摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题.作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR).SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理.本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技…

作者 灯塔大数据 本文转自公众号灯塔大数据(DTbigdata),转载需授权 如果你对各种数据类的科学课题感兴趣,你就来对地方了.本文将给大家介绍让你成为优秀数据科学家的42个步骤.深入掌握数据准备,机器学习,SQL数据科学等. 本文将这42步骤分为六个部分, 前三个部分主要讲述从数据准备到初步完成机器学习的学习过程,其中包括对理论知识的掌握和Python库的实现. 第四部分主要是从如何理解的角度讲解深入学习的方法.最后两部分则是关于SQL数据科学和NoSQL数据库. 接下来让我们走进这42步进…

数据科学家人才危机现象,是FOMO还是Silver? 数据科学家的人才短缺和薪水高涨已经达到了顶板,未来还会持续下去吗? 在过去几年中,高级分析(#大数据#分析)空间一直经历着严重的FOMO(害怕错过).(译者住:FOMO(Fear of Missing Out)出自<人类行为计算>,意思为害怕错过朋友圈里发生的事情,在这里可以理解为,企业害怕错过大数据分析的浪潮.) 自从2012年<哈佛商业评论>发表了一篇声明数据科学家是本世纪最性感的工作,在2013年,麦肯锡全球研究院(MGI…

用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗? 让我们通过这三个Python库探索模型构建. Scikit-learn  就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样,scikit-learn是构建模型的Python库领导者.没有什么比得上它了. 事实上,scikit-learn建立在NumPy,SciPy和matplotlib之上.它是开源的,每个人都可以访问,并且可以在各种环境中重用.…

概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道! 介绍 我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言.Python有三个特点: 它的易用性和灵活性 全行业的接受度:它是业内最流行的数据科学语言 用于数据科学的庞大数量的Python库 事实上,有如此多的Python库,要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难…

概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道! 介绍 我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言.Python有三个特点: 它的易用性和灵活性 全行业的接受度:它是业内最流行的数据科学语言 用于数据科学的庞大数量的Python库 事实上,有如此多的Python库,要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

本文由 伯乐在线 - HanSir 翻译,toolate 校稿 英文出处:Quora [伯乐在线导读]:这个问题来自 Quora,题主还补充说,“似乎很多搞数据的程序员都挺擅长 Python 的,这是为什么呢?”下面是 Jeff Hammerbacher 的回复.(693 赞) Python是一种解释型.动态语言,具有明确而高效的语法.Python具有良好的REPL(Read-Eval-Print Loop ,‘读取-求值-输出’循环),还可以通过dir()和文档字符串从REPL中开发新模块.这…

从今天开始,博主将用大概1000天的时间记录自己学习并成为初级数据科学家(数据分析师)的心路历程. 包括数据科学家所必需的的基础知识:数学,统计,计算机,商业,沟通能力等. 希望博主能够在2017前完成基本各个部分的汇总.形成一套数据科学家塑成指南. 下面是简要的数据科学家所具备的的知识结构:…

一个打破神话的季节,正在降临.        我将坦诚地揭穿人们关于数据科学家所持有的惯有看法.在下文中,我将一个一个展示这些观点,宛如将一个又一个的玻璃瓶子摔碎在墙壁上一样.        关于数据科学家的神话主要是这些:        神话#1: 数据科学家们本身就是一种神奇生物,就像独角兽一样神奇叵測.        数据科学家实际上是很真实的.从人们開始进行多元统计分析.时间序列分析和运用其它核心分析方法时,他们就已经存在了.在某种程度上,假设你建立模型,并使用各种分析工具来找寻那些不显…