2018-12-05 15:55:54 duozhishidai 阅读数 1199
  • 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】

    1892 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

2014-04-16 09:28:04 oMuYeJingFeng1 阅读数 8504
  • 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】

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最近大数据竞赛很火,本人python没学多久,想试着写一下,只是实现了数据的处理,主要用到了dict,list,file知识

还有一点要说,我也用matlab实现了,但是运行完要差不多两分钟,但是python秒处理,有木有啊,足见python处理文本功能之强大


文件里的数据格式:

clientid      shopingid      num    date

1111000   3873             2          4月5日

clientinfo = []
shopinginfo = {}
month={}
day={}
shopidflag = 0
clientstartflag = 0
total={}
tmpclientid=''
output= open('f:/a.txt','a')
with open('f:/s.txt','r') as data_file:
    for lineinfo in data_file:
        lineinfo = lineinfo.split()
        clientid = lineinfo[0]
        shopingid = lineinfo[1]
        num=[]
        num.append(lineinfo[2])
        data = lineinfo[3]
        data = data[:-1]
        data = data.split('月')
        monthvar=[]
        monthvar.append(data[0])
        dayvar=[]
        dayvar.append(data[1])
        
        if clientid in clientinfo and shopingid in shopinginfo and int(data[0])>=6:
            shopinginfo[shopingid].append(lineinfo[2])
            month[shopingid].append(data[0])
            day[shopingid].append(data[1])
        elif clientid in clientinfo and shopingid not in shopinginfo and int(data[0])>=6:
            shopinginfo[shopingid]=num
            month[shopingid]= monthvar
            day[shopingid] = dayvar
        elif clientid not in clientinfo :
            #if clientstartflag  == 1: 
            clientflag = 0
            shopinglink=''
            for (k, v) in shopinginfo.items():
                total={}
                vote=0
                for  i  in v:
                    if  i  in total:
                        total[i]+=1
                    else:
                        total[i]=1      
                for var in total:
                    if var == '0':
                        vote += total[var]
                    elif var == '1':
                        vote = 0
                        break 
                    elif var == '2':
                        vote += total[var]*2
                    else:
                        vote += total[var]*3
                    if vote >= 3:
                        if clientflag == 0:
                            output.write(tmpclientid+'\t')
                            clientflag =1
                        shopinglink+=k+','
            if clientflag == 1:
                output.write(shopinglink.strip(',')+'\r\n')
            shopinginfo={}
            month ={}
            day ={}
            clientinfo=[]
            tmpclientid=clientid
            clientinfo.append(clientid)
            shopinginfo[shopingid]=num
            month[shopingid] = monthvar
            day[shopingid] = dayvar
    shopinglink=''
    for (k, v) in shopinginfo.items():
        for  i  in v:
            if  i  in total:
                total[i]+=1
            else:
                total[i]=1
        total={}
        vote=0
        for  i  in v:
            if  i  in total:
                total[i]+=1
            else:
                total[i]=1      
        for var in total:
            if var == '0':
                vote += total[var]
            elif var == '1':
                vote = 0
                break 
            elif var == '2':
                vote += total[var]*2
            else:
                vote += total[var]*3
        if vote >= 3:
            if clientflag == 0:
                clientflag =1
            shopinglink+=k+','
    if clientflag == 1:
        output.write(tmpclientid+'\t')
        output.write(shopinglink.strip(','))
    data_file.close()
    output.close()


2019-09-06 21:59:41 wwdede 阅读数 490
  • 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。

2018-06-12 18:11:12 jianghuming 阅读数 402
  • Python数据分析课程

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Python大数据分析_开篇

目前在网上看了很多博客,都是一些关于数据处理的,且都浅尝辄止,没有形成一个系列,只言片语,不能给人以更深层次的启发。加之,最近在用python做金融大数据这块的分析,故写博客以记之,以供他人阅,相互交流。

大数据分析的意义,我自不用多述。众多金融公司,无不在挖掘其价值。但是公开的,没有任何一个模型是成功的,私下赚钱的算法系统,也不会公开。这便是我们的目标之一。

不仅金融公司在做大数据分析,众多其它类别的公司,也都在数据分析,房地产(如某壳),餐饮,电力等等,各行各业,都在做数据分析。提取有价值的信息,便可以给公司指明道路,给领导以决策。

接下来,本人会把自己的研究,分享给大家,欢迎批评指正。


2016-08-22 01:25:46 qq_27469517 阅读数 1594
  • 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






python的基本数据类型

博文 来自: qq_31561851

python连接MySQL数据库

博文 来自: tiegenZ
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