Blog

r-python
1 Tháng mười hai 2017

10 Những điều bạn nên biết về R, Python và Hadoop

10 Lý do Bạn nên Học R, Python, và Hadoop

Miền Analytics thông tin tiếp tục vượt quá mong đợi ở Phần mềm như một Dịch vụ, hoặc các tổ chức SaaS, như chúng ta đã biết một cách nổi tiếng. Mọi người đều cần đột nhập Big dữ liệu và họ có một tấn mở cho công việc trên lên. Tuy nhiên, bước tiến về khoa học dữ liệu nó là cơ bản để hiểu được nó là gì và Chứng nhận Khoa học dữ liệu để giải quyết. Đây là nơi R, Python và Hadoop đi vào và đây là mười động cơ tuyệt vời để biết chúng. Đây là những phương pháp lập trình cơ bản mà chúng ta cần học để đột phá vào ngành công nghiệp khoa học thông tin, kết hợp các tên đánh bại như Google, Bank of America và The New York Times.

Khả năng truy cập:Khách hàng khác dự kiến ​​sẽ học chúng như thế nào? R, ví dụ, được phép giới thiệu và chạy và cho phép khách hàng tự chủ ngồi và tìm hiểu về nó bất cứ nơi nào. Python, một lần nữa, ít đòi hỏi phải học và một số nói nó là đơn giản nhất của các phương pháp lập trình. Hadoop, một lần nữa, có thể truy cập vào các hệ thống nguồn mở, làm cho nó dễ dàng truy cập. Tùy thuộc vào chỗ ở của bạn, khách hàng có thể sử dụng bất kỳ loại nào trong số đó. Đơn giản

Nâng cấp: Xét về kiểm tra thông tin, ba phương pháp lập trình nguồn mở này là dòng chính thống nhất. Thông tin nhập khẩu đại diện, MapReduce và chế biến song song có thể được thực hiện tốt nhất với họ, như là một hậu quả mà các giai đoạn điều tra kết hợp phải được liên tục thiết kế lại, mà là một lần nữa làm ít đòi hỏi của họ.

Nền tảng Chéo: Các phương pháp lập trình có thể được sử dụng trong các giai đoạn khác nhau, tương tự như Windows, Mac OS X, Linux và một vài trong số đó, cho phép khách hàng hoàn thành công việc của họ trên bất kỳ thiết bị nào. Các nhà thiết kế R và Python hiện đang nghĩ đến các phương pháp tiếp cận để quản lý các kích thước thông tin lớn hơn trên các giai đoạn lớn hơn và dùng cả hai cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL.

Tính dễ xảy ra được thực hiện đơn giản: Ba phương pháp lập trình này được sử dụng để chăm sóc các thông tin phức tạp và phức tạp, còn được gọi là Big Data. Nghỉ ngơi phức tạp và phức tạp nên có thể có được bằng sự đơn giản tương đối bằng cách sử dụng các phương ngữ, trong các nhóm ưu tú hoặc với nhiều bộ vi xử lý. Python peruses thông tin vượt trội so với bất cứ điều gì R tuy nhiên cả hai thảo luận tốt với Hadoop, cho khách hàng sự lựa chọn của phụ thuộc vào các thành phần khác nhau để lựa chọn một trong những để chạy với.

Khả năng chấp nhận tuyệt vời: Với rất nhiều lợi thế, các phương ngữ đã tăng lên trên toàn bộ hội đồng quản trị và khoảng 2 triệu khách hàng sử dụng chúng trên toàn thế giới trong khi quản lý trong khoa học thông tin. Tính đến nay, R đã tăng lên đáng kể với Oracle, SAP, Netezza và Teredata đã bắt đầu tạo ra các giao diện sử dụng R như một sự hỗ trợ khoa học.

Tiến bộ có thể đo lường: Bất kỳ cải tiến mới nào của việc thiết kế lại chương trình một cách tin cậy xảy ra ở một trong ba phương ngữ kể từ khi chúng được phát triển và thích nghi nhất. Với những tiến bộ mới như ff và bigmemory, có thể dễ dàng quản lý bộ dữ liệu lớn hơn bộ nhớ. Python peruses thông tin rất nhiều hiệu quả hơn và đồng bộ hóa với Hadoop là phần thưởng đặc biệt.

Sự đơn giản của xuất bản: Vì các phương ngữ lập trình kết hợp tốt với phân phối bản ghi, chúng là lựa chọn hàng đầu của nhà phân phối. Sự hấp thụ mượt mà với các bản ghi phân phối LaTeX và cũng là thành phần được cài đặt trong các báo cáo xử lý văn bản là một điểm khổng lồ ngoài điểm. Mỗi một trong các phương ngữ đều có hệ thống sinh học khá đáng kể, giúp phân phối và xử lý khối lượng thông tin lớn hơn.

Dễ sử dụng: R, Hadoop và Python rất dễ hiểu và hỗ trợ việc nhập thông tin từ Microsoft Excel, Access, MySQL, SQLite và Oracle, cho phép bất kỳ máy khách nào có bất kỳ sản phẩm nào hoạt động mà không có trở ngại. Python đã được sử dụng thành công cho Natural Language Processing và Apache Spark đã đưa ra thông tin tìm thấy trong Hadoop bó mở ra hiệu quả hơn.

Tổ chức: Các kết nối cộng đồng và quản trị hệ thống là một phần bắt buộc của bất kỳ hiệp hội trên toàn thế giới và những khách hàng nhiệt tình liên tục liên kết các cấu trúc để nói về những tiếng địa phương này hơn bất cứ điều gì khác, đảm bảo việc trao đổi dữ liệu tích cực nhất quán. Gần đây, Anaconda phân bổ có hơn 300 hoặc nhiều bó hơn đã thu thập được các cuộc khảo sát khôn ngoan từ các khách hàng trên toàn thế giới trong cuộc thảo luận của họ, ví dụ họ tham gia vào các gói trong tương lai.

Gỡ lỗi đơn giản: Việc quét và điều tra đòi hỏi ít hơn những phương pháp này so với các phương pháp khác vì thực tế là hầu hết các thiết bị khắc phục sự cố đều được tạo ra một cách nhất quán với các phương ngữ này, cho phép khách hàng thiết lập những điều lý tưởng với sự thành thạo đáng chú ý hơn. Mỗi phương ngữ có những thuận lợi và bất lợi đặc biệt riêng của nó nhưng có thể nói rằng R, Python và Hadoop sắp xếp cũng như có thể được dự kiến ​​sẽ được sử dụng để giữ cho khuôn khổ của bạn an toàn và là sự lựa chọn tốt nhất trong trường hợp bạn cần phải đi cho một thiết kế lại khuôn khổ toàn bộ.

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