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Apache Spark(一)

Apache Spark的出现让普通人也具备了及实时能力。鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领家快速地学习Spark。 本文是Apache Spark系列教程(共四部)的第一部。 相比于传统的MapReduce,Spark效率更高、运行时速度更快。 Spark使得的开发人员具备了和实时能力。鉴于此,鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领家快速地学习Apache Spark。 我们给家展示了部能够进行高级的Apache Spark库和框架。对 Apache Spark为什么会如此成功的原因进行了简要,具体表现为 Apache Spark的强功能和易用性。

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公开课丨Spark到精通

作者 CDA师在开始这次公开课的内容介绍之前,我想带你了解一些的概念和知识。一、为什么时代下Spark如此火热?伴随Spark技术的普及推广,对专业人才的需求日益增加。 最近,一份由O`Reilly做出的调查表明,技术人才学会使用Apache Spark和它与影随行的编程语言Scala,比博士学位更多地提高工资收。 在2017年的技术界年收调查中,O`Reilly发现,使用Apache Spark和Scala语言的人和工资更高的人之间有很强的关联性。 “Spark是最的收影响因素,这一点不足为奇。”O`Reilly在它的报道中说:“如果我们暂且不追究因果关系的严谨性,那么完全可以说,学会Spark显然比拿到博士学位对于工资的影响更。 在处理规模集时,速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的操作,否则我们每次操作就需要等待钟甚至小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快。

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    基于股票的Python实战(视频教学版)的精彩插图汇总

    在我写的这本书,《基于股票的Python实战(视频教学版)》里,用能吸引人的股票案例,带领Python的语法,和机器学习。 1 用爬虫得到股票的效果图??​2 基于时间序列,绘制开盘和收盘价的效果图??​3 K线整合均线的效果图 ??​4 K线均线整合成交量的效果图??​5 K线均线整合MACD指标图??​ 7 在GUI界面里,动态地爬取,并整合绘制K线和KDJ指标线??​8 在GUI界面里,验证基于KDJ的买卖策略效果图??​9 通过邮件,发送K线均线整合RSI指标的效果图,同时验证交易策略。 11 用波士顿房价案例带领线性回归的范例??​=12 用线性回归训练模型,并预测股票走势的案例(可用于毕业设计)??​13 通过SVM,预测股票涨跌的范例(可用于毕业设计)??​

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    2018年6月14日笔记1.的定义用适当的统计方法对收集来的进行,将他们加以汇总和理解并加以消化,以求最化的开发功能,发挥的作用。 可用于现状,原因,预测。2.六部曲明确目的和思路-->收集-->处理-->-->展现-->报告撰写明确目的之菜鸟与师对比? 菜鸟想法.png确定思路体系化,以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建框架,这样才能保证维度的完整性,结果的有效性及正确性。别从政治、经济、社会、技术等方面切。 ,为 缺乏业务知识,结果偏离实际 一味追求使用高级方法,热衷研究模型4.师的职业发展广阔前景催生新兴职业师成IT界“熊猫”,随着在国内的发展,相关的人才却出现了供不应求的状况 ,师更是被媒体称为“未来最具有发展潜力的职业之一”。

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    -如何做01

    自从我改行做,发现要学习的东西很多,转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。 1、总得来说流程就3个基本步骤:输-->计算-->输出所以在中不管是做架构设计还是算法设计这三个基本步骤是不可缺少的;仿佛我们的计算机也是这个最基本的运行流程。 一、输:那么在领域我们输的是什么呢当然是,文本,结构化,非结构化(音频、视频),具体对象是我们在中的表,或者流。 第二步,找出唯一属性,能唯一定义每一条的,这个字段往往能和其他表的字段关联;二、计算:计算时候是交,并、差、过滤等操作。可具体描述碰撞流程。三、输出:计算完需要用一个结果表将接收。

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    (二)

