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  • 互联网创业离不开数据,如果能自己做个数据爬虫,那岂不是一件很美好的事情吗? 其实自己做数据挖掘不是梦,学点Python的基本功能,5步就能让你成为一个爬虫高手!

    互联网创业离不开数据,如果能自己做个数据爬虫,那岂不是一件很美好的事情吗?
    其实自己做数据挖掘不是梦,学点Python的基本功能,5步就能让你成为一个爬虫高手!

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  • # 一元一次方程 # 2*x+9y=81 ===> y = (81-2*x)/9 # 3*x+y=34 ====> y = 34-3*x # 生产数据 x1 = [] y1 = [] x2 = [] y2 = [] for i in range(-100,100): x1.append(i) y1.append((81-2*i)/9) ......
    # 一元一次方程
    # 2*x+9y=81 ===> y = (81-2*x)/9
    # 3*x+y=34 ====> y = 34-3*x
    # 生产数据
    x1 = []
    y1 = []
    x2 = []
    y2 = []
    for i in range(-100,100):
        x1.append(i)
        y1.append((81-2*i)/9)
        x2.append(i)
        y2.append(34-3*i)
    
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(x1,y1)
    plt.plot(x2,y2)
    plt.show()
    
    
    
    
    #  画图
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    # 1.生产数据
    # 王者荣耀,玩家人数  年份
    x = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
    y = [0, 0,0,0,0,280000,620000,260000,90000,140000]
    
    # 画折线图
    plt.plot(x,y)
    plt.xlabel("年份")
    plt.ylabel("人数")
    # 展示
    plt.show()
    ```
    
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  • 大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向...如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量...
        

    大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向...

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    如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?我认为有以下几条坑不能踩:

    || 是否针对零基础入门?

    零基础入门分为三种情况:一种是之前接触过计算机编程,但并没有熟练掌握任何一门语言,另一种是有其它编程语言基础,但没有接触过Python,最后一种是没有接触过任何编程语言。

    || 是否可以掌握一项核心的技能?

    Python基础;网络爬虫;数据分析等。

    || 是否针对零基础的同学讲解的生动易懂?

    不少课程会标注课程所需的知识储备,需要先掌握哪些知识才能看懂这门课,只有少数课才真正是零基础可以学习的,这个是需要注意的。我觉得更多学习在线课程的还是零基础的同学,毕竟有基础的话自己撸文档就好了。

    || 是否配备了高质量的答疑服务?

    实际编程会遇到问题被卡住真是太常见的一个事情了,很多程序员没了 stackoverflow 也是无法正常工作的。但初学者很可能是连问题都描述不清楚的,所以有个老师帮初学者即时解决问题的话,能节省很多时间。


    专注于人工智能前沿科技的在线教育平台—深蓝学院,联合百度资深算法工程师推出『Python基础入门与网络爬虫实践』、『Python数据分析』两门在线直播课程。两门课程共56学时,课程从Python基础入门开始,实战讲述新闻网站、知乎、京东商城、微信公众号的网络爬虫技术,将爬取的数据清洗整理,直接用于数据分析课程实践。课程在线直播授课,一年内均可在微信答疑群提问答疑,讲师真正做到有问必答。

    Python 课程内容


    1. Python基础入门

     1.1 Python基础
          1.1.1 Python简介与发展历史
          1.1.2 Python安装与开发环境
          1.1.3 基本类型、运算
     1.2 Python语句与语法及文件操作
          1.2.1 语句与语法包括
          1.2.2 迭代器
          1.2.3 文件操作
     1.3 函数与模块
          1.3.1 函数基础与作用域、参数与返回值、递归
          1.3.2 匿名函数:lambda与函数式编程工具:filter和reduce 
          1.3.3 模块基础
     1.4 面向对象与异常处理
          1.4.1 面向对象(类和对象)
          1.4.2 异常处理
     1.5 多线程、正则表达式的使用
          1.5.1 线程模块、线程同步
          1.5.2 多进程(通信与进程池)
          1.5.3 正则表达式
     1.6 网络编程
          1.6.1 TCP/IP、Socket、C/S架构
          1.6.2 HTTP,FTP以及邮件协议
          1.6.3 RPC

