在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
这是个老生常谈的话题，大家是不是看到这个文章标题就快吐了，本来想着手写一些有技术深度的东西，但是看到太多童鞋卡在入门的门槛上，所以还是打算总结一下入门经验。这种标题真的真的在哪里都可以看得到，度娘一搜就是几火车皮，打开一看都是千篇一律的“workcount”、“quickstart”，但是这些对于初学者来说还差的太多，这些东东真的只是spark的冰山一角，摸着这些石头过河的话，弯路太多、暗礁涌动，一个不留神就掉河里了。希望我这篇文章能让大家看到些不一样的地方。文章分五个部分，包括官网、blog(特指某sdn
翻译 | 伯乐在线 - 柒柒 原文来自Eileen McNulty 无论你对大数据一无所知，还是想要拓展机器学习方面的知识；无论你有三小时，还是三分钟；无论你是想进一步了解这个技术还是那些高级应用，一起来看YouTube上最棒的大数据视频。（视频要翻墙观看哦！） 1. 《Kenneth Cukier： Big Data is Better Data 大数据让我们做得更好》 https：//www.youtube.com/watch？v=8pHzROP1D-w 毫无疑问，这个选自人气颇高的TED Talks
Apache Spark是Apache的开源大数据框架，具有与SQL，流，图处理和机器学习有关的内置模块。它于2010年开源，从一开始就对大数据和相关技术产生了明显影响，因为它很快吸引了250多个组织和超过1000个参与者的关注。拥有众多Apache Spark书籍，很难找到用于自学的最佳书籍。
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我
对于没有任何编程基础的人来说，选择学习Python是不错的选择，一方面Python语言本身的语法结构比较容易掌握，另一方面Python的实验也比较好做，这会增强初学者的学习成就感，从而能够走得更远。另外，Python语言是全场景编程语言之一，在Web开发、大数据开发、嵌入式开发和人工智能开发等领域都有比较广泛的应用，所以掌握Python语言未来会有比较广阔的应用空间。
许多初学者在编程入门之前，都会在编程语言的选择上犹豫不决。一般来讲，Java和C语言是编程小白最青睐的两种编程语言。那么，Java和C语言哪个学习难度更大呢？虽然两者的区别挺大的，但是学习难度上并不能进行一个有效的比较。下面就带大家分别来看看Java和C语言各自的学习难度在哪里。
1.《fluent python》（中文版：《流畅的python》） 这本书来源于某个公众号的推荐（忘了是哪个了），在读这本书之前，已经阅读了市面上很多python书籍，比如《python核心编程》，《python学习手册》，《python源码剖析》，这些书籍在一定程度上写的很不错，但给你的感觉就像是读官方文档，没有注入作者自己的想法，直到遇上了《流畅的python》，这本书从数据模型开始讨论，从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学，对！这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的，一般的书你读了可能就是对的，就应该这么写，作者不会去剖析为什么要这么写，这本书不然，处处体现了python的为什么要这么设计，而不是告诉你要怎么写。不剧透了，如果要进阶python，这本书是不二之选。（注：如果有可能可以去读读英文原版，因为我读了翻译版后，找了原版再去复习了一遍，感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好，有些细节在翻译的过程中丧失了。） 2.《designing data-intensive application》（暂无翻译版） 这本书是有关数据系统设计的书，可以这么说，读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍，很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文，现在慢慢的回过头再去回味那些论文，很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头，从单机的数据模型，存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识，最后再整合，让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》（中文版：《Scala编程》） 这本书的作者就是Scala的设计者，显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气，不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者，除了描述Scala的使用，也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者，我觉得这本书不适合你，虽然这本书也包含了入门，但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书，例如《高可用架构》，《clean architecture》等，这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点，知其然而不知其所以然，读读即可。
不少小朋友小同学们在学习编程的时候，最喜欢使用的就是类似于Scratch这样的可视化拖拽式编程平台，这个平台极大的降低了少儿编程的入门门槛，所以已经得到了极大的普及。
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
大家都知道现在的大数据如火如荼，如果你还在由于是否进入大数据的行业，那么你就out了。现在大数据进入到了各行各业，各种大数据创业公司也是层出不穷，对于大数据的技术人才需求很是旺盛。不过学习大数据技术其实还是有一定门槛的，首先必须有良好的计算机和编程基础，然后还有数据库或者数据仓库相关的技术，不一定需要很深入，但是需要理解。既然号称大数据，那么“大”就是最大的特征，随着社会的发展和各行各业都开始注重数据带来的价值，大数据只会越来越大，但是同时又要求我们处理的时间越来越短。所以只有通过技术优
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
转自|灯塔大数据 微信|DTbigdata 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大
介绍 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计
写博客也已经快一年了，从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章，基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客，就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍，喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
作为一个做了10年CRUD的java程序员，也在学python，这个答案已经显而易见了。
Python 将被纳入高考科目 2017年初消息： 浙江省信息技术新教材，即将在2017级（2017年9月入学）高中新生中开始使用。 据了解，与目前的选考（可以理解为高考科目）要求的信息技术教材由3本《信息技术基础》、《多媒体技术应用》、《算法与程序设计》3本组成，涉及软件（应用软件与编程软件）包括但不限于， 信息技术基础：Excel、Access； 多媒体技术应用：Photoshop、Flash 算法与程序设计：Visual Basic 6.0，算法部分只涉及冒泡、插入排序，与二分查找，不同， - 取消《