    昨天讲到的步骤为六步:一.明确目的及思路二.收集三.处理四.五.展现六.输出报告一.明确目的及思路1.明确目的做任何事都要有个目标,也不例外。 二.收集库每个公司都有自己的业务库,存放从公司创立以来产生的相关业务,这个业务库就是一个庞资源,需要有效利用起来。 互联网搜索引擎,国家及地方统计局网站,行业组织网站,型综合户网站等上面都有我们需要的处理的基本目的是从量的,杂乱无章,难以理解的中,抽取并推导出对解决问题有价值,有意义的处理主要包括清洗,转化,提取,计算等处理方法。 今天就到这把,下节课讲处理的区别,挖掘的关系及的三误区。

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    如何

    如今,公司都意识到驱动的商业策略的价值,因此需要有才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界字化,对师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《为什么火了》。 如果你刚开始学习,那么怎么呢?其实各招聘网站的职位就是一个很好的参考。那么师究竟需要哪些技能呢? 和SQL一样,R和Python可以处理Excel不能处理量的事情。它们是强的统计编程语言,用于对集执行高级和预测。 所以,去学习Python的Matplotlib和Seaborn吧,可以参考之前的文章讲解《挖掘从到放弃(五)seaborn 的可视化》。 五、机器学习 现在AI和预测科学领域最热的两个主题,师不只是单单对历史的统计操作了,对机器学习的理解已被确定为师的工作之一。

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    方法

    | 导语   2019年底开始我开始接触,从初期的小白,到现在慢慢有些经验,想把我这里学到的的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们,以下内容将为【的意义 】【基础指标体系搭建】【的方法】三模块进行介绍 ? 的意义 是指用适当的统计方法对收集来的进行,提取有用信息和形成结论而对加以详细研究和概括总结的过程。 2.活跃:活跃用户是衡量产品用户规模的重要指标 活跃用户不同的统计周期可为日活跃(DAU)周活跃(WAU)月活跃(MAU),每个产品需要根自己产品特性来定义活跃用户,产品会定义为统计周期内有打开过应用 事件为两类别:元事件(未经过任何处理的原始埋点事件)虚拟事件(基于元事件通过算法计算出来的事件,如APP启动事件的次APP元素点击的次) 而事件最有价值的点在于从各种维度去事件的指标

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    开发:OLAP引擎ClickHouse

    因此当ClickHouse面对量计算的场景,通常能达到CPU性能的极限。ClickHouse的存储结构ClickHouse在创建表结构的时候一般要求用户指定区列。 采用压缩和纯粹的列式存储技术,使用Mergetree对每一列单独存储并压缩块。同时总会以片段的形式写磁盘,当满足一定条件后ClickHouse会通过后台线程定期合并这些片段。 当量持续增,ClickHouse,会针对区目录的进行合并,提高扫描的效率。同时ClickHouse针对每个块,提供稀疏索引。 具体场景包括:非常多列且where条件随意组合的用户标签筛选,并发量不的复杂即席查询等。如果量和访问量较,需要部署布式ClickHouse集群,这时候对运维的挑战会比较高。 关于开发,OLAP引擎ClickHouse架构解,以上就为家做了简单的介绍了。ClickHouse作为一款比较新的OLAP引擎,根基不算深厚,但是性能强劲还是没话说的。

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    -NumPy使用

    背景介绍今天我们学习python中一个很有用的模块NumPy,NumPy是使用Python进行科学计算的基础包。 它包含其他内容:一个强的N维组对象复杂的(广播)功能用于集成C C ++和Fortran代码的工具有用的线性代,傅里叶变换和随机功能除了明显的科学用途外,NumPy还可以用作通用的高效多维容器 可以定义任意类型。这使NumPy能够无缝快速地与各种库集成。?示例 ? 属性显示组的小。 # ### 这是一个整元组,表示每个维度中组的小。# 对于具有n行和m列的矩阵,形状将为(n,m)。

