跻身数据科学领域的五条职业规划道路
预备阅读
在我们继续深入之前,读一读这些文章。我是说真的,读,这些,文章。
解析数据科学谜题
(http://www.kdnuggets.com/2016/03/data-science-puzzle-explained.html)
再析数据科学谜题
(http://www.kdnuggets.com/2017/01/data-science-puzzle-revisited.html)
解析数据科学和大数据
(http://www.kdnuggets.com/2016/11/big-data-data-science-explained.html)
预测性科学 VS 数据科学
(http://www.kdnuggets.com/2016/11/predictive-science-vs-data-science.html)
第一篇文章概览数据科学中
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
Hadoop 2.x (一)
1、三大马车 MapReduce ,离线计算框架。对海量数据进行处理,支持分布式,大数据分为小数据集,小数据集进行处理(Map),合并统计数据结果(Reduce)。仅适合离线批处理,很好的容错和扩展,适合简单批处理。 HDFS,分布式文件系统,存储海量数据,分布式,保证数据安全性。主节点保存着文件的元数据,存在内存中,用java写的,同时本地有备份。从节点以块为单位,保存数据及数据校验和 HBase,存储数据的数据库 YARN,分布式,资源管理框架 ,管理集群硬件等信息,主从,每个节点都有一个yarn的资源子节点,给主节点提供信息,字节点要向主节点申请资源,container。 2、Hadoop 2.x生态搭建
- 下一篇
akka文档(java)——akka的用例示例
我们看到akka正被许多大型组织所采用,已被广泛应用于投资与商业银行业务,零食与社交媒体,虚拟仿真,游戏与博彩,数据分析等等行业。任何需要高吞吐量和低延迟的系统都是使用akka的良好候选者。 这里有一些良好的关于akka用例的讨论以及在生产环境的使用评论。 下面是一些已将akka部署到生产环境的领域 事务处理(在线游戏,金融、银行,贸易,统计,博彩,社会化媒体,电信) 纵向扩展,横向扩展,容错/HA 后端服务 (任何行业,任何应用) REST服务, SOAP, Cometd, WebSockets等,充当信息枢纽/集成层纵向扩展 、横向扩展,容错/HA 并发/并行性(任何应用) 简单正确的使用与理解akka仅仅是将它的jar添加到你的JVM工程(使用Scala、Java、Groovy或JRuby) 虚拟仿真 主/从,计算风格,MapReduce等 批处理(任何行业) Camel与批量数据源整合,角色对工作负载分而治之 通讯枢纽(电信、网络媒体、移动媒体) 纵向扩展,横向扩展,容错/HA 游戏与博彩(MOM(消息中间件),网络游戏,博彩) 纵向扩展,横向扩展,容错/HA 商业智能/数据挖...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
-
Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果