    2. Python网络爬虫实践
     2.1 网络爬虫入门
          2.1.1 网络爬虫技术价值
          2.1.2 HTTP协议
          2.1.3 网页的常见构成
          2.1.4 分布式数据存储MongoDB
          2.1.5 实践:单页面的抓取
     2.2 爬虫基础:一个简单的爬虫构成
          2.2.1 静态网站的抓取
          2.2.2 多线程抓取
          2.2.3 多进程抓取
          2.2.4 实践:新闻网站的爬取
     2.3 基于框架的爬虫:Selenium
          2.3.1 自动化爬虫框架PhantomJS+Selenium
          2.3.2 表单,网站登录
          2.3.3 客户端渲染页面的抓取
          2.3.4 实践:知乎网站的抓取
          2.3.5 实践:微信公众号内容的抓取
     2.4 基于框架的爬虫:Scrapy
          2.4.1 框架简介与分析
          2.4.2 框架的核心内容及使用方法
          2.4.3 实践:京东网站的抓取
     2.5 基于框架的爬虫:分布式爬虫
          2.5.1 分布式爬虫的框架
          2.5.2 任务调度的设计
          2.5.3 分布式集群部署的爬虫与百度爬虫简介
          2.5.4 分布式存储框架ElasticSearch搜索引擎
          2.5.5 实践:一个简单的搜索引擎
     2.6 爬虫常见问题
          2.6.1 反爬虫常见问题
          2.6.2 验证码:验证码的识别:实践:识别验证码
          2.6.3 反IP:多IP技术
          2.6.4 移动端(手机端)内容抓取
                i.Fiddle抓包分析
                ii.使用API来进行抓取
                iii.示例:今日头条、快手微视频的抓取

    3. Python网络爬虫实践

     3.1 Python数据分析简介
         3.1.1 Python数据分析环境配置(Anaconda)
         3.1.2 Python数据分析的各个模块的作用和关系
         3.1.3 Python数据分析安装配置常见库:NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib
         3.1.4 数据分析应用场景与简要示例 
     3.2 NumPy库的介绍
         3.2.1 NumPy的性能优势

     
        3.2.2 数组对象处理
         3.2.3 矩阵处理
         3.2.4 基本操作与实践案例
     3.3 Pandas库的介绍
         3.3.1 Pandas基本数据结构与功能(Series)
         3.3.2 DataFrame缺失数据处理
         3.3.3 统计功能
         3.3.4 数据合并、分组及比较
         3.3.5 基本操作与实践案例
     3.4 Python文本数据与图像数据分析的常见技术
         3.4.1 文本分析:清洗与常见算法
               a) 正则表达式
               b) 分词与关键字提取
         3.4.2 图像分析:预处理方法(PIL)
               a) 图像数据读取
               b) 图像分析
         3.4.3 基本图像处理的基本流程
         3.4.4 实践:基于微博数据的人物信息的提取、清洗                 
     3.5 数据可视化
         3.5.1 数据可视化简介
         3.5.2 常用可视化方式与图表绘制
         3.5.3 Matplolib
         3.5.4 Seaborn
         3.5.5 实践:基于微博数据的人物信息以及关系的数据可视化
     3.6 Python与机器学习
         3.6.1 什么是机器学习
         3.6.2 scikit-learn介绍
         3.6.3 scikit-learn内常用算法介绍
         3.6.4 机器学习基本流程
         3.6.5 实践:微博人物相似聚类算法
     3.7 Python与深度学习
         3.7.1 深度学习简介
         3.7.2 Tensorflow入门
         3.7.3 Kaggle:简单二分类:猫狗识别
         3.7.4 实践图像分类:微博明星人脸识别
     3.8 Python与社交网络
         3.8.1 图(graph)基础
         3.8.2 社交网络算法(包括PageRank算法、社区发现算法等)
         3.8.3 igraph介绍与network
         

         3.8.4 实践微博社区发现算法:明星关系与可视化

    讲师介绍


    贺老师,百度资深算法工程师,主要负责基于Python的策略架构,以及基于大数据的人工智能应用落地。曾工作于某知名金融信息公司,负责金融实时数据采集与分析,期间设计并实现基于Spark的非结构化数据处理的领域专用语言(Domain Specific Language; DSL),其核心内容在中国软件开发者大会进行演讲。南开大学计控学院硕士,硕士期间主要研究方向是基于FPGA的并行计算,获得优秀硕士论文。

    开课时间及形式

    1. 前100名报名者,最高可领取300元优惠券,最低100元;

    2. 每周周六、周日晚上在线直播授课;

    3. 课程一年可实时查看视频回放;

    4. 课程PPT和源程序,会提前公开给学员;

    5. 课前、课中和课后,微信群均可答疑。

    请添加助教微信咨询

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  • python 大数据入门教程

    2018-12-07 17:35:38
    Python大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。 Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计...

    Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。

    Python数据分析与挖掘技术概述

    所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。
    数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求,实现信息的个性化推送,发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

    预先善其事必先利其器

    我们首先聊聊数据分析的模块有哪些:

    1. numpy 高效处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matplotlib都依赖他,所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。
    2. pandas 主要用于进行数据的采集与分析
    3. scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,微分方程求样等。
    4. matplotlib 作图模块,结合其他数据分析模块,解决可视化问题
    5. statsmodels 这个模块主要用于统计分析
    6. Gensim 这个模块主要用于文本挖掘
    7. sklearn,keras 前者机器学习,后者深度学习。

    下面就说说这些模块的基础使用。

    numpy模块安装与使用

    安装:
    下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
    我这里下载的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    下载好后,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
    安装的numpy版本一定要是带mkl版本的,这样能够更好支持numpy

    numpy简单使用

    import numpy
    
    x=numpy.array([11,22,33,4,5,6,7,])  #创建一维数组
    x2=numpy.array([['asfas','asdfsdf','dfdf',11],['1iojasd','123',989012],["jhyfsdaeku","jhgsda"]])    #创建二维数组,注意是([])
    
    x.sort()   #排序,没有返回值的,修改原处的值,这里等于修改了X
    x.max()    # 最大值,对二维数组都管用
    x.min()    # 最小值,对二维数组都管用
    x1=x[1:3]   # 取区间,和python的列表没有区别

    生成随机数

    主要使用numpy下的random方法。

    #numpy.random.random_integers(最小值,最大值,个数)  获取的是正数
    data = numpy.random.random_integers(1,20000,30)   #生成整形随机数
    #正态随机数  numpy.random.normal(均值,偏离值,个数)  偏离值决定了每个数之间的差 ,当偏离值大于开始值的时候,那么会产生负数的。
    data1 = numpy.random.normal(3.2,29.2,10)    # 生成浮点型且是正负数的随机数

    pandas

    使用pip install pandas即可

    直接上代码:
    下面看看pandas输出的结果, 这一行的数字第几列,第一列的数字是行数,定位一个通过第一行,第几列来定位:

    print(b)
          0     1     2    3    
    0     1     2     3  4.0
    1  sdaf  dsaf  18hd  NaN
    2  1463  None  None  NaN

    常用方法如下:

    import pandas
    a=pandas.Series([1,2,3,34,])   # 等于一维数组
    b=pandas.DataFrame([[1,2,3,4,],["sdaf","dsaf","18hd"],[1463]])   # 二维数组
    print(b.head())  # 默认取头部前5行,可以看源码得知
    print(b.head(2))  # 直接传入参数,如我写的那样
    print(b.tail())   # 默认取尾部前后5行
    print(b.tail(1))     # 直接传入参数,如我写的那样

    下面看看pandas对数据的统计,下面就说说每一行的信息

    # print(b.describe())   # 显示统计数据信息
             3      # 3表示这个二维数组总共多少个元素
    count  1.0      # 总数
    mean   4.0      # 平均数
    std    NaN      # 标准数
    min    4.0      # 最小数
    25%    4.0      # 分位数
    50%    4.0      # 分位数
    75%    4.0      # 分位数
    max    4.0      # 最大值

    转置功能:把行数转换为列数,把列数转换为行数,如下所示:

    print(b.T)   # 转置
       0     1     2   
    0  1  sdaf  1463
    1  2  dsaf  None
    2  3  18hd  None
    3  4   NaN   NaN

    通过pandas导入数据

    pandas支持多种输入格式,我这里就简单罗列日常生活最常用的几种,对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

    CSV文件

    csv文件导入后显示输出的话,是按照csv文件默认的行输出的,有多少列就输出多少列,比如我有五列数据,那么它就在prinit输出结果的时候,就显示五列

    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    print(csv_data)

    excel表格

    依赖于xlrd模块,请安装它。
    老样子,原滋原味的输出显示excel本来的结果,只不过在每一行的开头加上了一个行数

    excel_data = pandas.read_excel('F:\Learnning\CSDN-python大数据\cxla.xls')
    print(excel_data)

    读取SQL

    依赖于PyMySQL,所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候,需要制定两个参数,第一个是sql语句,第二个是sql连接实例。

    conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="root",db="test")
    sql="select * from fortest"
    e=pda.read_sql(sql,conn)

    读取HTML

    依赖于lxml模块,请安装它。
    对于HTTPS的网页,依赖于BeautifulSoup4,html5lib模块。
    读取HTML只会读取HTML里的表格,也就是只读取<table>标签包裹的内容.

    html_data = pandas.read_html('F:\Learnning\CSDN-python大数据\shitman.html')   # 读取本地html文件。
    html_from_online = pandas.read_html('https://book.douban.com/')  # 读取互联网的html文件
    print(html_data)
    print('html_from_online')