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    Julia中的

    Julia的非常简单,尤其是当您熟悉Python时。 对于我们的,我们将会使用一些软件包来简化操作:CSV,DataFrame,日期和可视化。只需输软件包名称,即可开始使用。 当我们想要绘制每个国家的时,我们必须聚合。我们将通过执行split — apply — combine来做到这一点。首先,我们使用groupby函按国家。 .+ Dates.Year(2000)这是对最终整理后的描述如下。describe(df)?在可视化之前,让我们先将整理后的磁盘。 savefig(joinpath(pwd(), daily_cases_US.svg))总结在本文中,我们介绍了使用Julia进行的基础知识。根我的经验,Julia很像python。

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    Python之Numpy

    重在于值计算,也是Python科学计算库的基础,多用于在型,多维组上执行的值运算。 ,在组中任意位置插import numpy as np# 创建一个二维组x1 = np.array(,,])# 直接在指定位置插元素,返回平铺的一维组np.insert(x1,2,)输出: ]) array(, , ])16、常用统计函numpy.amin()和numpy.amax(),用于计算组中的元素沿指定轴的最小,最值numpy.ptp():计算组中元素最值与最小值的差(最值 import numpy as np# 创建二维组a1 = np.array(,])a2 = np.array(,])np.dot(a1,a2) 输出:array(, ])以上就是个人学习相关的 numpy及常用知识,欢迎来骚扰O(∩_∩)O

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    那些事(必看)

    、走技术线的可以从hadoop技术和R语言开始hadoop课程http:www.ppvke.com10336.htmlR语言课程http:www.ppvke.com10396.html工程师学习路线图 3-6个月学习周期专业背景的1-2月 Q5、书籍有哪些? ----答:书籍,首先得了解师的工作职责。 语言类:SQL、R、Pathon (SQL基础一、SQL基础二)工具类:excel、spss、sas实践类:挖掘和案例和应用 Q6、非统计、计算机专业学习,如何? 如果是想往统计技术方面发展,可以看@文彤老师 这本SPSS统计基础教程(第二版)。其他书籍,参考Q5.

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    开发:OLAP引擎Apache Kylin

    在OLAP引擎领域,Apache Kylin可以说是一个重要的成员,相比于规模并行处理指导思想下的Hive、Presto等组件,Apache Kylin采取了新的计算模式,提供不同的解决方案。 今天的开发享,我们就主要来讲讲OLAP引擎Apache Kylin。 ①仓库仓库简单来说,就是将不同源的整合到一起,通过多维等方式为企业提供决策支持和报表生成。 ②OLAPOLAP(Online Analytical Process),联机处理,以多维度的方式,一般带有主观的查询需求,多应用在仓库。 关于开发,OLAP引擎Apache Kylin,以上就为家做了简单的介绍了。在OLAP引擎领域,Apache Kylin值得一学,有时间可以多多去深一下。

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    4个步骤3钟,快速

    一、明确的目的   1、如果的目的是要对比页面改版前后的优劣,则衡量的指标应该从页面的点击率,跳出率等维度出发,电商类应用还要观察订单转化率,社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次 2、如果的目的是探究某一模块异常波动的原因,则的方法应该按照金字塔原理逐步拆解,版本->时间->人群。    1、从外部如易观或艾瑞的行业报告获取,需要带着审慎的态度去观察,提取有效准确的信息,剥离部可能注水的,并需要时刻警惕那些被人处理过的二手。    五、总结   美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的,将到电影的创作环节中,塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。 然而Netflix的工作人员告诉我们,不应该迷恋   如果说电视剧评9是精品的话,可以让我们脱离低6以下的风险,却也会带我们按部就班的走向平庸的绝7-8之间。

