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파이썬 빅데이터 예제

파이썬은 학술 및 여러 산업 분야에서 과학 컴퓨팅에 널리 사용됩니다. 파이썬은 시리즈와 데이터 프레임과 같은 패키지가 파이썬의 팬더의 핵심 데이터 모델을 형성하는 많은 수의 잘 테스트 된 분석 라이브러리로 구성되어 있습니다. 데이터 집합은 먼저 이러한 데이터 프레임을 읽은 다음 다양한 작업(예: 그룹별, 집계 등)을 해당 열에 매우 쉽게 적용할 수 있습니다. 데이터 과학, 분석, 기계 학습, 빅 데이터… 오늘날의 기술 헤드 라인에 있는 모든 익숙한 용어, 하지만 그들은 어려운 보일 수 있습니다., 불투명 또는 단순히 불가능. 그들의 schick 빛나는에도 불구하고, 그들은 * 실제 * 필드이며, 당신은 그들을 마스터 할 수 있습니다! 데이터 과학이 구성되고 파이썬을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Dmelt 또는 DataMelt는 빅 데이터의 숫자 계산 및 통계 분석 및 과학 시각화를 위해 빅 데이터 분석에 사용되는 파이썬 기반 라이브러리 또는 소프트웨어입니다. 다시 한 번 데이터 프레임에 스키마와 일치하는 4개의 열이 있음을 알 수 있습니다. DataFrame은 단순히 데이터의 메모리 내 표현이며 데이터베이스 테이블 또는 Excel 스프레드시트로 생각할 수 있습니다. 그것은 몇 년 전에 일어났다. 5년 이상 SAS에서 일한 후, 저는 안락한 지역을 벗어나기로 결정했습니다. 데이터 과학자이기 때문에 다른 유용한 도구에 대한 나의 사냥은 ON이었습니다! 다행히도 파이썬은 내 애피타이저였습니다. 가장 인기있는 데이터 과학 라이브러리 중 하나는 팬더입니다.

R과 Python에 익숙한 데이터 과학자에 의해 개발된 이 개발은 과학자와 분석가의 대규모 커뮤니티를 지원하기 위해 성장했습니다. 여러 소스에서 데이터를 읽고, 이러한 소스에서 대규모 데이터 프레임(또는 행렬/테이블)을 만들고, 답변하고 싶은 질문에 따라 집계 분석을 계산하는 기능 등 많은 기본 제공 기능이 있습니다. 그것은 차트및 결과를 그래프뿐만 아니라 몇 가지 내보내기 기능을 Excel 스프레드 시트로 변환하는 데 사용할 수있는 몇 가지 기본 제공 시각화가 있습니다. 우리의 데이터를 더 탐구하기 위해, 내가 다른 동물을 소개하자 (파이썬이 충분하지 않은 것처럼!) – 팬더 파이썬 빅 데이터는 호환으로, 마찬가지로 Hadoop 및 빅 데이터는 서로 동의어입니다. 따라서 파이썬은 빅 데이터로 작업하기 위해 Hadoop과 본질적으로 호환되었습니다. 파이썬은 HDFS API에 액세스하고 하두프 MapReduce 프로그래밍을 작성하는 데 도움이 Pydoop 패키지로 구성되어 있습니다. 그 외에도 Pydoop은 MapReduce 프로그래밍을 통해 최소한의 노력으로 복잡한 빅 데이터 문제를 해결할 수 있습니다. 당신은 파이썬을 연습하는 동안 어떤 어려움을 건너, 또는 게시물에 어떤 생각 / 제안 / 피드백이있는 경우, 아래의 의견을 통해 게시 주시기 바랍니다.

PyDoop의 MapReduce API를 사용하면 프로그래밍 작업을 최소화하면서 많은 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 고급 MapReduce `카운터`와 `레코드 리더`와 같은 개념은 PyDoop을 사용하여 파이썬에서 구현할 수 있습니다. “데이터 과학”은 용어만큼이나 광범위합니다. 더 구체적인 구성 요소를 나열하여 설명하는 것이 가장 쉽습니다: 빅 데이터에 관한 많은 신화가 있습니다.

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