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PyODPS开发中的最佳实践

PyODPS 支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作,它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理,并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。 现在为了让大家能更好地使用 PyODPS,我们总结开发过程中的最佳实践,来让大家更高效地开发 PyODPS 程序。当然,希望大家能一起来帮助我们来完善总结。 除非数据量很小,否则不要试图进行本地数据处理 我们 PyODPS 提供了多种方便拉取数据到本地的操作,因此,很多用户会试图把数据拉取到本地处理,然后再上传到 ODPS 上。 很多时候,用户其实根本不清楚这种操作的低效,拉取到本地彻底丧失了 MaxCompute 的大规模并行能力。而有的用户仅仅是需要对单行数据应用一个 Python 函数,或者试图做一行变多行的操作,这

为什么数据分析师是2017年的重大人才缺口?

数据正在为企业创造前所未有的增长和盈利机遇。 在过去十年里,先进的数据技术和强大的分析工具使企业经营者能够从他们的数据资产中获益匪浅,但他们大多只是触及数据潜力的皮毛,而数据科学让企业可以前所未有地充分利用那种潜力。 麦肯锡(McKinsey)在2013年发布的一份特别报告预测,全球商界会在接下来的十年里感受到数据科学人才严重匮乏的痛苦,尤其是缺少能够从大量静态和动态(实时)数据中提取有优势情报的“150万名分析师”。 这一预测正在成为现实,要让企业和高等教育机构认识到数据管理的重要性,一个比较重要的措施是让整个行业能够通过一些就在几年前还不那么了解的方式来解决人才缺口。 数据科学行业将在2017年继续面临剧变,但也会带来更多的增长和更多的可能性。 数据科学的力量 想知道数据科学为什么对企业成功至关重要,必须了解以下几个先决条件: 数据科学能够在必要的时候和必要的地方,为企业问题提供准确的解决方案。 数据科学能够帮助企业作出更好的商业决策,并准确评估这些决策的影响。《哈佛商业评论》的调查显示,如果企业依靠数据来做决定,其利润通常比同行高出6%。 相比人类的直觉和经验,数据科学能够更加准...

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