python 中的大数据

2017-02-24 11:39:10 qq_16633405 阅读数 7136

在下载了pycharm软件以及通过前两篇文章,配置了相应的模块包之后,那就开始对常用的模块的学习,以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。

 

如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?”

Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库,就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库,并提供你一些最好的教程来学习它们。

1.Numpy
对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能:
1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。
2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。
3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。
教程:
1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明


http://scipy.org/

 

2. 这个教程棒极了,完全注重于Numpy的可用性

 

2.Scipy
Scipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。
教程:
我找不到比Scipy.org更好的教程了,它学习Scipy的最佳教程


3.Pandas
Pandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。
1. 带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐,以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。
3. 合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)中能找到 的关系操作。
Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。


教程:
1. Pandas快速入门
2. Alfred Essa有一系列关于Pandas的视频,这些视频应该会让你很好地了解基本概念。
http://alfredessa.com/data-analysis-tutorial/2-pandas-library/

3. 还有,不可错过Shane Neeley提供的教程视频,它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib

 

Matplotlib
Matlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。
教程:


1. ShowMeDo网站上有一个关于很好地教程


2. 推荐这本书Packt出版社的操作宝典,对于初学者来说,这本书真是极棒的~

 

5.Scikit-learn
Scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。
看一下Scikit-learn中提供的算法列表,你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具,如:聚类、分类和回归等。

教程:
1. Scikit-learn入门

 

2. 来自于Scikit-learn.org的教程

结束语:还有其它一些库,如:用于自然语言处理的Nltk,用于网站数据抓取的Scrappy ,用于网络挖掘的Pattern ,用于深度学习的Theano等。

但是,如果你正开始学习Python,我建议你首先熟悉这5个库。
我说过,这些教程都非常适合初学者。不过,在学习这些教程前,先要熟悉Python语言的基本编程知识。

 

 

 

2019-03-13 16:14:20 weixin_44270669 阅读数 1574

在这里插入图片描述
Java,Python和大数据,哪个发展前景最好?网络上众说纷纷,各自都有优点和缺点,而

Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。

三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好?大数据的发展前景如何?

大数据

大数据并不是一种概念,而是一种方法论,一句话概括,就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

关于大数据的发展前景,这里引用马云说过的一句话:

未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔。

从这句话中可以看出马云对大数据是多么的推崇,而事实上,大数据在现在乃至未来十年,依然会很火。

大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果是不同的,定制新闻服务或网游。再比如精准营销,百度推广,淘宝推广,或者你到了一个地方,自动推荐周边的消费设施等。

大数据能火多久完全决定于他的应用方向能火多久,或者可以说是大数据的取代者何时能火!

一、大数据的应用方向和未来趋势

1、应用方向:营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、政府、旅游等等,大数据是真正的覆盖全行业,也就是未来所有的行业都需要大数据的支撑。

2、未来趋势:传感器——数据服务——人工智能——社会关系——人类文明

从大数据的应用方向和未来发展趋势可以看出来,在未来10年或20年社会及企业发展过程中,大数据是我们无法离开的技术。云服务、人工智能越来越火,没有大数据谈何云服务,没有大数据谈何人工智能?

由此看出大数据能火多久的主要决定因素就是有没有他的取代者出现。

二、大数据的取代者什么时候能火?

就目前科技飞速发展的现状来看,大数据技术会不会出现取代者,相信没有人敢特别肯定的说没有,但也没有人敢肯定的说有,这就如同10几年前的手机,在当时没有人能够想象到手机有一天会成为一部“无所不能”的机器。

但是就目前来看,大数据还没有取代者!

