• Python大数据处理方案

    2018-03-26 21:30:37
    Mysql SQLyog导入导出csv文件SQLyog 导出表中数据存为csv文件1. 选择数据库表 --> 右击属性 --> 备份/导出 --> 导出表数据作为 --> 选择cvs --&... 选择下面的“更改” --&...

    Mysql SQLyog导入导出csv文件

    SQLyog 导出表中数据存为csv文件

    1.    选择数据库表 --> 右击属性 --> 备份/导出 --> 导出表数据作为 --> 选择cvs --> 选择下面的“更改” --> 字段 --> 可变长度--> 字段终止与 -->输入逗号,(这是重点,否则导出的csv文件内容都在一列中,而不是分字段分列)
    下面两个选项框取消。


    2.导出csv文件后,使用UE编辑器或者记事本打开,另存为,选择编码为utf-8格式,保存。

    3.打开csv文件,这样中文为正确的显示,如果不转码保存的话,为中文乱码。

    SQLyog 将csv文件数据导入mysql表中

    1.      将数据文件存为csv文件,保存的时候选择逗号(或\t)作为分隔符;

    2.    选择数据库表 --> 导入 --> 导入本地可使用的CSV数据 --> 从文件导入,选择刚刚的csv文件,导入完成。

     

     

    2.    选择cvs --> 选择下面的“更改” --> 字段 --> 可变长度--> 字段终止与 -->输入逗号,(这是重点,否则导入的csv文件内容都在一列中,而不是分字段分列)
    下面两个选项框取消。

     http://www.cnblogs.com/DswCnblog/p/5970873.html



    用Python Pandas处理亿级数据

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:

    • 硬件环境
        • CPU:3.5 GHz Intel Core i7
        • 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz
        • 硬盘:3 TB Fusion Drive
    • 数据分析工具
        • Python:2.7.6
        • Pandas:0.15.0
        • IPython notebook:2.0.0

    源数据如下表所示:

     TableSizeDesc
    ServiceLogs98,706,832 rows x 14 columns8.77 GB交易日志数据,每个交易会话可以有多条交易
    ServiceCodes286 rows × 8 columns20 KB交易分类的字典表

    数据读取

    启动IPython notebook,加载pylab环境:

    Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取,测试了一下性能,完整加载9800万条数据也只需要263秒左右,还是相当不错了。

     1百万条1千万条1亿条
    ServiceLogs1 s17 s263 s

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。

    下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50个DataFrame对象进行合并,性能表现比较好。

    Chunk SizeRead Time (s)Total Time (s)Performance
    100,000224.418173261.358521 
    200,000232.076794256.674154 
    1,000,000213.128481234.934142√ √
    2,000,000208.410618230.006299√ √ √
    5,000,000209.460829230.939319√ √ √
    10,000,000207.082081228.135672√ √ √ √
    20,000,000209.628596230.775713√ √ √
    50,000,000222.910643242.405967 
    100,000,000263.574246263.574246 

    屏幕快照 2015-02-17 下午2.05.48

    如果使用Spark提供的Python Shell,同样编写Pandas加载数据,时间会短25秒左右,看来Spark对Python的内存使用都有优化。

    数据清洗

    Pandas提供了 DataFrame.describe 方法查看数据摘要,包括数据查看(默认共输出首尾60行数据)和行列统计。由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值,与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将表中所有数据进行null计算,以True/False作为结果进行填充,如下图所示:

    屏幕快照 2015-02-16 下午11.21.29

    Pandas的非空计算速度很快,9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后,可以对表中空列进行移除操作。尝试了按列名依次计算获取非空列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下, dropna() 会移除所有包含空值的行。如果只想移除全部为空值的列,需要加上 axis 和 how 两个参数:

    共移除了14列中的6列,时间也只消耗了85.9秒。

    接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万 x 6列也只省下了200M的空间。进一步的数据清洗还是在移除无用数据和合并上。

    对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G!

    数据处理

    使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理为object,需要转换格式的一般为日期时间。DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换,支持Python和NumPy的数据类型。

    对数据聚合,我测试了 DataFrame.groupby 和 DataFrame.pivot_table 以及 pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒,连接表为26秒,生成透视表的速度更快,仅需5秒。

    根据透视表生成的交易/查询比例饼图:

    屏幕快照 2015-02-17 上午12.00.09

    将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图:

    屏幕快照 2015-02-17 下午2.27.05

    除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型为交易的数据子表:

    该子表的大小为 [10250666 rows x 5 columns]。在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

     


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  • python大数据

    2020-07-11 23:30:21
    python开发大数据,区块链学习,让你跟上时代的步伐,
  • Java,Python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...

    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

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  • 日前,人力资源和社会保障部等三部门也正式发布了人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等13个新职业信息,这也是自2015年版国家职业分类大典颁布以来...
        

    日前,人力资源和社会保障部等三部门正式发布了人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等13个新职业信息,这也是自2015年版国家职业分类大典颁布以来发布的首批新职业这一调整不仅影响到一些行业和产业的发展,也给就业市场带来了变化。

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    以上是2018年 BigData & Al Landscape 全景图

    在全球各个应用企业,应用行业,开源组织都可以一览无遗 , 2019年势头正在愈演愈烈 !

    大军已经进入,全民开始行动了。2019年各大高校都将会开设大数据、人工智能专业,真正的竞争压力马上就会来了,已经加入大数据行业的同学很幸运,一定要抓住一切可以抓住机会,全身心的投入,时间不会等我们已经到火烧眉毛的时候了,着实连睡觉都是浪费时间。

    正确姿势深耕大数据,编程语言与大数据的关系? 

