GPU-加速数据科学工作流程 GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS 传统上,数据科学工作流程是缓慢而繁琐的,依赖于cpu来加载.过滤和操作数据,训练和部署模型.gpu大大降低了基础设施成本,并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能 开源软件库.GPU加速数据科学在笔记本电脑.数据中心.边缘和云端随处可见. ApacheSpark3.0是GPU加速的RAPIDS ApacheSpark3.0是Spark的第一个版本,它为分析和人工智…

原文链接:Data Science For Banking & Insurance 如果不能正常访问,请点击备份获取. 在银行和保险行业应用数据科学 互联网巨头和金融技术创业时代的求生和发展 介绍 在数个世纪的进程中,银行和保险行业开发出的程序.产品和基础设施,塑造了整个人类的经济史. 但是现在,他们正面临着消亡的威胁,而挑战者们出现在世界舞台上只是几十年的事,甚至其中几个就出现在短短几年前.尽管如此,却正是这些后来者正在重新制定金融服务的行业规则.这些挑战者包括像 Google.亚马逊.Fac…

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显…

概述 Swift正迅速成为数据科学中最强大.最有效的语言之一 Swift与Python非常相似,所以你会发现2种语言的转换非常平滑 我们将介绍Swift的基础知识,并学习如何使用该语言构建你的第一个数据科学模型 介绍 Python被广泛认为是数据科学中最好.最有效的语言.近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者. 但事实是数据科学是一个广阔并且不断发展的领域.我们用来构建数据科学模型的语言也会随之发展.还记得R是什么时候的流行语言吗?它很快就被Python超越了.Julia语…

1. 概述 在nClouds上,当客户的业务决策取决于对近实时数据的访问时,客户通常会向我们寻求有关数据和分析平台的解决方案.但随着每天创建和收集的数据量都在增加,这使得使用传统技术进行数据分析成为一项艰巨的任务. 本文我们将讨论nClouds如何帮助您应对数据延迟,数据质量,系统可靠性和数据隐私合规性方面的挑战. Amazon EMR上的Apache Hudi是需要构建增量数据管道.大规模近实时处理数据的理想解决方案.本篇文章将在Amazon EMR的Apache Hudi上进行原型验证. n…

一 . 五大核心组件的工作流程 引擎(Scrapy)用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler)用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader)用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders)爬虫是主要…

数据科学是一个蓬勃发展.前途无限的行业,有人将数据科学家称为"21世纪头号性感职业".本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识--数学和统计学.作者选择了功能强大.简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好.简洁易读的实现范例. 学习后可以: 学到一堂Python速成课: 学习线性代数.统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的: 掌握如何收集.探索.清理.转换和操作数据: 深入理解…

一.Scrapy五大核心组件工作流程 1.核心组件 # 引擎(Scrapy) 对整个系统的数据流进行处理, 触发事务(框架核心). # 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求. 由过滤器过滤重复的url并将其压入队列中, 在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么. # 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异…

这几天,Github上的趋势榜一天一换. 这次一个名为 Data-Science--Cheat-Sheet 的项目突然蹿到了第三名. 仔细一看,确实干货满满.来,让文摘菌推荐一下~ 这个项目本质上是备忘录,或者说是速查表.就像背英文单词时候,你手里的那份小抄表. 先给出Github地址: https://github.com/abhat222/Data-Science--Cheat-Sheet 内容几乎涵盖数据科学相关的所有领域,在理论应用方面包括大数据分析.数据挖掘.数据可视化.深度学习,机器…

数据科学工作者(Data Scientist) 的日常工作内容包括什么 众所周知,数据科学是这几年才火起来的概念,而应运而生的数据科学家(data scientist)明显缺乏清晰的录取标准和工作内容.即使在2017年,数据科学家这个岗位的依然显得"既性感又暧昧". 我随手搜索了几家国内国外不同领域的数据科学家招聘广告(国内:阿里巴巴,百度 | 海外: IBM,道明银行,Manulife保险),通过简单的归纳总结,我们不难发现其实岗位要求有很大的重叠部分: 学历要求:硕士以上学历,博士…