专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选
大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。
大数据作为当下最为热门的事件之一，其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据，那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源，已经是越来越得到国家和企业的高度重视，我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二！
前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— 📷 作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心，想要快速着手使用这项强大的
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | SAURABH 编译 | 张伯楠，万如苑，刘云南 引言 大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。 这正是我想要撰写本文的原因。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。目前我们面临的最大挑战就是根据我们的兴趣和技能选定正确的角色。 为了解决这个问题，我在本文详细阐述了每个与大数据有关的角色，同时考量了工程师以及计算机科学毕业生的不同职位角色
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
过去，当我们谈到教育资源时，首先想到的是大学和学院，因为它们是我们进一步学习知识和提升技能的地方。现在，由于有了互联网的出现，为我们提供了更多公开的学习资源。当我们要学习某种技能时，我们可以有更多选择了。例如，在计算机科学领域，如果你想学习编程或其相关的知识和技能，除了选择大学或学院，你还可以通过一些网上的教育培训课程来实现自己的目标。这些网上课程还有不少是免费的，让你可以节省一笔教育成本。现在已经有越来越多人爱上这种“自学成才”的学习模式，并且最终成为出色的技术人才。
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development，发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文，它成
在数据科学（Data Science）领域，除了“什么是数据科学”这个问题以外，大家最感兴趣的问题就是“如何学习数据科学？”其实这个问题除了新手会问，有时候领域内的老手也有些迷惑。 数据科学家被誉为“2016年最佳工作”，甚至是“21世纪最性感的工作”，但学习起来真的并没有我们想象的那么轻松。 网络上可以找到大量关于学习数据科学的建议，但是如此大量的信息堆叠让可能还是让初学者感到无所适从。所以本文想要给出一个较为简单的学习方法：用八个步骤学习数据科学。本文的目的不在于为你提供一个详尽的学习清单，我们只是为每
在这篇文章中，我们将讨论一般情况下的机器学习的方法以及其与数据库之间的交互途径。如果你是一个不知从何开始学起的初学者，有兴趣知道到底为何我们需要机器学习，并且疑惑它近期为何备受欢迎，我将会回答你所有的问题。此文中，我们将使用Python 3作为讲解语言，因为它是学习机器学习中的一个相对简单的工具。
Python工资水平怎么样？学Python都有哪些优势？现在AI人才缺口大，各大企业都在争抢这方面的人才。而Python又是AI只能和大数据的第一编程语言，因此这方面的工程师工资都是相当高的。
近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Aileen、魏子敏、龙牧雪 董怡萱、宁云州 一早醒来票圈被吴恩达的新课程刷屏了，离职百度的吴恩达6月份宣布创立Deeplearning.ai时仅仅曝光了一个logo和域名，颇为神秘，而就在昨天深夜，吴恩达发布博客称，其初创公司deeplearning.ai将通过 Coursera 提供深度学习的最新在线课程。 吴恩达协两名助教一起，亲自上阵，也让大家对这门课程充满了期待。 重操旧业的吴恩达也表示，AI教育不是精英教育，是通识教育，他希望通过这门课让更多人了解AI,
经常会看到这样的问题：零基础学习hadoop难不难？有的人回答说：零基础学习hadoop，没有想象的那么难，也没有想象的那么容易。看到这样的答案不免觉得有些尴尬，这个问题算是白问了，因为这个回答似乎什么也没给出来。这个问题的关键在于“零基础”到底是个什么样的基础？
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
1.案例教学。本书包含大量的示例代码，示例简洁且紧扣主题，读者只需参考源码，修改示例，就能得到自己想要的结果，真正实现了让读者看得懂、学得会、做得出。
对于编程界的初学者来说，最大的困难是决定从何处入手，或者应掌握哪种语言才能在职场上平步青云。有时，专业程序员也面临学习一门新语言似乎更卓有成效的情形。
导读：如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统，大家可以根据自己的需求去调整。 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动
这篇文章是写给 Linux 初学者的，我会分享一些作为初学者应该知道的一些东西，这些内容都是本人从事 Linux 开发工作多年的心得体会，相信会对初学者有所帮助。如果你是 Linux 老鸟，那可能就不需要再往下看啦
Jupyter Notebook 是许多数据科学家的主要环境，尤其是那些使用 Python 作为主要编程语言的人。IDE 非常适合探索数据和开发机器学习模型。但是，有时本地的 Jupyter Notebook 无法满足计算资源的要求——这就是我们需要寻找其他替代方案的原因。
到今年6月份，已经毕业两年了，在这两年中换过一家公司，从银行外包到安全行业，经历过加班，也经历过无所事事，心中有些感慨和想法与大家分享
DCIC 作为每年具有重要影响力的政府赛事，除了高认可，高奖金，最重要的是开放了政府和企业的真实数据，具有研究和落地价值，但对于刚参加赛事的同学，还是有难度的，希望通过分享让更初学者也能参与学习实践和研究。
继开放自动驾驶课程之后（点击查看大数据文摘mit自动驾驶汉化课程），一向低调的MIT近期又开放了一门更偏概述的深度学习课程——6.S191: Introduction to Deep Learning（深度学习入门），官方介绍该课程为一门对深度学习算法和应用的入门课程（An introductory course on deep learning algorithms and their applications）。 目前，在官网上，所有的课程信息、录像和课件都已公开。感兴趣的同学可以注册学习了。 先附上官
从线下转移到线上，从黑白转移为彩色，终于能干正事了！ 目前的数字化转型，费米悖论和黑暗森林法则并存…… 对于新技术开发者而言，黑森林一重又一重；对于新技术应用者而言，厘清转型发力点和支撑它的技术能力也难：它们都在哪儿呢？ 下面连续4天的线上直播就像打开了数字化转型方向的一所超市： 各类数据产品是怎么设计的？受益点是什么？如何在迷雾中找一条快捷通道？守擂者阿里和数据底层厂商TD如何突围黑暗森林幻化为新方向？新技术攻擂者北极如何突破大厂乌云？数字化实施商多年来有哪些实战经验，可以帮助供需双方找到契合点？ ……
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