoop va Python Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite va Oracle ma'lumotlarini qabul qilishni osonlashtiradi va har qanday mahsulotni har qanday mahsulotga to'siqsiz ishlashga ruxsat beradi. Python Tabiiy tillarni qayta ishlash uchun muvaffaqiyatli ishlatilgan va Apache Spark, bu ma'lumotni o'z ichiga olgan Hadoop banyolar yanada samarali tarzda ochiladi.

Tashkilot: Jamiyat aloqalari va tizimlarini boshqarishda har qanday dunyo miqyosidagi assotsiatsiyasining muhim qismi bo'lib, iste'dodli iste'molchilar doimo bu tarkibiy qismlar haqida gapirish uchun boshqa narsalarga qaraganda uzluksiz ravishda bog'lanib, ijobiy ma'lumotlarning izchil savdosini kafolatlaydi. Yaqinda harakatlanuvchi Anaconda-ning ajratilishi 300 yoki undan ortiq to'plamlarga ega bo'lib, ular kelgusi to'plamlar uchun ularni egallab olishlari uchun butun dunyo bo'ylab mijozlardan bahs-munozaralarni o'tkazdi.

Oddiy nosozliklarni tuzatish: Ko'plab nosozliklarni bartaraf etish moslamalari ushbu dialektlar bilan uyg'un holga keltirilganligi tufayli mijozlarni ko'proq e'tiborga loyiq qobiliyat bilan belgilashga imkon beradigan vaziyatda, skanerlash va tergov qilish bu dialektlar bilan boshqalarga qaraganda kam talabga ega. Har bir lahjaning o'zining o'ziga xos afzalliklari va kamchiliklari bor, lekin buning o'zi ham bo'lishi mumkin R, Python va Hadoop tartib-qoidalar bilan bir qatorda ramkalar xavfsizligini saqlab qolish uchun kutilganidek bo'lishi mumkin va siz butun tizimni qayta yaratishga o'tishingiz kerak bo'lgan hollarda eng yaxshi alternativ.

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