不少想学习大数据的零基础学员都知道,学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据的开发需要编程语言的基础,因为大数据的开发基于一些常用的高级语言,比如Java、R语言和python。不论是大数据生态架构,还是数据挖掘,都需要有高级编程语言的基础。因此,如果想学习大数据开发,还是需要着手学习一门高级语言。例如:Python。

Java

Java语言是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

Java的发展方向:web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。

Python

是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

Python可以做日常任务,比如自动备份MP3;可以做网站,很多著名的国外网站YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。

Python的发展方向:数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。

另外说下,Python目前的发展趋势非常好,伴随着大数据和人工智能的发展,Python的应用将得到更广泛的普及,目前在落地应用中已有不少Python开发的项目了。

所以就目前的趋势来说,Python要比Java更具有前景一些。

最后,知了姐已经将三个目前最火的方向给大家都阐述清楚,最终的选择权还在你们自己的手中!但并不是说哪个前景好就去学哪个,最重要的还是兴趣。有句话说得好,“兴趣是最好的老师”,只有你对某个语言感兴趣了,才有学习的动力,才能坚持下去。

如果仅仅是为了发展前景好就去学习自己不感兴趣的东西,那么很可能半途而废,最终一事无成。适合自己才是最重要的!

194231099,这是我刚创的群,人还不多。如有想更加一步学习Java的,这里有免费的Java公开课以及录播,有兴趣的加一下。欢迎底下吐槽

2018-12-05 15:55:54 duozhishidai 阅读数 1556

      近年来,Python在大数据中的应用越来越广泛,在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山,那么学习Python大数据将来能从事什么岗位?我们要先从Python所能从事的应用说起。

  Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它有许多优点,最明显的是语法简洁而清晰和具有丰富和强大的类库。Python经常被称为胶水语言,这是因为它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。

  简而言之,Python就是用来深度学习的一种编程语言。Python大数据专业能从事的领域有很多,如:Python全栈工程师,Python爬虫工程师,Python开发工程师,金融自动化交易,Linux运维工程师,自动化开发工程师,前端开发工程师,大数据分析和数据挖掘等。

  下面就这些职位的职位要求举几个例子:

  一、Python全栈工程师·关键字:VUE、react、angularjs、node、webpack·)熟悉XML,(x)HTML,CSS,JavaScript,JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先·能够使用Echarts等主流图表工具·熟练使用Python,Django,具备2年以上实际开发经验;·熟悉MySQL数据库,能够熟练编写sql语句进行数据库查询·了解Redis,Mongo等非关系型数据库·能够相对独立自主的完成前端及部分后端开发任务·熟悉python爬网技术,熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架及工具,具有网络爬取相关实践经验者优先·了解R语音并能够将部分R脚本翻译成python脚本者优先

  二、Python爬虫工程师·熟悉Linux系统,掌握Python等语·掌握网页抓取原理及技术,了解基于Cookie的登录原理,熟悉基于正则表达式、XPath、CSS等网页信息抽取技术·熟悉整个爬虫的设计及实现流程,有从事网络爬虫、网页信息抽取开发经验,熟悉反爬虫技术,有分布式爬虫架构经验·具有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景者优先·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql,有多语言开发经验者优先

  三、Linux运维工程师·熟悉shell,能编写日常脚本,熟悉perl或python者优先·掌握Linux系统下常用服务架设与维护·熟悉常用的高可用软件,如LVS,heartbeat,keepalived等·熟悉mysql的安装、优化,能够实现mysql的高性能和高可用·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用监控软件还希望广大学员对学习Python大数据将来能从事什么岗位这一问题多做了解,为自己将来的就业早做准备。​

1.大数据的来源及应用,大数据主要有哪几种较为常用的功能

http://www.duozhishidai.com/article-15386-1.html

2.大数据领域开源工具有哪些

http://www.duozhishidai.com/article-15379-1.html

3.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?

http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html

2018-09-29 10:47:00 weixin_33737134 阅读数 154

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析

第1章 足彩与数据分析 1

1.1 “阿尔法狗”与足彩 1

1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3

1.3 关于足彩的几个误区 7

1.4 足彩·大事件 8

1.5 大数据图灵(足彩)原则 10

1.6 主要在线彩票资源 11

1.7 主要在线足彩数据源 15

1.8 足彩基础知识 17

1.9 学习路线图 18

 

第2章 开发环境 19

2.1 数据分析首选Python 19

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