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    这篇文章主要是,不涉及到高深的知识点和理论,我相信每个人都看得懂。如果文章有错误的地方,不妨在评论区友善指出~一、什么是? 本身它们网站本身是没有这个的,这个是从别人那爬过来的。2、库本来就已经存储了我们的,而我们要做的只是把库的我们的平台那儿,让能够得到更好的。 猜你喜欢这类的系统就是根你以往行为来对进行推荐。好了,现在我们有不同的地方收集到,我们要最终要做的就是把这个汇总到一起来进行存储和。 于是我们就需要将日志、库、爬虫这些不同源的到我们的集群中(这个集群就是上面提到的,布式文件系统(HDFS),布式计算系统)。由于源的不同,所以会有多种的工具对进行导。 ,为企业的决策提供

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    选手必备 | 学习之路

    目录:的五个基本方面如何选择适合的工具如何区三个职业从菜鸟成为科学家的 9步养成方案从到精通—快速学会一、的五个基本方面1.可视化的使用者有专家 3.预测性能力最终要的应用领域之一就是预测性,从中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带新的,从而预测未来的的基础就是以上五个方面,当然更加深的话,还有很多很多更加有特点的、更加深的、更加专业的方法。 三、如何区三个职业—科学家、工程师、师随着的愈演愈热,相关的职业也成为热,给人才发展带来带来了很多机会。 科学家、工程师、师已经成为行业最热的职位。它们是如何定义的?具体是做什么工作的?需要哪些技能?让我们一起来看看吧。

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    【Python环境】Python

    本文来享一下如何通过Python来开始。具体内容如下:本地的或者web端的CSV文件;变换;统计描述;假设检验单样本t检验;可视化;创建自定义函这是很关键的一步,为了后续的我们首先需要导。通常来说,是CSV格式,就算不是,至少也可以转换成CSV格式。 其中的read_csv函能够读取本地和web变换既然在工作空间有了,接下来就是变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除中的非必要。 t 统计量prob : 浮点或组类型two-tailed p-value 双侧概率值通过上面的输出,看到p值是0.267远于α等于0.05,因此没有充的证说平均稻谷产量不是150000。 通过缩进来定义函作用域,就像在R语言中使用括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子:产生10个正态布样本,其中?和?基于95%的置信度,计算 ? 和 ?

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    极简书单

    所以我想做的是像你的朋友一样,推荐一份的极简书单给你,并且帮你深度评测,告诉你什么是最值得读的、不得不读的。你不是吃个火锅都要看评测吗? 以下评测会从岗位必备的三个技能出发:SQL统计学Python 最终获得的结果是相应的3本最推荐的书。 ? 统计学的教材可以说是非常多了,并且相似度很高,在这里选取人出版的这本经典之作《商务与经济统计学》。有些 900 多页的教材属于进阶学习,不算是书了。 并且所有案例都是基于真实的去展开的,这也让知识点的覆盖更加全面。讲述方式 PK这里用统计学里一个经典的知识点「正态布」来对比两本书讲述方式的不同:? 《商务与经济统计学》不像一般的教材会写段的概念和定义,而是用了量的例子帮助读者真正理解,讲正态布这一个概念就用了 9 个例子。并且这些例子都是用的真实的和贴近实际工作的场景。?

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    Python:Pandas介绍

    那么问题来了:numpy已经能够帮助我们处理,能够结合matplotlib解决我们的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理值型,但是这还不够, 很多时候,我们的除了值之外,还有字符串,还有时间序列等比如:我们通过爬虫获取到了存储在库中的所以,pandas出现了。 Python爬虫、、网站开发等案例教程视频免费在线观看https:space.bilibili.com523606542什么是Pandas? Pandas的名称来自于面板(panel data)Pandas是一个强结构化的工具集,基于NumPy构建,提供了高级结构和操作工具,它是使Python成为强而高效的环境的重要因素之一 一个强和操作型结构化集所需的工具集基础是NumPy,提供了高性能矩阵的运算提供了量能够快速便捷地处理的函和方法应用于挖掘,提供清洗功能官网:http:pandas.pydata.org

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