2018-12-05 15:55:54 duozhishidai 阅读数 1299
  • Python数据分析课程

    通过学习此课程,可以掌握Python的大数据分析。语法规则、常见通用库的使用,并在老师的带领下做出自己的智能语音机器人。在积累了一定的语言基础上具备成为专业Python工程师的能力。并可以深入全面学习Python爬虫及Flask的核心知识,包括常用网络库、分析库、Selenium、Scrapy等框架,Flask基础知识、Restful API、模板、表单等。 您观看课程学习后 免费入群领取【超全Python资料包+17本学习电子书】

    3271 人正在学习 去看看 王稳

      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

2019-09-06 21:59:41 wwdede 阅读数 563
  • Python数据分析课程

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很多同学都知道python作为比较火的编程语言,人工智能需要它。除了人工智能,图零小编说,大数据也很需要它。

自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java,Python也是较重要的语言。

 

那么,今天我们就来分析一下,Python之于大数据的意义和作用。

大数据现在互联网火热的一个名词,而和大数据关键词较紧密的相信就是Java和python了,在一年以前,Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年,python大数据则成为了潮流,无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了,这是为什么呢?如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:数字522+数字189+307,私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料

 

大数据为什么要学python?什么是大数据?

 

大数据是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。

 

为什么是python大数据?

 

从大数据的百科介绍上看到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。

 

数据怎么来?

 

在数据怎么来这个问题上,数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选,毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的,只能是挖掘互联网上的相关数据。

网络爬虫是Python的传统强势领域,较流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。

当然,网络爬虫并不仅仅只是打开网页,解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。

Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

 

数据处理:

 

有了大数据,那么也需要处理,才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向,Python也是数据科学家较喜欢的语言之一,这是因为Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。

2019-01-28 14:11:39 qq_43290751 阅读数 240
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当进入大数据领域后,每个大数据领域及大数据分析领域的从业人员都在努力寻找适合自己的编程语言。选择一种适合或有利的语言是一件至关重要的。尽管语言的选择取决于各个选择和想法,在本文中小编会强烈推荐Python,来作为自己大数据领域编程语言。在这里中,让我们来了解下为什么开发人员和企业更喜欢Python进行大数据分析,为什么小编要强烈推荐。

Python在程序中使用最少的代码进行工作而闻名。自动标识和关联数据类型,并遵循基于缩进的嵌套结构。总的来说,Python易于使用,并且在编码中使用的时间较短,数据处理也没有限制。可以在商品机器、笔记本电脑、云计算、桌面等等基本上到处都可以计算数据。早期的Python被认为比Java和Scala等同类语言要慢,随着Anaconda平台的发展,Python已经在速度上做到了反超,因此,它在开发和执行方面都是比较快速的。

Hadoop可以说是最受欢迎的开源大数据平台,Python固有的兼容性是它优于其他语言。它们提供了对Hadoop HDFS API的访问,因此允许编写Hadoop MapReduce程序和应用程序。使用HDFS APl,可以将程序连接到HDFS安装,这样就可以读取、写入和获取有关文件、目录和全局文件系统属性的信息。PyDoop还提供了MapReduce API,可以用最少的编程工作解决复杂的问题。这个API可以无缝地应用高级数据科学概念,如“计数器”和“记录读取器”。

与其他语言相比,Python很容易学习,即使是非程序员。它之所以成为理想的第一语言,主要有三个原因:充足的学习资源、可读的代码和庞大的社区。所有这些都转化为在实际程序中直接应用概念的渐进学习曲线。大型社区还意味着,如果遇到问题,会有许多开发人员愿意解决问题。

Python拥有一套功能强大的软件包,可满足各种数据科学和分析需求。一些实用的软件包使这种语言占上风,包括:

NumPy:用于Python中的科学计算。它非常适合与线性代数,傅里叶变换和随机数运算相关的运算。它非常适合作为通用数据的多维容器,因此可以毫不费力地与许多不同的数据库集成。

Pandas:一个Python数据分析库,提供一系列函数来处理数据结构和操作,如操作数值表和时间序列。

Scipy:包含用于一般数据科学和工程任务的模块,如线性代数、插值、FFT、信号和图像处理、ODE求解器。

Scikit-learn:对分类、回归和聚类算法很有用,如随机森林、梯度增强、k均值等。它本质上与其他库如NumPy和SciPy相称。

PyBrain:是基于python的强化学习、人工智能和神经网络库的缩写。PyBrain为机器学习任务提供了简单但仍然强大的算法,并能够使用各种预先设置的环境对算法进行测试和比较。

Tensorflow:由谷歌团队开发的用于深度神经网络研究的机器学习库。其数据流图和灵活的架构允许使用单个API在桌面,服务器或移动设备中的多个CPU或GPU中操作和计算数据。

除此之外,还有像Cython这样的其他库将代码转换为在C环境中运行它,大大减少了运行时间,PyMySQL连接MySQL数据库,提取数据和执行查询。BeautifulSoup读取XML和HTML类型的数据类型,最后是用于交互式编程的iPython笔记本。

