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数据分析师的基本素养——论如何成为一名数据科学家 Part 2

更多深度文章,请关注: https://yq.aliyun.com/cloud 本文为《数据分析师的基本素养——论如何成为一名数据科学家》文章的第二部分,第一部分请点击这里。 Pronojit Saha,数据发烧友 数据科学入门的自学之路 对于那些想要入门数据科学的新手,这里有一份大纲,或许能够为大家提供一些思路。(其内容摘自我的一篇博客:如何获得"基本技能集"—自主学习的方式)。我的建议是从下面每项建议中逐一挑选一到两个资料或链接,掌握其中介绍的内容。 基本的先决条件: 数学、算法与数据库:Mathispower4u - 微积分、Coursera - 线性代数、Coursera - 算法分析、Coursera - 数据库导论 统计学:面向程序员的概率论与统计学、面向程序员的统计学公式、Coursera - 数据分析、Coursera - 统计学1 编程:Google开发者社区 - R语言编程讲座、DataCamp - R语言导论、Python科学计算简介、如何像一名计算机科学家一样思考 数据采集与清洗 分布式文件系统与数据库:Coursera - Hadoop平台与应用框架、Yaho...

【Spark Summit East 2017】用于数据分析的基于Kerberos的安全的Spark Notebook

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data;此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Joy Chakraborty在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了为了使用Spark构建基于Kerberos的安全的JupyterHub笔记本所提出的技术设计和开发思想。在演讲中Joy Chakraborty着重介绍了Sparkmagic和Livy的功能以及Kerberos的集成技术。

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