    显示的是时候是通过python的列表展示,同时添加了行与列的标识

    读取txt文件

    输出显示的时候同时添加了行与列的标识

    text_data = pandas.read_table('F:\Learnning\CSDN-python大数据\dforsay.txt')
    print(text_data)

    scipy

    安装方法是先下载whl格式文件,然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    matplotlib 数据可视化分析

    我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

    下面请看代码:

    from matplotlib import  pylab
    import numpy
    # 下面2行定义X轴,Y轴
    x=[1,2,3,4,8]
    y=[1,2,3,4,8]
    # plot的方法是这样使用(x轴数据,y轴数据,展现形式)
    pylab.plot(x,y)   # 先把x,y轴的信息塞入pylab里面,再调用show方法来画图
    pylab.show()    # 这一步开始画图,默认是至线图

    画出的图是这样的:
    image

    下面说说修改图的样式

    关于图形类型,有下面几种:

    1. 直线图(默认)
    2. - 直线
    3. -- 虚线
    4. -. -.形式
    5. : 细小虚线

    关于颜色,有下面几种:

    1. c-青色
    2. r-红色
    3. m-品红
    4. g-绿色
    5. b-蓝色
    6. y-黄色
    7. k-黑色
    8. w-白色

    关于形状,有下面几种:

    1. s 方形
    2. * 星形
    3. p 五角形

    我们还可以对图稍作修改,添加一些样式,下面修改圆点图为红色的点,代码如下:

    pylab.plot(x,y,'or')   # 添加O表示画散点图,r表示red
    pylab.show()

    image

    我们还可以画虚线图,代码如下所示:

    pylab.plot(x,y,'r:')
    pylab.show()

    还可以给图添加上标题,x,y轴的标签,代码如下所示

    pylab.plot(x,y,'pr--')   #p是图形为五角星,r为红色,--表示虚线
    pylab.title('for learnning')   # 图形标题
    pylab.xlabel('args')   # x轴标签
    pylab.ylabel('salary')   # y轴标签
    pylab.xlim(2)    # 从y轴的2开始做线
    pylab.show()

    image

    直方图

    利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

    data1 = numpy.random.normal(5.0,4.0,10)   # 正态随机数
    pylab.hist(data1)
    pylab.show()

    image
    Y轴为出现的次数,X轴为这个数的值(或者是范围)

    还可以指定直方图类型通过histtype参数:

    图形区别语言无法描述很详细,大家可以自信尝试。

    1. bar :is a traditional bar-type histogram. If multiple data
      are given the bars are aranged side by side.
    2. barstacked :is a bar-type histogram where multiple
      data are stacked on top of each other.
    3. step :generates a lineplot that is by default
      unfilled.
    4. stepfilled :generates a lineplot that is by default
      filled.

    举个例子:

    sty=numpy.arange(1,30,2)
    pylab.hist(data1,histtype='stepfilled')
    pylab.show() 

    image

    子图功能

    什么是子图功能呢?子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图,每个一小图为大画板的子图。
    我们知道生成一个图是使用plot功能,子图就是subplog。代码操作如下:

    #subplot(行,列,当前区域)
    pylab.subplot(2,2,1)   # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第一个区域(坐标为x=1,y=1)
    pylab.subplot(2,2,2)  # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第二个区域(坐标为x=2,y=2)
    x1=[1,4,6,9]
    x2=[3,21,33,43]
    pylab.plot(x1,x2)   # 这个plot表示把x,y轴数据塞入前一个子图中。我们可以在每一个子图后使用plot来塞入x,y轴的数据
    pylab.subplot(2,1,2)  # 申明一个大图里面划分成2块(即),子图使用第二个区域(坐标为x=1,y=2)
    pylab.show()

    实践小例子

    我们现在可以通过一堆数据来绘图,根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下,这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。
    先说说这个csv的文件结构,第一列是序号,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的阅读数,第四列是每篇评论数。
    我们的需求就是把评论数作为Y轴,阅读数作为X轴,所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值,在对这一行的值做切片处理,获取下标为3(阅读数)和4(评论数)的值,但是,这里只是一行的值,我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数,那怎么办?聪明的你会说,我自定义2个列表,我遍历下这个csv文件,把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里,这不就行了嘛。呵呵,其实有一个更快捷的方法,那么就是使用T转置方法,这样再通过values方法,就能直接获取这一评论数和阅读数了,此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图,那么就OK了。了解思路后,那么就写吧。

    下面看看代码:

    
    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    dt = csv_data.T   # 装置下,把阅读数和评论数转为行
    readers=dt.values[3]   
    comments = dt.values[4]
    pylab.xlabel(u'reads')
    pylab.ylabel(u'comments')   # 打上标签
    pylab.title(u"The Article's reads and comments")
    pylab.plot(readers,comments,'ob')
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