总的来说,选择Python对企业和数据分析师来说是双赢的。

2016-08-22 01:25:46 qq_27469517 阅读数 1736
  • Python数据分析课程

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《Python数据分析及挖掘实战》

Python数据分析工具

  • Numpy

提供数组支持,以及相应的高效的处理函数。

Numpy内置函数处理数据的速度是C语言级别的,因此在编写程序的时候,应当尽量使用它们内置的函数,避免出现效率瓶颈。

# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np #np means numpy
a = np.array([2,0,1,5]) # 创建数组
print(a) # 输出数组
print(a[:3]) # 引用前三个数字(切片)
print(a.min()) # 输出a的最小值
a.sort() # 将a的元素从小到大排序,此操作直接修改a,此时a为[0,1,2,5]
print(a)
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 创建二维数组,注意括号写法
print (b*b) # 输出数组平方阵

  • Scipy
Scipy 提供矩阵支持,以及矩阵相关的数值计算模块。
Scipy 提供了真正的矩阵,以及大量基于矩阵运算的对象与函数。
Scipy 包含的功能有最优化、线性代数、积分、差值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解等,都是挖掘与建模必备的。
# -*- coding:utf-8 -*
#求解非线性方程组 
# 2 * X1 - X2 ^ 2 = 1
# x1 ^ 2 - x2     = 2
from scipy.optimize import fsolve # 导入求解方程组的函数
def f(x): # 定义要求解的方程组
    x1 = x[0]
    x2 = x[1]
    return [2*x1 - x2**2 - 1 , x1**2 - x2 - 2]
    
result = fsolve(f,[1,1]) #输入初值[1,1]求解
                         #注意书上错写为fsove 
print result # 输出结果

# 数值积分
from scipy import integrate # 导入积分函数
def g(x):
    return (1-x**2)**0.5
    
pi_2 , err = integrate.quad(g,-1,1) # 积分结果和误差
print pi_2 * 2 # 积分结果为圆周率pi的一半


  • Matplotlib


强大的数据可视化工具、作图库。

主要用于二维绘图,也可以进行简单的三维绘图。
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 导入Matplotlib

x = np.linspace(0,10,1000) # 作图的自变量
y = np.sin(x) + 1 # 因变量y
z = np.cos(x**2) + 1 # 因变量z

plt.figure(figsize = (8,4)) # 设置图像大小
plt.plot(x,y,label = '$\sin x+1$',color = 'red',linewidth = 2) 
# 作图,设置标签,线条颜色,线条大小
plt.plot(x,z,'b--',label = '$\cos x^2+1$') #作图,设置标签,线条类型
plt.xlabel('Time(s) ') # X 轴名称
plt.ylabel('Volt') # Y label
plt.title('A simple Example') # title
plt.ylim(0, 2.2) # show the range of y label
plt.legend() # 显示图例
plt.show() #显示结果



  • Pandas

强大、灵活的数据分析和探索工具。

Pandas 的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析;支持灵活处理缺失数据等。

Pandas 参考书目《利用Python进行数据分析》!

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd #通常用 pd 作为 pandas 的别名

s = pd.Series([1,2,3], index = ['a','b','c']) # 创建一个序列a
d = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns = ['a','b','c']) # 创建表
d2 = pd.DataFrame(s) # 也可以用已有的序列来创建表格

d.head() #预览前5行数据
d.describe() # 数据基本统计量

# 读取文件,注意文件的存储路径不能带有中文,否则可能出错
pd.read_excel('data.xls') # 读取Excel文件,创建 DataFrame
pd.read_csv('data.scv',encoding = 'utf-8') # 读取文本格式的数据,指定编码uft-8


程序似乎不能直接运行,似乎需要先建立或者下载 csv 和 xls 文件,待研究。



  • StatsModels

统计建模和计量经济学,包括描述统计、统计模型估计和推断。
Pandas 着眼于数据的读取、处理和探索,而StatsModels则更加注重于数据的统计建模分析,它使得 Python 有了 R语言 的味道
# -*- coding:utf-8 -*-
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF # 导入ADF检验
import numpy as np
ADF(np.random.rand(100)) # 返回的结果有ADF值、P值等

  • Gensim
用来做文本主题模型的库,文本挖掘可能用到。
# -*- coding:utf-8 -*-
import gensim, logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelnames)s:%(message)s',level = logging.INFO)
# logging是用来输出训练日志

# 分好词的句子,每个句子以词列表的形式输入
sentences = [['first','sentences'],['second','sentences']]

# 用以上句子训练词向量模型
model = gemso.models.Word2Vec(sentences,min_count=1)

print(model['sentence']) # 输出单词 sentence 的词向量






2019-03-21 13:53:22 duozhishidai 阅读数 454
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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。
  人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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
大数据工程师就业培训哪个好?
http://www.duozhishidai.com/article-15082-1.html
java大数据与python大数据如何选择?
http://www.duozhishidai.com/article-12540-1.html


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