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R&Python Data Science 系列:数据处理(1)
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python
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数据处理
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
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2019-10-24
1.7K
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大数据之脚踏实地学02--远程连接与目录结构
linux
windows
bash
bash 指令
在上一期的脚踏实地学中,我们介绍了如何在自己的Windows系统中安装虚拟机和CentOS系统,这个操作相当于模拟了一台远程服务器(注意,这是模拟哦。土豪的你可以考虑购买另一台物理机作为服务器,或者购买云服务,如阿里云,腾讯云等
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2019-08-06
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大数据之脚踏实地学11--Spark神器的安装
spark
bash
bash 指令
scala
在《大数据之脚踏实地学10--Hive独立式安装》一文中我们已经介绍了Hive工具的安装流程,基于Hive可以轻松的在Hadoop集群内实现SQL语句的落地。如果没有她,数据的管理操作都要通过编写Java代码,运行Map-Reduce,那将是一件非常头疼的事。
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2019-07-15
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