《Scala机器学习》一一第1章探索数据分析-低调大师

《Scala机器学习》一一第1章探索数据分析

2017-07-05 600

第1章探索数据分析

在本书深入研究复杂的数据分析方法之前，先来关注一些基本的数据探索任务，这些任务几乎会占据数据科学家80%～90%的工作时间。据估计，每年仅仅是数据准备、清洗、转换和数据聚合就有440亿美元的产值（Data Preparation in the Big Data Era by Federico Castanedo; Best Practices for Data Integration, O?Reilly Media, 2015）。即便如此，人们最近才开始把更多的时间花费在如何科学地开发最佳实践，以及为整个数据准备过程建立文档、教学材料的良好习惯上，这是一件令人惊讶的事情（Beautiful Data: The Stories Behind Elegant Data Solutions, edited by T

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解读2015之大数据篇：大数据的黄金时代

2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。本文是大数据解读篇，在这篇文章里我们将回顾2015展望2016，看看过去的一年里广受关注的技术有哪些进展，了解下数据科学家这个职业的火热。在关键技术进展部分我们在大数据生态圈众多技术中选取了Hadoop、Spark、Elasticsearch和Apache Kylin四个点，分别请了四位专家：Hulu的董西成、明略数据的梁堰波、精硕科技的卢亿雷、eBay的韩卿，来为大家解读2015里的进展。回顾2015 1，关键技术进展： Hadoop： Hadoop作为大数据平台中最基础与重要的系统，在2015年提高稳定性的同时，发布了多个重要功能与特性，这使得Hadoop朝着多类型存储介质和异构集群的方向迈进了一大步。 HDFS HDFS之前是一个以磁盘单存储介质为主的分布式文件系统。但随着近几年新存储介质的兴起，支持多存储介质早就提上了日程。如今，HDFS已经对多存储介质有了良好的支持，包括Disk、Me...

2017-07-06

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简介新年并非仅仅是更换日历或是清晨起床后揉开双眼。新年是充满喜悦的一个崭新开始。它给我们一个完美的理由养成一个新习惯，它意味着新“希望”的到来。如果你正在阅读这篇文章，我确信数据科学会让你兴奋！你要在2016年做出改变，难道不是吗？如果你从今天开始致力于实现这些目标，这是完全可能的。你必须明白，成为一个数据科学家需要一个过程，它不是一朝一夕的成功。因此，你必须耐心地朝着目标而努力。提示：原文中涉及了大量链接，值得收藏！在大数据文摘后台，回复“计划”，可下载doc文件，获取文中提供的所有链接。 2.这些通用的学习计划是为有抱负的/有经验的数据科学家准备的。该文章可能不适合非数据分析领域的人员。一个数据科学家的新年计划我已经将这些学习计划根据数据科学家的三个水平阶段进行了分类。你来决定那个阶段最适合你，并进行实践。当你完成本阶段的学习任务后，便可进入下一个阶段。针对不同的学习主题，我列出了可获取的最好的课程。为了达到最佳效果，我建议你逐一学习这些课程。如果你觉得课程学习困难，请与我讨论，我会给你提供一个备选方案。方便起见，我分享了可供下载的连接。初级水平谁是初学者？如果数据分...

2017-07-06

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Oracle

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。