    从技术层面来说,编程语言(Java,python,R,Go语言 ...)对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

    如果你已初步掌握以下基本的技能:

    java高级(虚拟机、并发)

    Linux 基本操作-大数据开发的平台通常在Linux环境
    Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )
    HBase(JavaAPI操作+Phoenix )
    Hive(Hql基本操作和原理理解)
    Kafka
    Storm/JStorm
    Scala
    Python
    Spark (Core+sql+streaming )
    辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

    如果你有以下高阶技能:
    机器学习算法以及mahout库加MLlib
    R语言

    Lambda 架构

    Kappa架构

    Kylin

    Alluxio

    其实只要有点基础的程序员转型大数据,都有天然的进阶优势!

    哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础,也是可以学会的。

    不管是初学者还是资深程序员,应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言,只有这样才能达到融会贯通,拿起任何语言基本上都会用,并写出高质量的代码来。

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    「大数据零基础入门」

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    「大数据架构系统组件」

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    「大数据全套系统工具安装包」

    ◆ JAVA开发工具 ◆ 

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    ◆ 大数据必备工具 ◆ 

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    「大数据行业必备知资讯」

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    「大数据精品实战案例」

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    「大数据就业指导方案」

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  • ☞☞☞点击查看更多优秀Python博客☜☜☜  Hello大家好,我是你们的朋友JamesBin上篇文章Python...大数据方向什么是大数据大数据学习大纲获取大数据数据分析学习路线第一步:了解大数据的基本概念第二步:学...

    ☞☞☞点击查看更多优秀Python博客☜☜☜

     Hello大家好,我是你们的朋友JamesBin上篇文章Python自学我们分析了自学python到底有没有用,那么下面这几篇文章我们就来看看自学python的路线应该如何规划
    我们的学习路线呢?下面让我们首先看一下大数据方向的路线吧!

    什么是大数据

      "大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

    在这里插入图片描述

    大数据学习大纲

    大数据学习大纲:(大纲来源:https://www.zhihu.com/people/RickyFine)

    • 数据分析的思维和方法
    • Excel进阶
    • 数据库和SQL入门
    • 数理统计学
    • 数据分析软件应用
    • 数据可视化
    • 常见的业务分析模型
    • Python/R语言掌握
    • 业务理解和指标设计
    • 增长黑客:数据驱动增长

    在这里插入图片描述

    获取大数据

    获取大数据的方法主要有一下几种:

    1. 国家数据库:中国铁路交通数据、城市监控录像等;
    2. 企业数据:淘宝交易数据、淘宝购物车收藏数据、京东购物数据;
    3. 机器设备数据:GPS导航系统数据、车仪数据等;
    4. 个人数据:个人日常生活产生的数据。

      大数据的获取主要是从已有的资源中进行数据分析,从而得到自己想要的信息,再将信息进行分析利用。在获取到数据之后最重要的步骤还是看到数据具体张什么样子,有什么特点和规律。得到特点和规律之后根据我们的而具体需求进行贴标签分类处理。只有这样我们才能从复杂的数据中得到不易发现但是价值更大的信息。
      在获取数据的时候我们需要注意的是中国相关法律的规定,特别是爬虫爬取到的数据,我们应遵守相关法律。不得做违反法律的事情。

    数据分析

    学习路线

    我将大数据的学习路线分为以下几步:
    在这里插入图片描述

    第一步:了解大数据的基本概念

      我们想要学习一个新知识,首先需要的就是知道他是什么?有什么作用?
      这个过程中我们应该能够懂得一些专业术语,能够使用基本的获取数据的方法,既然学习大数据我们级应该首先知道什么是大数据,大数据是用来干什么的,以免我们对大数据不了解就开始盲目的学习,从而得不到自己想要的收获。

    第二步:学习获取大数据

      大数据的获取方法众多,我们应该能够从中总结出一种适合自己,适合实际情况的方法去得到我们想要的数据,其中最常用的就是爬虫,所以我们在学习大数据之前不仅要学习好python的基本功还要学会Python中的爬虫的相关知识。爬虫是一种容易入门的爬取数据的方法,但绝对不是唯一的一种方法,所以随着我们学习的不断深入,我们就会发现python爬虫已经不能满足我们了。
      我们只学习的时候一定要注意理论与实践相结合,不可只学不练,这是学习编程最大的忌讳,所以我们在学习的时候可以结所学内容进行一定的实践,做点小项目。

    第三步:学习数据处理

      将我们的数据进行储存、可视化处理,这样茶能把我们得到的数据进行可视化输出。我们得到数据后需要对数据进行清洗、探索、提取、可视化处理,其中用到的主要的Python知识如何使用Python从CSV、Excel、XML、PDF 中获取数据,和各类的可视化处理的知识。
      数据清洗,首先最数据进行筛选,选合适的方式对数据进行筛选处理,保留有用数据,剔除无用数据,这个步骤非常的关键,只有数据清洗的干净,后期我们进行可视化处理时才能更加准确简单。

    第四步:数据储存

      我们需要将得到的数据和处理后的数据进行储存,以便我们后期进行使用,要想进行数据储存,我们首先需要掌握文件操作,储存的方式和类型也是多种多样,其中主要包括:保存本地、保存到数据库中。前期我们只需要掌握如何将数据进行本地保存即可,当我们学习到一定程度后再考虑如何进行其他更加方便可靠的进行数据保存。

      介绍到这数据处理部分的大纲算是讲完了,本文仅代表本人观点,如有不同意见可在评论区留言,希望对你大数据方向有所帮助。在这里插入图片描述

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  • 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...

          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

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  • python 大数据入门教程

    2018-12-07 17:35:38
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  • 此文档里包含全套Java、Android、HTML5前端、Python大数据视频,内容非常多,可以自行选择下载。
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